Mathématiques. Analyse statistique

Bibliography

Entreprises, travail - Recherche, sciences, techniques

The Tyranny of Metrics

The Tyranny of Metrics

Professeur d’histoire à la Catholic University of America (Washington, D.C.), Jerry Z. Muller est l’auteur de plusieurs livres sur le capitalisme et rédige des chroniques pour les grands quotidiens américains. Son travail se situe au point de convergence de l’Histoire (notamment celle de l’Europe), de la philosophie et des sciences sociales. Dans le présent ouvrage, il dénonce la façon dont, malgré les tragiques erreurs commises, au nom de la rigueur mathématique, par le secrétaire d ...

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Bibliography

Économie, emploi - Recherche, sciences, techniques

Weapons of Math Destruction : How Big Data Is Increasing Inequalities

Weapons of Math Destruction: How Big Data Is Increasing Inequalities

De plus en plus, les modèles mathématiques orientent les décisions qui affectent nos vies quotidiennes. C’est le cas de l’attribution des prêts bancaires, de l’évaluation des performances professionnelles, du calcul du coût des assurances, etc. Nous aimerions penser que les mathématiques sont neutres, que les modèles ne sont pas biaisés et que leurs applications n’ont d’autre objectif que celui d’améliorer l’efficacité des activités au service desquelles ils sont utilisés. Or la réalité est ...

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Note de veille

Entreprises, travail - Recherche, sciences, techniques

L’analytique, pour anticiper et mieux décider

La prolifération des capteurs et des fichiers va continuer à grossir le Big Data, mais les données n’acquièrent de la valeur que si l’on sait leur donner du sens. Selon Mouloud Dey, directeur des solutions et marchés émergents de SAS France, « beaucoup d’entreprises ne font encore que du reporting », n’exploitant les données accumulées que pour établir des bilans analytiques de leurs résultats. Interpréter les données pour éclairer l’avenir et aider la prise de bonnes décisions ...

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Revue

Population - Recherche, sciences, techniques

Tools for Measuring Segregation

With the rise of the Front National, the unearthing of hotbeds of Jihadism and polemics around whether there is social, or even ethnic, apartheid in certain districts, France has, since the January 2015 terrorist attacks, seen an increased level of debate on the existence of social ghettos and the sociology of the individuals who might live in them. And yet, as Bernard Aubry and Michèle Tribalat show here, there are very few reliable figures on which to build an argument one way or another, particularly regarding the origins of the population groups concerned. And the traditional indicators, supposing that they exist and are backed up correctly by the demographic surveys, are not necessarily the most pertinent for observing the sociological evolution of a population in a particular territory and its potential segregation. Drawing on a recent analysis carried out in the USA, Aubry and Tribalat show the relevance and importance of so-called neighbourhood segregation indicators that make it possible to assess the concentration of populations (on a socioprofessional or communal basis) much more subtly and in very precise geographical detail. Using old data available in France, they explain how these kinds of indicators could be developed in that country and what information they would be capable of providing. At the same time, they deprecate the scant interest shown in this by the official statistical institutes, if not indeed their hostility to it. This is an impasse which is, to say the least, deplorable, since whatever the positions defended by the various parties to the debates cited above, they need to be supported by precise data, as it is only on the basis of such data that appropriate political responses can be proposed.

Analyse prospective

Recherche, sciences, techniques - Territoires, réseaux

Les algorithmes de demain

Les algorithmes jouent un rôle grandissant dans la sélection des informations que nous considérons comme pertinentes autour de nous, dans l’usage que nous faisons de bases de données au travail, dans notre mode de navigation sur le Web, et l’on pourrait multiplier les exemples. Ils sont devenus des prescripteurs pour ce qui est jugé « le plus intéressant », « le plus à la mode », etc. Ils servent très largement de mode de classification des infor­mations et de mode de ...

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