L’édito de GNU/Linux Magazine n°216 !

Voici de retour la controverse sur la révision du droit d’auteur dans l’Union Européenne. Il y a quelques jours, 147 associations européennes ont publié une lettre ouverte (https://savecodeshare.eu/)  demandant la suppression ou la réécriture de l’article 13 de la proposition de réforme devant être votée à la fin du mois de juin. Actuellement voilà la teneur de l’article (le texte de la Proposition sur le droit d’auteur dans le marché numérique peut être consulté dans son intégralité en [1]) : Lire la suite

Découvrez la préface du hors-série spécial Vision assistée par ordinateur !

L’automobile est un secteur qui est en pleine évolution voire révolution et qui intègre de plus en plus de fonctions d’assistance jusqu’à ce que les voitures soient elles même en passe de devenir complètement autonomes. Nombre des fonctions employées utilisent la vision par ordinateur : caméra de recul, détection de dépassement de ligne, etc. Mais le secteur automobile n’est pas le seul domaine d’application où la vision artificielle est employée. Il ne passe pas un jour où nous ne voyons pas une annonce marketing autour des smartphones promouvant telle ou telle soi-disant fonction innovante comme la reconnaissance faciale, la lecture d’émotions ou alors la transformation de votre visage en avatar. Lire la suite

L’édito de GNU/Linux Magazine n°214 !

Les services administratifs en ligne représentent une avancée majeure pour le citoyen qui n’a plus à se déplacer, à attendre pendant des heures à un guichet pour obtenir une carte d’identité (CNI), une carte grise, etc. De plus, la dématérialisation nous fait économiser les précieuses ressources de la planète : plus besoin de remplir une déclaration papier sur un formulaire Cerfa n°xxxx*xx, tout se fait en ligne ! Lire la suite

L’édito de GNU/Linux Magazine n°212 !

Aujourd’hui nous n’avons plus à défendre le logiciel libre avec autant d’ardeur qu’il y a quelques années. Le logiciel libre est rentré dans les mœurs (même Microsoft propose des produits open source). On pourrait donc se dire que la « guerre » est gagnée et que nous pouvons désormais nous reposer sur ces batailles durement gagnées. Mais ne serait-ce point une erreur ? Lire la suite

La préface du hors-série spécial Machine Learning !

Avec l’explosion du nombre de données disponibles, il faut trouver des méthodes efficaces de traitement pour parvenir à en faire émerger des connaissances. En effet, posséder des milliards et des milliards de données dans différents domaines n’a strictement aucun intérêt en soi si l’on est incapable de les faire « parler », d’établir des relations entre elles ou des inférences. Si nous prenons l’exemple de la biologie, à quoi bon posséder des génomes séquencés si nous nous arrêtons à leurs séquences de nucléotides ? Cela ne nous renseigne en aucune manière sur le fonctionnement de l’organisme étudié. Il faut pour cela passer par les acides aminés, les gènes et leur organisation sur le génome, les protéines, leur structure et leur fonction, etc. Et lorsque les données croissent drastiquement, il n’est plus question d’annotation manuelle et d’expériences (si ce n’est pour valider des hypothèses), il faut un outil informatique puissant qui va aider à faire des prédictions. Cet outil, utilisé par le data scientist (l’expert scientifique chargé de l’analyse de données), peut être le machine learning, thème de ce guide. Lire la suite