Vertaling van "une donnée fondamentale à prendre " (Frans → Nederlands) :

Mais nous devons nous rappeler qu'il y a une donnée fondamentale à prendre en compte, et c'est la quantité de ressources de la planète que nous utilisons.
Maar we moeten niet vergeten dat daar een fundamentele bijdrage voor nodig is, en dat is hoeveel natuurlijke hulpbronnen wij gebruiken.

C'est toute la force de prendre un bout d'une donnée, un autre bout de donnée, de les mettre ensemble, et de montrer le résultat. Regardons maintenant quelques données du Royaume-Uni. Ce sont des données du gouvernement britannique, sur un site entièrement indépendant, Où va mon argent , qui permet à n'importe qui d'aller creuser. Vous pouvez fouiner sur un type particulier de dépenses ou vous pouvez passer en revue les différentes régions et les comparer.
Dat is de kracht van het gebruiken van een stuk data, een ander stuk data, en ze samenvoegen, en het resultaat laten zien. Laten we nu naar wat gegeven van het VK kijken. Dit is Britse overheidsdata, een compleet onafhankelijke site, Waar Blijft Mijn Geld. Het stelt iedereen in staat er heen te gaan en na te gaan Je kan inzoomen op een bijzonder type uitgave, of je kunt alle verschillende regio's doorlopen en ze vergelijken.

Mais j'en veux plus. Je ne veux pas simplement regarder ce dispositif. Je veux prendre ces données et faire quelque chose d'encore mieux. Je veux que le centre de l'univers de mon frère et ses symptômes et ses médicaments, et toutes les choses qui intéragissent avec ceux-ci, les effets secondaires, soient dans cette belle galaxie de données que nous pouvons regarder de n'importe quelle façon dont nous voulons la comprendre. Donc nous pouvons prendre ces informations et aller au-delà de ce simple modèle de ce qu'est un dossier.
Maar ik wil meer. Ik wil niet alleen kijken naar dit coole apparaat. Ik wil op basis van deze gegevens iets maken dat nog beter is. Ik wil mijn broers centrum van het universum, zijn symptomen zijn medicijnen, alle dingen waartussen interactie is, de bijwerkingen, ik wil in dit prachtige melkwegstelsel van gegevens zijn. Ik wil ernaar kunnen kijken op elke mogelijke manier. Zodat we via deze informatie verder kunnen gaan dan alleen dit eenvoudige model van wat een medisch dossier is.

J’ai les données. Je vais vous en montrer un extrait, «De la Conception à la Naissance». (Musique) Texte Vidéo : « De la Conception à la Naissance » Ovocyte Spermatozoïdes Ovule inséminé 24 Heures : Première division du bébé L’ovule fertilisé se divise quelques heures après la fusion… Et se divise à nouveau toutes les 12 à 15 heures. Jeune Embryon La vésicule vitelline alimente toujours le bébé. 25 jours : Développement des cavités du cœur 32 jours : Développement des bras et des mains 36 jours : Apparition des premières vertèbres Ces semaines-là sont la période de développement la plus rapide du fœtus. Si le fœtus continuait à grandir à cette vitesse pendant neuf mois, il deviendrait un bébé d'une tonne et demie. 45 Jours Le cœur de l’embryon bat deux fois plus vite que celui de la mère. 51 Jours 52 Jours : Développement de la rétine, du nez et des doigts Le mouvement continu du fœtus dans le ventre est nécessaire pour la croissance musculaire et squelettique. 12 semaines : pas d’organe sexuel -- fille ou garçon, on ne sait pas encore 8 Mois Accouchement : la phase d’expulsion Le moment de la naissance (Applaudissements) Alexander Tsiaras : Merci. Mais vous voyez, quand vous commencez à travailler sur ces données, c’est assez spectaculaire. En continuant à faire des scanners l’un après l’autre, en travaillant sur ce projet, en regardant ces deux cellules toutes simples qui ont cette espèce d’incroyable mécanisme qui par magie deviendra une personne. En continuant à travailler sur ces données, en observant des petits morceaux du corps, ces petits morceaux de tissu qui étaient un trophoblaste venant d’un blastocyste, qui tout à coup se creuse un chemin dans l’utérus, en se disant, « Je suis là pour rester ». Tout à coup, en conversant et en communiquant avec les œstrogènes, la progestérone, en disant, « Je suis là pour rester, plantez-moi » en construisant cet incroyable fœtus tri-linéaire qui devient, en 44 jours, quelque chose que vous pouvez reconnaître, puis en 9 ...
Ik kreeg de gegevens. Ik zal jullie een voorbeeld laten zien van dat stuk: Van conceptie tot geboorte . (Muziek) Videotekst: Van conceptie tot geboorte Eicel Sperma Bevrucht ei 24 uur: eerste deling van de baby De bevruchte eicel deelt een paar uur na de versmelting ... en deelt opnieuw om de 12 tot 15 uur. Het embryo in een vroeg stadium De dooierzak voedt de baby nog steeds. 25 dagen: de hartkamer ontwikkelt zich 32 dagen: de armen en handen ontwikkelen zich 36 dagen: begin van de primitieve wervels Deze weken zijn de periode van de snelste ontwikkeling van de foetus. Als de foetus negen maanden op deze snelheid zou blijven groeien, zou hij 1,5 ton wegen bij de geboorte. 45 dagen Het hart van het embryo klopt twee keer zo snel als dat van de moeder. 51 dagen 52 dagen: de ontwikkeling van het netvlies, neus en vingers De voortdurende beweging van de foetus in de baarmoeder is noodzakelijk voor de groei van de spieren en het skelet. 12 weken: neutraal geslacht -- we weten nog niet of het een meisje of een jongen wordt. 8 maanden Bevalling: het moment van de uitdrijving Het moment van de geboorte (Applaus) Alexander Tsiaras: Dank je wel. Maar zoals je kunt zien, wanneer je daadwerkelijk gaat werken aan deze gegevens is het vrij spectaculair. We bleven meer en meer scannen en werken aan dit project. We observeerden deze twee eenvoudige cellen die een ongelooflijke machinerie hebben en uiteindelijk een mens worden. Terwijl we bleven werken aan deze gegevens en kleine clusters van het lichaam observeerden, kleine stukjes weefsel: een trofoblast die loskomt van een blastocyst, en zich plots ingraaft in de zijkant van de baarmoeder en zegt: Ik ga hier nooit meer weg. Het spreekt en communiceert met de oestrogenen, de progesteronen: Ik ga hier niet meer weg, plant me. Het bouwt een ongelooflijke trilineaire foetus die binnen de 44 dagen iets wordt dat je kunt herkennen, en vervolgens op negen weken echt een kleine mens vormt. Het wonder van deze informatie: hoe komt het da ...

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.

Et laissez moi juste en mentionner deux, rapidement. L'une, tirée du domaine de l'ingénierie, et l'autre du domaine clinique. Dans la perspective de l'ingénierie, nous pouvons nous demander, puisque nous savons que le mouvement est si important pour le système visuel humain si nous pouvons utiliser cela comme recette pour construire des systèmes de vision sur des machines qui peuvent apprendre par elles-mêmes, qui n'ont pas besoin d'être programmées par un programmateur humain. Et c'est ce que nous essayons de faire. Je suis au MIT, au MIT vous devez appliquer tout connaissance fondamentale que vous acquérez. Alors nous sommes en train de créer Dylan, qui est un système informatique avec le but ambitieux de recueillir les données visuelles du même genre que ceux qu'un enfant humain recevrait, et de découvrir de façon autonome quels sont les objets dans ces données visuelles.
Laat me er snel twee noemen. Eén komt uit de techniek en de andere uit de kliniek. Vanuit de invalshoek van de techniek kunnen we vragen: gegeven dat we weten dat beweging zo belangrijk is voor de menselijke verwerking van zicht, kunnen we dit als voorbeeld gebruiken voor het maken van toestellen met een zichtsysteem dat zelf kan leren zonder dat het geprogrammeerd hoeft te worden door een mens? En dat is wat we trachten te doen. Ik zit bij MIT, en daar moet je alle kennis die je opdoet toepassen. Daarom maken we Dylan. Dat is een computationeel systeem met het vooruitstrevende doel visuele invoer te gebruiken van het soort dat menselijke kinderen krijgen en het onafhankelijk te laten ontdekken wat de voorwerpen zijn in die invoer die het ziet.

Ça, c'est une photo de Tim qui, au moment même où j'étais en train de prendre cette photo, m'a rappelé, m'a dit, Jessica, dans mon dernier groupe de travail, je faisais du travail de terrain dans la forêt tropicale du Costa Rica, les choses ont drôlement changé pour moi. Je vais donc d'abord vous faire voir ce que nous avons trouvé dans les bureaux, et nous allons examiner les données à travers un outil de visualisation de données que je suis en train de développer en collaboration avec Autodesk.
Dit is een foto van TIm die op het moment dat ik deze foto maakte, mij eraan herinnerde: Jessica, bij mijn laatste onderzoeksgroep deed ik veldwerk in het regenwoud van Costa Rica; dit is wel heel iets anders. Ik ga jullie laten zien wat wij aantroffen in de kantoren, en we gaan de gegevens bekijken met een visuele tool die ik ontwikkeld heb samen met Autodesk.

Et nous pouvons utiliser les comportements de groupe que nous voyons évoluer quand les gens jouent ensemble, ce sont des mécanismes coopératifs plus complexes que tout ce qu'on a vu auparavant. Quant au gouvernement, une chose qui vient à l'esprit c'est que le gouvernement des États-Unis, entre autres, commence littéralement à payer les gens pour qu'ils perdent du poids. Alors nous disons que la récompense financière est utilisée pour s'attaquer au vaste problème de l'obésité. Mais là encore, ces récompenses pourraient être calibrées si précisément si nous étions capables d'utiliser la très grande expertise des systèmes de jeu, rien que pour faire un effet de levier sur cet appel, pour prendre les données, pour prendre les observations de millions d'heures humaines et d'exploiter ce retour pour en tirer une implication croissante. Et au final, c'est ce mot implication sur lequel je veux vous laisser. C'est comment l'implication individuelle peut-être transformée par les leçons psychologiques et neurologiques que nous pouvons apprendre en regardant les gens qui jouent.
En we kunnen het soort groepsgedrag gebruiken dat we zien ontstaan als mensen samen spelen, die complexe coöperatieve mechanismen zonder voorgaande. Overheid, nou een ding dat in me opkomt is dat de overheid van de VS, onder andere, letterlijk is begonnen mensen te betalen om af te vallen. Dus we zeggen dat een financiële beloning gebruikt wordt om het grote probleem van obesitas te tackelen. Maar nogmaals, zulke beloningen kunnen zo precies afgesteld worden als we in staat zouden zijn de enorme expertise te gebruiken van gamingsystemen om de aantrekkingskracht ervan op te krikken, de data eruit te nemen, observaties eruit te halen, van miljoenen manuren en die terugkoppeling om te ploegen tot toegenomen betrokkenheid. En uiteindelijk is het dat woord, betrokkenheid, dat ik jullie wil meegeven. Het gaat om hoe individuele betrokkenheid omgevormd kan worden door de psychologische en neurologische lessen die we kunnen leren door te kijken naar mensen die games spelen.

À ce stade, vous devez penser: « Ok, Susan, on comprend, on peut prendre des données et leur faire dire ce qu'on veut. » Et c'est vrai, c'est absolument vrai, mais, le défi c'est que nous avons cette chance d'essayer de leur donner nous-mêmes un sens car, franchement, les données ne se créent pas leur sens.
Nu denken jullie misschien, Ok, Susan, we snappen het, je kunt data alles laten zeggen. En dat is waar, echt waar, maar de uitdaging is dat we de kans hebben om er zelf betekenis aan te geven, omdat de data zelf geen betekenis geeft.

Nous avons pris une page de XKCD, et nous avons dit, « Marche arrière. Nous allons essayer la science. » (Rires) JM : Bien sur, nous avons pensé, commençons par sortir les données pour que les gens puissent faire de la science. Nous avons réfléchi, quelles données pouvons-nous sortir? Bien sûr, on veut prendre les livres et sortir le texte complet de ces cinq millions de livres. Google, et en particulier Jon Orwant, nous a expliqué une équation qu’il nous faudrait apprendre. Vous avez cinq millions, ce qui représente, cinq millions d’auteurs et cinq millions de plaintes judiciaires c’est un procès énorme.
We namen een pagina uit XKDC, en zeiden: Pas op! We gaan een poging tot wetenschap doen. (Gelach) JM: Natuurlijk dachten we: laten we eerst de data produceren waarop mensen wetenschap kunnen loslaten. We dachten: welke data kunnen we produceren? Natuurlijk wil je de volledige tekst van deze 5 miljoen boeken publiceren. Google, en Jon Orwant in het bijzonder, hielden ons het volgende sommetje voor. Je hebt 5 miljoen boeken; dat is 5 miljoen auteurs... ...en 5 miljoen eisers is een gigantische rechtszaak.