Traduction de «nos données et aussi » (Français → Néerlandais) :

Et si notre cerveau a pris tant d’ampleur c'est surtout parce qu'il a acquis une nouvelle « pièce », le lobe frontal et plus particulièrement une région appelée le cortex préfrontal. Qu’accomplit pour nous le cortex préfontal qui puisse justifier la restructuration complète du crâne humain en une fraction de temps évolutionnaire? Il s'avère que le cortex préfontal accomplit un tas de choses, mais l'une des plus importantes est la simulation d’expériences. Les pilotes d'avion s'entraînent sur des simulateurs de vols pour éviter les erreurs lors de vols réels. L’être humain possède cette merveilleuse adaptation qui lui permet de simuler mentalement ce qu’il projette faire dans la vie réelle. C'est une prouesse qu'aucun de nos ancêtres ne pouvait accomplir et qu'aucun autre animal ne fait aussi bien que nous. C'est une adapation extraordinaire. Tout comme la préhension, se déplacer sur deux jambes et le langage, c’est l’une des choses qui a fait descendre notre espèce de l’arbre pour la conduire au centre commercial. Et....(rire)---nous l’avons tous fait. Bien sûr, Ben & Jerry's n'a pas de glace au foie et à l'oignon. Ce n'est pas parce qu'ils en ont testé et fait «Beurk!». C'est parce que sans quitter son fauteuil, on peut simuler cette saveur et faire «Beurk!». Faisons un diagnostique rapide avant de poursuivre. Voyons comment fonctionnent nos simulateurs d'expériences. Je vous invite maintenant à envisager deux versions du futur. Essayez de les simuler et dites-moi laquelle vous préféreriez. L'une est de gagner à la loto. Disons, 314 millions de dollars. Et l'autre est de devenir paraplégique. Pensez-y un moment. Vous ne croyez probablement pas avoir à y réfléchir longuement. Chose intéressante, il existe des données sur ces deux groupes de gens qui illustrent leur niveau de bonheur. Voici ce à quoi vous vous attendez, non? Mais ça, ce ne sont pas les données. Je les ai fabriquées! Voici les données réelles. Vous avez échoué le test et vous n'en êtes qu'au débu ...
Een van de hoofdredenen dat ons brein zo groot is geworden, is dat het een nieuw deel heeft gekregen, genaamd de frontaalkwab. In het bijzonder een deel dat de prefrontale cortex heet. Wat doet de prefrontale cortex voor jou, dat het de totale herziening rechtvaardigt van de architectuur van de menselijke schedel in een oogwenk van de evolutionaire tijd? Het blijkt dat de prefrontale cortex veel dingen doet, maar een van de belangrijkste dingen is dat het een 'ervaringsvoorspeller' is. Piloten oefenen in vliegsimulatoren, zodat ze geen fouten maken in echte vliegtuigen. Mensen hebben de geweldige aanpassing dat ze reële ervaringen in hun hoofd kunnen hebben voordat ze deze in het echte leven gaan uitproberen. Dit is een truc die geen van onze voorouders kon, en dat geen enkel ander dier kan doen zoals wij dat kunnen. Het is een geweldige aanpassing. Het staat bovenaan in de lijst met de opponeerbare duim, rechtop staan en taal als een van de dingen die onze soort uit de bomen heeft gekregen en de winkelcentra in. (Gelach) Jullie doen dit allemaal. Ik bedoel... Ben en Jerry's heeft geen lever-en-ui-ijs. Dat is niet omdat ze daarvan wat hebben opgeklopt, proefden en Bah zeiden. Dat is omdat, zonder uit je luie stoel te hoeven opstaan, je de smaak kunt simuleren en bah zegt voordat je het maakt. Laten we een snelle diagnose stellen voordat ik verder ga met de rest van het gesprek. Laten we eens kijken hoe je ervaringsvoorspellers werken. Hier zijn twee verschillende toekomstbeelden. Ik nodig jullie uit ze te beschouwen. Probeer ze je voor te stellen en me te vertellen welke je denkt dat je voorkeur heeft. De ene is het winnen van de loterij. Dit is ongeveer 250 miljoen euro. En de ander is het krijgen van een dwarslaesie. Denk er maar even over na. Je hebt waarschijnlijk niet het idee dat je hier over na hoeft te denken. Interessant genoeg, zijn er gegevens over deze twee groepen mensen, gegevens over hoe gelukkig ze zijn. En dit is precies wat je had verwacht, niet wa ...

Donnez-moi le contexte. Ça me donne le squelette de l'ensemble de ce que vous allez faire. Ça me permet de relier tout le reste à quelque chose que vous m'avez déjà dit. Donc nous y voilà, conduisez-moi, montrez-moi qui est dans votre équipe. Ça aide si vous avez déjà une expérience et si vous avez déjà fait ce genre de choses avant. Je veux connaître le marché, la taille du marché. Pourquoi est-il intéressant d'aller sur ce marché? Je veux connaître votre produit, et c'est très important. Attention, ce n'est pas un pitch produit, ni un pitch de vente. Je ne veux pas connaître tous les tenants et aboutissants, et tout le toutim, etc. Je veux simplement savoir: qu'est-ce que c'est? Si c'est un site web, montrez-moi une copie d'écran. Surtout ne faites pas de démo en direct. Non, jamais de démo en direct. Faites quelque chose qui me permette de savoir pourquoi les gens vont acheter ce que vous avez à vendre. Ensuite je veux savoir, maintenant que je sais ce que vous vendez, dites-moi comment vous allez gagner de l'argent. Pour chaque X que vous vendez, vous avez Y, vous assurez le service de Z. Je veux savoir quel est le modèle économique au niveau unitaire, ou pour le produit réel que vous vendez. Je veux savoir à qui vous vendez ça, en termes de clients. Je veux savoir si vous avez des contacts qui vont particulièrement vous aider. Est-ce que vous avez des contacts dans la distribution, est-ce que vous avez un contact pour la production. Ou, une fois de plus, la validation. Ça aide de dire que vous n'êtes pas tout seul. Mais tout le monde a des concurrents. Une société sans concurrence, ça n'a jamais existé. Même si la concurrence est une manière un peu passée, je veux savoir exactement qui sont vos concurrents, et ça m'aidera à évaluer comment vous pouvez vous intégrer là-dedans. Mais je veux aussi savoir en quoi vous êtes unique. Si je sais ce que font vos concurrents, comment allez-vous éviter que vos concurrents mangent votre part du gâteau? Tout cela est lié au ...
Het vertelt me de context. Het geeft me de armatuur voor de rest van je verhaal. Zo kan ik alles relateren aan iets dat je me al verteld hebt. Dus dan stel je me je managementteam voor. Het helpt als je ervaring hebt. Dan de grootte van de markt. Waarom moet deze markt aangeboord worden? Ik wil je product kennen, dat is erg belangrijk. Nu is dit geen verkoop-pitch. Ik hoef niet alle kleine details te weten. Ik wil weten: wat is het? Als het een website is, laat je een screenshot zien. Doe geen live demonstratie. Nooit doen! Een opgenomen demonstratie, of iets dat me toont waarom mensen datgene gaan kopen. Dan wil ik weten -- nu ik weet wat je verkoopt -- hoe ga je er geld aan verdienen? Voor iedere verkochte X krijg je Y, lever je dienst Z. Ik wil weten wat het bedrijfsmodel is op stuks-basis, voor het werkelijke product dat jij verkoopt. Ik wil weten aan wie je dit verkoopt, welke klanten. Ook wil ik weten of je relaties hebt die jou gaan helpen. Of je een distributieovereenkomst hebt met iemand, of een productie-partner... Validatie. Dit toont aan dat je groter bent dan slechts dit kleine ding hier. Iedereen heeft echter concurrentie. Er is nooit een bedrijf geweest dat geen concurrentie had. Zelfs als het de oude manier van doen is. Ik wil exact weten wat jouw concurrentie is. Dan kan ik beoordelen hoe je in deze hele operatie past. Dan wil ik weten waarom jij speciaal bent. Als ik weet wat je concurrentie doet, hoe ga je voorkomen dat zij de kaas van je brood eten? Dit alles leidt naar het financiële overzicht. Je kunt niet pitchen aan een durfkapitalist zonder je financiën te tonen. Ik wil een jaar of twee terugkijken, of zolang je al actief bent. En ik wil drie of vier of vijf jaar vooruitkijken. Vijf is wat veel. Vier is waarschijnlijk redelijk. En hoe gaat het bedrijfsmodel dat je toonde op product-basis, vertaald worden in een bedrijfsmodel. Hoeveel widgets ga je verkopen? Je verdient bedrag X per widget. Ik wil weten wat de drijver is. We gaan dit jaar 100 ...

Je voulais aussi quelqu'un qui non seulement voulait deux enfants, mais qui aurait aussi la même attitude que moi en tant que parent, c'est à dire quelqu'un qui serait totalement d'accord avec le fait de forcer notre enfant à prendre des cours de piano dès l'âge de trois ans, et peut-être aussi des cours d'informatique si on pouvait s'arranger pour. Des choses comme ça, mais je voulais aussi quelqu'un qui apprécierait s'aventurer, dans des endroits exotiques, comme Petra en Jordanie. Je voulais aussi quelqu'un qui pèserait toujours une dizaine de kilos de plus que moi, et ce quel que soit mon poids. (Rires) Donc j'avais maintenant ces 72 données, ce qui pour être honnête, est beaucoup. Ce que j'ai fait, c'est que je j'ai continué sur ma lancée et j'ai créé un ordre de priorités dans ma liste. Je l'ai scindée et classée en deux niveaux, et j'ai noté chaque point en allant de 100 jusqu'à 91, et j'ai listé toutes ces choses, par exemple le fait de chercher quelqu'un de très intelligent, qui me donnerait des défis intellectuels et qui me stimulerait. Et j'ai comparé tout cela à un second niveau constitué d'un second ensemble de points. Ces choses étaient tout aussi importantes pour moi mais pas nécessairement un tue-l'amour. Une fois que j'ai fini tout ça, j'ai créé un système de notation, car ce que je voulais faire, c'était en quelque sorte calculer mathématiquement si le prétendant que je trouverais en ligne me conviendrait. J'imaginais qu'il faudrait un minimum de 700 points pour que j'accepte d'envoyer un mail à quelqu'un ou que je réponde à un email. Pour un total de 900 points, j'accepterais d'aller à un rendez-vous, et je n'envisagerais aucune une relation avant que quelqu'un ait dépassé le seuil des 1500 points.
Ik wilde ook iemand die niet alleen twee kinderen wilde, maar ook iemand met dezelfde houding tegenover ouderschap. Iemand die het prima vond om ons kind van drie naar pianoles te sturen, en misschien ook computerles als dat mogelijk zou zijn. Dat soort dingen dus. Maar ik wilde ook iemand die naar verre exotische oorden wilde, zoals Petra in Jordanië. Ik wilde ook iemand die altijd 9 kilo meer weegt dan ik, wat ik ook weeg. (Gelach) Dus toen had ik deze 72 verschillende punten, wat een hoop is. Dus ik ging weer door de lijst, en stelde prioriteiten. Ik verdeelde de lijst in een bovenste en onderste helft van punten en ik scoorde ze beginnend bij 100 terug naar 91 en ik maakte een lijst van kenmerken zoals: iemand die heel erg slim is, die me zou uitdagen en stimuleren, en balanceerde dat met een tweede blok en een tweede puntentelling. Dingen die ik ook belangrijk vond, maar die niet verplicht waren. Toen ik dit allemaal gedaan had, maakte ik een scoringssysteem, omdat ik wiskundig wilde kunnen berekenen omdat ik wiskundig wilde kunnen berekenen of ik dacht dat een man die ik online vond ook een match kon zijn. Ik stelde een minimum van 700 punten voordat ik iemand wilde mailen of een mail wilde beantwoorden. Met 900 punten zou ik een afspraak willen maken en ik wilde onder geen beding een relatie of zo met iemand voordat hij 1500 punten had gescoord.

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.

Que se passe-t-il quand on combine ces technologies ? Disponibilité croissante des données faciales ; capacité améliorée de reconnaissance faciale par les ordinateurs ; mais aussi le cloud computing, qui donne à chacun de nous dans cette salle la puissance de calcul qui, il y a quelques années à peine, était du registre des services spéciaux ; et l'informatique omniprésente, qui permet à mon téléphone, pourtant pas un super-ordinateur, de se connecter à Internet et d'y réaliser des centaines de milliers de mesures faciales en quelques secondes. Et bien, nous émettons l'hypothèse que le résultat de cette combinaison de technologies sera un changement radical de nos conceptions mêmes de la vie privée et de l'anonymat. Pour tester cela, on a réalisé une expérience sur le campus de l'Université Carnegie Mellon. On a demandé à des étudiants qui passaient de participer à une étude, on a pris une photo d'eux avec une webcam, et on leur a demandé de répondre à un sondage sur un PC portable. Pendant qu'ils répondaient au sondage, on a téléchargé leur photo sur un groupe de cloud-computing, et on a utilisé un outil de reconnaissance faciale pour faire correspondre cette photo à une base de données de centaines de milliers d'images, qu'on avait téléchargée depuis des profils Facebook.
Wat gebeurt er zodra je de volgende technologieën combineert: grotere beschikbaarheid van gezichtsdata, verbeterde gezichtsherkenning, én cloud computing, wat iedereen in deze zaal de rekenkracht geeft waarover een paar jaar geleden enkel agentschappen met drie letters beschikten, en alomtegenwoordig computergebruik, wat mijn telefoon in staat stelt, en dat is geen supercomputer, om verbinding te maken met het internet en daar honderdduizenden gezichtsberekeningen te maken in een paar seconden? We vermoeden dat als gevolg van de combinatie van deze technologieën onze opvattingen over privacy en anonimiteit radicaal zullen veranderen onze opvattingen over privacy en anonimiteit radicaal zullen veranderen Als test voerden we een experiment uit op de campus van Carnegie Mellon University. We vroegen studenten om deel te nemen aan een onderzoek, we namen hun foto met een webcam. Daarna moesten ze een vragenlijst invullen op een laptop. Terwijl zij de vragenlijst invulden, uploadden wij hun foto naar een cloud computing wolk. We gebruikten een gezichtsherkenner om de foto te vergelijken met honderdduizenden foto's die we hadden gedownload van Facebookprofielen.

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.

Ce serait un endroit où les données seraient gratuites. Si l'on pense à la manière dont les gouvernements essaient d'accéder aux données des utilisateurs, ce qu'ils essaient de réaliser en Islande, c'est un refuge où cela serait possible. Dans le journalisme d'investigation, nous devons aussi commencer à penser global. Ce site s'appelle ID - Investigate Dashboard - et si vous voulez retrouver les actifs d'un dictateur, d'Hosni Mubarak disons, vous savez qu'il détourne des fonds de son pays quand il se sait en danger, pour enquêter à ce sujet, vous devez avoir accès à un maximum de bases de données d'inscriptions des entreprises, à travers le monde.
Het is een plek waar je gegevens vrij kunnen zijn. Als we bedenken dat regeringen steeds meer toegang willen tot de gegevens van de gebruiker, dan proberen ze in IJsland een veilige haven te maken voor je data. Ook op mijn eigen gebied van onderzoeksjournalistiek, moeten we globaal gaan denken, Deze site heet ‘Onderzoeksdashboard’. Je probeert bijvoorbeeld de activa van dictator Hosni Mubarak te traceren. Hij zal zijn geld uit zijn land gaan weghalen als hij weet dat hij in de problemen komt. Als je dat wil nagaan, moet je toegang hebben tot zo goed als alle vennootschapsregisters van overal ter wereld.

Mais ce projet a aussi été conduit pour une raison scientifique, qui était d'utiliser ces données naturelles longitudinales pour comprendre le processus menant à l'apprentissage du langage par un enfant -- cet enfant étant ici mon fils. Avec de nombreuses dispositions de protection de la vie privée mises en place pour protéger les personnes enregistrées, nous avons mis des éléments de données à disposition de mon équipe de recherche de confiance au MIT pour que nous puissions commencer à déchiffrer les motifs dans cet énorme jeu de données, en essayant de comprendre l'influence de l'environnement social sur l’acquisition du langage. Nous regardons ici l'une des premières choses que nous avons faites. Voici ma femme et moi préparant le petit déjeuner dans la cuisine. En nous déplaçant à travers l'espace et le temps, un premier motif quotidien de la vie dans la cuisine.
Maar er is ook een wetenschappelijke reden achter dit project, namelijk om met deze natuurlijke langlopende datastroom het proces te begrijpen waarmee een kind taal leert -- dat kind is dus mijn zoon. Zo gingen we met alle zorg voor de privacy van iedereen die werd opgenomen in de data aan de slag om delen van de data beschikbaar te stellen voor mijn vertrouwde onderzoeksteam aan MIT zodat we langzaam patronen konden gaan ontwarren in deze enorme dataset om te proberen te begrijpen hoe de sociale omgeving taalverwerving beïnvloedt. Hier kijken we naar een van de eerste dingen die we hebben gedaan. Hier maken mijn vrouw en ik ontbijt in de keuken. En terwijl we door ruimte en tijd gaan zien we een dagelijks levenspatroon in de keuken.

Et si chaque ampoule électrique dans le monde pouvait aussi transmettre des données ? À TEDGlobal, Harald Haas présente, pour la première fois, un dispositif qui pourrait tout à fait le faire. Avec le clignotement d'une simple diode électroluminescente (un changement trop rapide pour être détecté par l'œil humain) il peut transmettre bien plus de données qu'une antenne relais téléphonique — et ce d'une façon plus efficace, plus sûre et généralisée.
Wat als elke lamp in de wereld ook gegevens kon overbrengen? In TEDGlobal demonstreert Harald Haas voor het eerst een apparaat dat precies dat kan doen. Door het licht van een LED te moduleren, te snel voor het menselijke oog om te detecteren, kan hij veel meer gegevens overbrengen dan een GSM-mast — en wel zo dat het efficiënter, veiliger en wijdverspreider is.

Nous sommes constamment bombardés d'histoires sur la quantité de données dans le monde, mais quand il s'agit de mégadonnées et des défis pour les interpréter, la taille n'est pas tout. Il y a aussi la vitesse à laquelle elles bougent, et la grande variété des types de données. Voici juste quelques exemples : des images, des textes, des vidéos, des sons. Ce qui unifie ces différents types de données, c'est qu'elles sont créées par des personnes et qu'elles nécessitent un contexte.
We worden overstelpt met verhalen over hoeveel data er in de wereld is, maar als het om grote datasets gaat en de uitdaging om deze te interpreteren, dan is afmeting niet het enige dat telt. Ook de snelheid waarmee het zich ontwikkelt en de variëteit van de gegevens. Hier zijn wat voorbeelden: Beelden, tekst, video, audio. Gemeenschappelijk aan deze verschillende data is dat ze door mensen gemaakt zijn en dat ze context nodig hebben.