2,600
edits
Changes
Jump to navigation
Jump to search
mLine 261:
Line 261: − + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
Discover more about data (view source)
Revision as of 21:21, 7 February 2022
, 21:21, 7 February 2022no edit summary
<br>
<br>
<h2>Books and reports</h2>
<h2>Books and reports in French</h2>
[[Image:Intelligence-artificielle-et-les-mondes-du-travail.jpg|150px|L’intelligence artificielle et les mondes du travail]]
<h3 style="text-decoration:none;">L’intelligence artificielle et les mondes du travail: Perspectives sociojuridiques et enjeux éthiques</h3>
<p class="author">Jean Bernier (éditeur)</p>
<p>Le développement de l'économie numérique et de l'intelligence artificielle (IA) a modifié de façon importante les modes de production des produits et des services, à telle enseigne qu'il oblige les entreprises à revoir leurs pratiques de fonctionnement sur tous les plans. Qui plus est, l'accélération vers le numérique envahit peu à peu le quotidien de chacun et chacune qui voit se transformer parfois en profondeur son activité de travail jusqu'à entraîner une certaine forme de déqualification professionnelle, voire la perte de certains emplois et la création de certains autres, nécessitant un niveau de formation différent et plus élevé. Conçu selon une approche interdisciplinaire et grâce à la contribution d'autrices et d'auteurs québécois, français et belge, le présent ouvrage examine les principaux effets que provoquent ces transformations vers le numérique sur les mondes du travail ainsi que la place de plus en plus importante qu'y occupe l'intelligence artificielle (IA). Il propose un éclairage sur certains des enjeux que suscitent ces transformations tant sur le plan éthique que sur celui du dialogue social et de la gestion des ressources humaines ou encore sur le plan juridique. À ces enjeux s'ajoutent les défis que représentent la dilution de la frontière entre la vie de travail et la vie privée de même que la métamorphose du rapport entre l'entreprise et les personnes salariées qui découle du développement des plateformes numériques. L'ouvrage vise aussi à susciter la réflexion sur la nécessité de revoir les modes de régulation du travail pour lesquels il présente des avenues à explorer.</p>
<p class="recco">Recommandé par Agriculture et Agroalimentaire Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p>
<br>
[[Image:Modelisation-par-equations-structurelles-avec-Mplus.jpg|150px|La modélisation par équations structurelles avec Mplus]]
<h3 style="text-decoration:none;">[https://www.researchgate.net/publication/327703818_La_modelisation_par_equations_structurelles_avec_Mplus La modélisation par équations structurelles avec Mplus]</h3>
<p class="author">Pier-Olivier Caron</p>
<p>La modelisation par equations structurelles s'impose de plus en plus en sciences humaines, que ce soit en psychologie, en sociologie ou en sexologie. L'objectif du present ouvrage est d'offrir aux chercheurs et aux etudiants une introduction a la syntaxe Mplus sous forme d'un guide pratique leur permettant de realiser des analyses de base. Le logiciel Mplus se demarque par la diversite des analyses qu'il offre, sa polyvalence quant a la gestion des donnees (continues, ordinales, binaires, non normales, etc.), son traitement des donnees manquantes et sa simplicite d'utilisation. </p>
<p class="recco">Recommandé par Agriculture et Agroalimentaire Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p>
<br>
[[Image:Livre-blanc-une-science-ouverte-dans-une-republique-numerique-guide-strategique.jpg|150px|Qu’est-ce que le text and data mining ?]]
<h3 style="text-decoration:none;">[https://books.openedition.org/oep/1716?lang=fr Qu’est-ce que le text and data mining ?]</h3>
<p class="author">Direction de l’Information Scientifique et Technique, CNRS</p>
<p>Le data mining est un concept jeune qui apparaît en 1989 sous un premier nom de KDD (Knowledge Discovery in Databases, en français ECD pour Extraction de Connaissances à partir des Données). Le terme de « text and data mining » est apparu pour la première fois dans le domaine du marketing au début des années 1990. Ce concept, tel qu’appliqué aux services marketing, est étroitement lié au concept du « one-to-one relationship » (Michael Berry et Gordon Linoff, créateurs du data mining dans le m).</p>
<p class="recco">Recommandé par Agriculture et Agroalimentaire Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p>
<br>
<h3 style="text-decoration:none;">[https://ised-isde.canada.ca/site/recherche-opinion-publique/fr/opinions-canadiens-lintelligence-artificielle-rapport-final Opinions des Canadiens sur l'intelligence artificielle : Rapport final]</h3>
<p class="author">Innovation, Sciences et Développement économique Canada</p>
<p>Cette étude avait pour but de recueillir l'opinion actuelle du public concernant la perception de l'IA au Canada. La recherche servira à appuyer le mandat du Conseil consultatif en matière d'IA, qui consiste à formuler des recommandations au gouvernement du Canada quant aux « manières de consolider les forces du pays en matière d'IA. De plus, il cernera les possibilités de croissance économique qui procureront des retombées pour tous les Canadiens, et il veillera à ce que les avancées dans le secteur reflètent les valeurs canadiennes ». Le but est d'établir une norme fondée sur des données probantes concernant la perception publique actuelle de l'IA et de son développement, ce qui permettra de mieux étayer le discours canadien grâce à une compréhension mesurée de la technologie, de ses utilisations potentielles et des risques qui y sont associés.</p>
<p class="recco">Recommandé par Agriculture et Agroalimentaire Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p>
<br>
[[Image:Analyse-des-donnees-textuelles.jpg|150px|Analyse des données textuelles]]
<h3 style="text-decoration:none;">Analyse des données textuelles</h3>
<p class="author">Ludovic Lebart, Bénédicte Pincemin et Céline Poudat</p>
<p>L’analyse des données textuelles (ADT) permet d’explorer et de visualiser les recueils de textes les plus divers : œuvres littéraires, transcriptions d’entretien, discours politiques, dossiers de presse, documents d’archives, enquêtes en ligne avec questions ouvertes, fichiers de réclamations, sondages de satisfaction. Le présent ouvrage procède à une présentation rigoureuse des méthodes de l’ADT, qui combinent statistique exploratoire, visualisations, procédures de validation quantitative et approche qualitative.</p>
<p class="recco">Recommandé par Agriculture et Agroalimentaire Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p>
<br>
[[Image:Big-data-et-tracabilite-numerique.jpg|150px|Big data et traçabilité numérique]]
<h3 style="text-decoration:none;">Big data et traçabilité numérique</h3>
<p class="author">Pierre-Michel Menger et Simon Paye (éditeurs)</p>
<p>Les traces numériques de l’activité des individus, des entreprises, des administrations, des réseaux sociaux sont devenues un gisement considérable. Comment ces données sont-elles prélevées, stockées, valorisées, et vendues ? Et que penser des algorithmes qui convertissent en outil de contrôle et de persuasion l’information sur les comportements, les actes de travail et les échanges ? Les big data sont-elles à notre service ou font-elles de nous les rouages consentants du capitalisme informationnel et relationnel ? Les sciences sociales enquêtent sur les enjeux sociaux, éthiques, politiques et économiques de ces transformations. Mais elles sont elles aussi de plus en plus consommatrices de données numériques de masse. Cet ouvrage collectif explore l’expansion de la traçabilité numérique dans ces deux dimensions, marchande et scientifique. L’ouvrage est dirigé par Pierre-Michel Menger, professeur au Collège de France et titulaire de la chaire « Sociologie du travail créateur », et par Simon Paye, maître de conférences à l’université de Lorraine, sociologue du travail et des groupes professionnels.</p>
<p class="recco">Recommandé par Agriculture et Agroalimentaire Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p>
<br>
[[Image:Big-data-et-societe.jpg|150px|Big Data et société]]
<h3 style="text-decoration:none;">Big Data et société: Industrialisation des médiations symboliques</h3>
<p class="author">André Mondoux et Marc Ménard (éditeurs)</p>
<p>Le Big Data (ou mégadonnées) suscite des discours porteurs de visions économiques prometteuses : efficience du microciblage, meilleurs rendements par gestion prédictive, algorithmes et intelligence artificielle, villes intelligentes . bref, toute une économie des données qui trouverait son achèvement véritable dans une créativité enfin libérée de tout joug disciplinaire, idéologique et politique. L'éclatement des individualités émancipées sonde le social tel qu'il est porté par ces discours de promotion. En effet, force est de constater que le social est relativement absent, pour l'instant, des réflexions que l'on présente comme névralgiques pour un avenir meilleur. Ce phénomène soulève d'importantes et préoccupantes questions, que ce soit concernant l'intégrité de la vie privée face à la marchandisation des données personnelles, les dynamiques - économiquement productives - de la surveillance corporative, les rapports de pouvoir induits par les GAFAM (Google, Apple, Facebook, Amazon et Microsoft), les pièges du temps réel ou encore la dynamique algorithmique et sa tendance à suppléer les lois (le politique) par les faits (le réel enfin rendu indéniable grâce aux données quantifiables). Ce premier ouvrage collectif du Groupe de recherche sur l'information et la surveillance au quotidien (GRISQ) envisage le Big Data comme producteur d'effets en même temps que produit de dynamiques sociales. Il intéressera les étudiants et les chercheurs du domaine de la communication qui s'interrogent sur le vaste univers des mégadonnées.</p>
<p class="recco">Recommandé par Agriculture et Agroalimentaire Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p>
<br>
<h2>Articles and posts</h2>
<h2>Articles and posts</h2>
