Traduction de «l'idée des données » (Français → Néerlandais) :

Ce que j'essaie donc de vous montrer ici, ce sont les données d'une classe pilote à Los Altos, où ils ont pris deux classes de CM2 et deux classes de 4ème et ont complétement éventré leur vieux programme de maths. Ces enfants n'utilisent pas de manuels, ils ne reçoivent pas de cours à schéma unique. Ils travaillent avec la Khan Academy, ils utilisent ce logiciel, pour à peu près la moitié de leurs cours de maths. Je vous assure que nous ne voyons pas ça comme une formation complète en maths. Son intérêt est -- et c'est ce qui se passe à Los Altos -- de libérer du temps. Ça montre où sont les blocages et les facilités, ce qui rend sûr que vous maîtriser les systèmes d'équations, et ça libère du temps pour les simulations, les jeux, les mécanismes, la construction de robots, pour estimer la hauteur d'une colline en se basant sur son ombre. L'idée est donc que l'enseignant entre dans la classe chaque jour, chaque élève travaille à son propre rythme -- et c'est un réel tableau de bord de l'école du district de Los Altos -- et ils observent ce tableau. Chaque ligne est un élève. Chaque colonne est un des concepts. Le vert indique que l'élève est déjà compétent. Le bleu indique qu'il travaille dessus -- pas besoin de s'inquiéter. Le rouge indique qu'il est bloqué. Ce que fait l'enseignant, c'est littéralement dire : « Laissez-moi intervenir sur ces enfants dans le rouge. » Ou encore mieux : « Laissez-moi prendre un des élèves dans le vert qui est déjà compétent dans ce concept pour en faire la première ligne offensive et devenir véritablement le tuteur de son camarade. » (Applaudissements) Je viens d'une réalité basée sur les données, donc nous ne voulons pas que l'enseignant intervienne en ayant à poser des questions bizarres : « Oh, qu'est-ce que tu ne comprends pas ? » ou « Qu'est-ce que tu comprends ? » et tout le reste. Donc notre idée est de vraiment munir les enseignants d'autant de données que possible -- de réelles données qui, dans presque tout autre domaine, so ...
Wat ik jullie hier toon, zijn gegevens van een pilootschool in het schooldistrict Los Altos. Ze namen twee klassen van de 10-jarigen en twee van 12-jarigen en beenden hun oude wiskundecurriculum helemaal uit. Deze kinderen gebruiken geen handboeken. Ze krijgen geen eenheidsworst -lessen. Ze doen Khan Academy. Ze gebruiken de software voor ongeveer de helft van de wiskundeles. Laat me duidelijk zijn: we zien dit niet als de volledige wiskundeles. Het effect hiervan is -- en dat gebeurt in Los Altos -- dat er tijd vrijkomt. Dit is blokkeren en aanpaken, zorgen dat je een stelsel van vergelijkingen kan afwerken. Dat maakt tijd vrij voor simulaties, games, mechanica, robots bouwen, schatten hoe hoog die heuvel is op basis van zijn schaduw. Het paradigma is dat de leerkracht elke dag binnenkomt, dat elk kind op zijn eigen tempo werkt -- en dit is een live dashboard van het schooldistrict Los Altos -- en dat ze dit dashboard bekijken. Elke rij is een student. Elke kolom is een van die concepten. Groen betekent dat de leerling het al onder de knie heeft. Blauw betekent dat ze eraan werken -- komt in orde. Rood betekent dat ze vastzitten. En wat de leraar doet is letterlijk alleen maar zeggen: Laat me ingrijpen op de rode kinderen. Of nog beter Laat me een van de groene kinderen roepen, die dat concept al onder de knie hebben, om de eerste aanvalslinie te vormen en hun klasgenoten te coachen. (Applaus) Ik kom uit een omgeving die erg op data is gericht. We willen niet dat de leerkracht tussenbeide moet komen en het kind rare vragen moet stellen, als: Dus wat begrijp je niet? of Wat begrijp je wel? enzovoort. Ons paradigma is dat we de leerkrachten met zoveel mogelijk gegevens wapenen. Echte gegevens, zoals dat in ongeveer elk ander domein wordt verwacht, of het nu financiën, marketing of productie is. De leerkrachten kunnen vaststellen wat er fout gaat met de leerlingen. Zo kunnen ze hun interactie zo productief mogelijk maken.

Cela va améliorer nos vies, mais il y a aussi des problèmes dont il faut être conscient. Le premier, c'est l'idée que l'on puisse être puni à cause de prédictions, que la police utilise les Big Data un peu comme dans « Minority Report ». On appelle ça la prévision policière ou la criminologie algorithmique. L'idée est que, si on prend beaucoup de données par exemple où des crimes ont été commis, on sait où envoyer les patrouilles. C'est logique. Mais le problème, c'est qu'on ne s'arrêtera pas aux données de localisation, on va aller jusqu'au niveau de l'individu.
Het verbetert ons leven, maar er zijn problemen waar we ons van bewust moeten zijn. De eerste is het idee dat we gestraft kunnen worden voor onze voorspellingen en dat de politie ook big data gebruikt. Een beetje als in de film 'Minory Report'. Het heet 'predictive policing' (voorspellend politiewerk), of algoritme-criminologie. We nemen daarbij een hoop gegevens bijvoorbeeld waar criminaliteit voorkwam, om te weten we waar agenten hun ronde moeten doen. Dat lijkt slim maar het probleem is dat het niet zal blijven bij gegevens over de locatie, maar dat tot op het individuele niveau zal gaan.

Shimpei Takahashi a toujours rêvé de créer des jouets. Mais quand il a commencé à travailler en tant que développeur de jouets, il a réalisé que l'obligation à utiliser des données en tant que point de départ pour la création de jouets étouffait sa créativité. Dans ce court et amusant exposé, Takahashi décrit comment il a eu de nouvelles idées et partage un simple jeu auquel tout le monde peut jouer afin de générer de nouvelles idées.
Shimpei Takahashi droomde er altijd al van om speelgoed te ontwerpen. Toen hij begon als speelgoedontwerper, vond hij dat de druk om te vertrekken vanuit data zijn creativiteit fnuikte. In deze korte, grappige talk beschrijft Takahashi hoe hij zijn ideeën weer kon laten stromen. Hij deelt een simpel spelletje dat iedereen kan gebruiken om nieuwe ideeën te laten stromen. (in het Japans, met Nederlandse ondertitels.)

Souvent, nos théories sont affreusement contredites par les données. Mais en fait, ce qui est plutôt intéressant c’est que dans cette configuration, il s’est avéré que certaines des théories qui ne fonctionnaient pas si bien dans la vraie économie fonctionnaient très bien dans l’économie de la drogue. D’une certaine manière parce qu’on est dans un capitalisme débridé. Voici un principe économique : c’est une des idées fondamentales dans l’économie du travail, l’« écart compensatoire ». Il repose principalement sur l’idée qu’il faut augmenter le salaire d’un travailleur pour qu’il soit indifférent à l’idée d’accomplir deux tâches dont l’une est plus désagréable que l’autre ; c’est ce qu’on appelle l’« écart compensatoire ». C’est ce qui explique pourquoi on considère que les éboueurs doivent être mieux payés que ceux qui travaillent dans les parcs, OK ?
Vaak blijken onze theorieën jammerlijk mis te zijn als we naar de data kijken. Maar wat interessant is, is dat in deze setting sommige van onze economische theorieën die niet zo goed werkten in de echte economie, heel goed bleken te werken in de drugseconomie, in zekere zin omdat het ongebreideld kapitalisme is. Hier is een economisch grondbeginsel. Dit is één van de basisideeën in de arbeidseconomie, een zogenaamd compenserend differentieel. Het is het idee dat de toename in loon die een werknemer nodig heeft om hem onverschillig te laten over het uitvoeren van de ene of de andere taak - waarvan er één vervelender is dan de andere - dat is wat je een compenserend differentieel noemt. Dit is waarom wij denken dat vuilnismannen wellicht meer betaald krijgen dan mensen die in parken werken, ok?

Et je ne me rappelle pas du jour précis où nous avons consciemment pris la décision que nous allions réellement construire ces choses, mais une fois que nous avions cette idée en tête, de ce monde comme base de données, d'être capable de capturer des millions de points tous les jours décrivant l'économie mondiale, d'être capable de trouver des milliards de connexions entre ces données, qui n'ont jamais été repérées jusque là, ça semble juste ennuyeux d'aller travailler sur quoique ce soit d'autre.
Ik kan me niet herinneren op welke dag we een bewuste beslissing namen om daadwerkelijk satellieten te gaan maken. Toen het eenmaal tot ons was doorgedrongen dat de wereld een dataset is, dat we miljoenen gegevenspunten konden vastleggen die een beeld geven van de wereldeconomie, dat we miljarden verbindingen konden opdiepen die nog nooit eerder waren gevonden, leek het ons stomvervelend om met iets anders aan het werk te gaan.

Donc on commence à utiliser la donnée que nous avons pour mettre en route un calcul très simple qui est disponible sur tous les types de calculatrices en ligne pour avoir une idée du risque réel.
We gebruiken die informatie om met een eenvoudig programma, dat je online kan vinden, te gaan rekenen. Dit geeft ons een overzicht van het werkelijke risico.

Les scientifiques ont parfois critiqué les économistes qui pensent que les idées et concepts sont plus importants que les données empiriques, parce que la ligne directrice en sciences est : « Laisser parler les données ».
Wetenschappers hebben soms kritiek op economen die geloven dat ideeën en concepten belangrijker zijn dan empirische data.

Bref, vous comprenez l'idée que voir l'information, voir les données de cette façon, ressemble beaucoup à nager dans un bain vivant de données graphiques.
Je ziet wat ik bedoel: op deze manier kijken naar informatie lijkt op zwemmen in een levende infographic.

Nous voyons ce genre de données. Maintenant, il s'agit de données réelles. Nous pouvons voir qu'il y a une projection du Nanopatch qui a été appliquée sur la peau et ces couleurs sont différentes couches. Maintenant, pour vous donner une idée de l'échelle, si l'aiguille était montrée ici, elle serait trop grande. Elle serait 10 fois plus grande que la taille de cet écran, allant aussi 10 fois plus profond.
Dan zien we zoiets als dit. Dit is echt -- we zien hier een uitsteeksel van een Nanopleister die op de huid ligt. Die kleuren zijn de verschillende lagen. Voor een idee van de schaal: een naald zou veel te groot zijn. Die zou 10 keer zo groot zijn als dit scherm, en 10 keer dieper gaan.

Je cours à mon ordinateur, dans mon bureau à la maison, je tape ces idées avec les schémas, et je maintiens un base de données d'idées.
Ik loop naar mijn bureau, ga voor mijn computer zitten, typ de ideeën uit, maak tekeningen en houd alles bij in een ideeëndatabase.