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Les États-Unis : un géant aux pieds d'argile ?

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Article de presse

Les États-Unis : un géant aux pieds d'argile ?

Malgré une puissance économique et militaire inégalée, les États-Unis font face à des défis majeurs.

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Le peuple et sa représentativité

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Le peuple et sa représentativité

Comment représenter le peuple français ? La réponse de Gérard Noiriel, historien.

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Conseil lecture : « Une histoire globale des révolutions »

Conseil lecture : « Une histoire globale des révolutions »

Rédigé par des spécialistes du monde entier, le livre explore la richesse de l'histoire révolutionnaire.

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Crime et Châtiment de Dostoïevski, adapté par H. Iwashita - Pédagogie
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Crime et Châtiment de Dostoïevski, adapté par H. Iwashita - Pédagogie

Par Clément Hummel, professeur de Lettres modernes Séquence réalisée en partenariat avec les éditions Kurokawa Est-il raisonnable de donner à lire et à étudier à des élèves de lycée un texte aussi vaste et aussi complexe que Crime e t Châtiment de Fiodor Dostoïevski ? Si on omet la longueur du roman pour lui préférer une lecture par extraits, celle-ci pourra dérouter des élèves aux capacités de lecture très hétérogènes, pas tant pour son style en réalité plutôt accessible, qu’en ce qui concerne la puissance conceptuelle de l’œuvre : ce roman développe des propos philosophiques complexes qui méritent un accompagnement, et un temps d’étude. L’adaptation en manga rend les idées exprimées à travers le parcours et la philosophie de Rodion Raskolnikov accessibles à des adolescents dont le regard sur le monde prend de l’ampleur et se construit à partir d’expériences personnelles comme de la fréquentation des œuvres de fiction, qu’elles soient littéraires ou cinématographiques. Cette œuvre peut ainsi trouver sa place en 2 de , en lecture cursive en 1re dans le parcours « Personnages en marge, plaisirs du romanesque » et pourquoi pas également en HLP.   Lire Dostoïevski ? Pour contourner les principales difficultés de l’œuvre – sa longueur, l’exposition de doctrines philosophiques abstraites, l’arrière- plan historique et religieux – il serait tout à fait envisageable de proposer une version abrégée de l’oeuvre à destination d’un public scolaire, expurgée de passages descriptifs dont les enjeux littéraires et culturels – la Russie à la fin de l’époque des tsars – peuvent paraître éloignés de ceux de la France du XXI e siècle. Or, il n’existe pas, pour l’heure, d’édition abrégée de Crime et Châtiment . Plusieurs fois adapté au cinéma, notamment par Georges Lampin en 1956 avec Jean Gabin et Robert Hossein, l’histoire reste accessible de façon condensée sur d’autres supports. Néanmoins, l’étude d’un film mobilise d’autres compétences de lecture et d’analyse que celles que l’on peut chercher à développer chez des lycéens, d’autant plus que l’effet de séduction de l’œuvre risque d’être mineur. Alors, de la même manière que la lecture des Misérables en 4 e se conçoit difficilement sans le recours à la version abrégée, lire Crime et Châtiment au lycée peut-il s’envisager par le biais du manga ? Évitons le débat sur la légitimité de présenter en lecture cursive ou en œuvre intégrale une œuvre « librement inspirée », pour reprendre les mots de l’éditeur, du matériau d’origine, qui plus est quand celle-ci réduit le texte littéraire pour offrir un support visuel avec ses codes spécifiques, et posons la question dans l’autre sens : que peut apporter à des lycéens la lecture de l’adaptation en manga de Crime et Châtiment , réalisée par Hiromi Iwashita 1 ? Le manga comme nouvel avatar du mythe littéraire Plutôt que de considérer l’adaptation comme une réduction ou une trahison du roman de Dostoïevski, voyons celle-ci comme une nouvelle hypothèse de lecture. Dans une lettre envoyée à Mikhaïl Katkov, fondateur du Messager russe, datée du 25 septembre 1865, Dostoïevski décrit un projet de nouvelle, annonciateur des grands thèmes de Crime et Châtiment : déjà, les ambitions de Dostoïevski étaient de présenter une œuvre dans l’immédiateté de son époque. Bien que les errances philosophiques de Raskolnikov confèrent au roman la forme de l’apologue, l’action décrit essentiellement un monde urbain en pleine transformation architecturale, politique et sociale, dont le grand paradoxe est que pour se rendre à la prestigieuse université où ont lieu les enseignements et débats d’idées tirés des Lumières, les étudiants comme Raskolnikov habitent en périphérie de la ville, dans de minuscules chambres crasseuses et misérables, et vivent dans une grande solitude. Ces deux mondes sont partagés par une frontière elle-même paradoxale, la majestueuse mais dangereuse Neva : son omniprésence à Saint-Pétersbourg est l’occasion de nombreuses inondations, mais c’est en la contemplant symbole si romantique, que Raskolnikov échafaude sa philosophie. Dans le manga, Raskolnikov a deux scènes d’épiphanie quand il la traverse. Une première fois, après avoir caché les bijoux volés, la vue de la Neva apaisée lui inspire un profond sentiment de nostalgie : « Quand j’allais à l’université, je traversais ce pont tous les jours. Revoir la majestueuse Neva me fait quelque chose. J’ai souvent eu des idées révolutionnaires ou ai réfléchi à des questions philosophiques en contemplant ce paysage, mais j’ai fini par cesser de penser. » La seconde précède sa recherche d’expiation, faisant face au fleuve déchaîné sous la pluie : « Ce que je crains le plus c’est de connaître la honte. Je ne supporte pas de voir les inégalités de la société. Je ne peux plus faire semblant de ne rien voir. […] Je voulais qu’il soit plus fort que celui de quiconque ! Mon orgueil !! » Si le passage au support graphique éloigne le narrateur dostoïevskien, la focalisation se fait sur Raskolnikov qui devient narrateur-personnage et amène plus naturellement le lecteur à comprendre sa pensée, ses actes. On échappe de cette manière au risque d’une première lecture manichéenne du récit, dans laquelle le lecteur ne pourrait moralement se ranger du côté du personnage. Cette simplification permet au contraire de nuancer la lecture et on accompagne de cette manière Raskolnikov dans sa solitude, sa misère, ses égarements, sa folie et sa recherche de rédemption. En toile de fond se trouve représentée Saint-Pétersbourg dans un style semi-réaliste dont l’architecture et l’urbanisme sont assez fidèlement reproduits, parvenant à rendre sensibles l’extrême pauvreté de certains quartiers et la beauté architecturale de la ville, qui s’industrialise au début des années 1860. Cette précision du style graphique illustre le propos de Bakhtine à propos du roman, que l’on pourrait rapprocher d’un effet de réel chez Barthes : « Le seuil, l’entrée, le couloir, le palier, l’escalier, ses marches, les portes ouvertes sur l’escalier, les porches dans les cours puis, au-delà, la ville, les places, les rues, les façades, les cabarets, les bouges, les ponts, les fossés, voilà l’espace de ce roman. En fait, on n’y trouve jamais les intérieurs qui ont oublié le seuil (salons, salles à manger, salle de fête, cabinets de travail, chambres à coucher) et où se déroulent les événements et la vie biographique dans les romans de Tourgueniev, Tolstoï, Gontcharov, etc. Nous découvrons évidemment la même organisation de l’espace dans les autres romans de Dostoïevski 2 . » Pour Maria Gal, qui travaille sur la représentation du mythe urbain de Saint-Pétersbourg chez Dostoïevski, « Crime et Châtiment, publié en 1866, est considéré comme le plus pétersbourgeois des romans dostoïevskiens, à tel point qu’il est devenu l’un des emblèmes de la ville, et a été intégré à son patrimoine culturel. Aujourd’hui, le Saint-Pétersbourg de Crime et Châtiment est valorisé, et organisé en circuits touristiques de manière à répondre à la demande du touriste-lecteur venu parfois de loin pour parcourir les itinéraires de Raskolnikov. » La description de la ville oscille sans cesse entre écriture réaliste et fantastique : réalisme car Dostoïevski y peint à la fois la physionomie de la ville et celle de la population péterbourgeoise ; fantastique pour les nombreuses évocations oniriques qui parcourent le roman. Il y a donc une ville « vraisemblable, typographiquement exacte » et une autre avec laquelle elle coexiste en contradiction qui se présente comme une « entité vivante et néfaste » 3 . La richesse de la description de la ville permet au roman de ne pas se réduire à l’exposition de ses théories philosophiques. 1. L’orthographe des noms propres utilisée dans l’article reprend celle du manga. 2. Mikhaïl Bakhtine, La Poétique de Dostoïevski , chapitre 2, Paris, Le Seuil, 1970. 3. Maria Gal, « Le Saint-Pétersbourg de Dostoïevski : de la généralisation du mythe urbain à l’individualisation de l’espace vécu », Territoire en mouvement Revue de géographie et aménagement, 31 | 2016.

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L’IA générative : une révolution dans la création automatisée ? - Technologies
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L’IA générative : une révolution dans la création automatisée ? - Technologies

Par Pierre Bourgeois, professeur de mathématiques Les nouvelles possibilités qu’offre l’intelligence artificielle dite « générative » remettent profondément en question notre conception traditionnelle de la créativité et de l’originalité. Si une machine peut générer du contenu artistique ou littéraire de manière autonome, comme c’est déjà le cas actuellement, des interrogations sur le rôle de l’homme en tant que créateur et sur la nature même de la créativité apparaissent. Tout au long de l’année, nous vous proposons une série d’articles sur l’IA générative, son impact dans nos vies et dans les métiers de l’éducation. Quels changements dans nos vies ? Une révolution ? Les avancées actuelles de l’intelligence artificielle générative (IA) font penser à d’autres moments clés de l’histoire où l’humanité a connu des changements profonds. Peut-être vivons-nous un tel moment, une véritable révolution qui transforme de manière significative de nombreux domaines tels que la création artistique, la recherche scientifique, la conception de produits et plus généralement la façon d’utiliser l’ensemble des connaissances humaines accumulées au cours des siècles. L’arrivée d’internet a envoyé au pilon dictionnaires et encyclopédies, seuls outils de référence au siècle dernier pour obtenir des informations et des connaissances fiables. Google, les moteurs de recherche et Wikipédia ont balayé tout cela. Le monde du travail va-t-il subir un changement de la même ampleur que celui vécu lors de la révolution industrielle, quand le passage de l’artisanat à la production à grande échelle a radicalement transformé la société ? Sans disparaître, des dizaines de métiers seront affectés. Pour les rédacteurs, journalistes, traducteurs, graphistes, designers, professionnels du droit et de la finance, l’automatisation des tâches répétitives et laborieuses et l’assistance apportée par les machines aux processus de production et de création vont modifier les compétences requises et la nature de leur travail. Leur nombre diminuera drastiquement. En 2000, 600 traders travaillaient au siège de la banque d’affaires de New York Goldman Sachs, ils ne sont plus que deux en 2023. Va-t-on vers des mutations encore plus profondes, comparables à celles de la Renaissance puis des Lumières qui ont remis en question les croyances établies et ont ouvert de nouvelles voies de compréhension du monde ? Avec l’IA, notre rapport à la vérité évolue : peut-on croire ce que l’on lit, ce que l’on voit, ce que l’on entend ? Que sait faire l’IA générative ? Aujourd’hui, l’IA générative est capable de produire des textes, des images, de la musique, des vidéos et d’autres formes de contenus dont le niveau de qualité et de réalisme les rend indiscernables des productions humaines. Grâce à l’apprentissage profond (le fameux « deep learning »), les modèles d’IA générative peuvent imiter le style, la structure et même l’esthétique humaine dans des processus de création qui nécessitent l’utilisation d’immenses quantités de données. Tous les formats de productions sont concernés. L’IA sait générer du texte : des modèles, dont le plus célèbre est le médiatique « ChatGPT » de la firme OpenAI, sont capables de produire des articles de presse, des résumés, des histoires fictives, voire des poèmes. À partir de descriptions textuelles, l’IA peut aussi créer une image qui peut paraître authentique mais qui n’existe pas réellement. L’IA compose aussi des mélodies, des harmonies et des rythmes originaux, dans un style particulier ou à partir d’un thème donné. Une IA générative peut même composer une chanson qui imite à la perfection le style d’un chanteur, à tel point qu’en avril dernier, le groupe Universal a demandé à la plateforme de musique en ligne Spotify de retirer des dizaines de milliers de morceaux générés par des IA qui utilisent les voix de leurs artistes. Comme pour les images, des modèles d’IA peuvent prendre une description textuelle d’une scène ou d’une action et générer une séquence vidéo correspondante, même si cela requiert des ordinateurs très puissants et des quantités énormes de données. En fournissant une description comme « un chat jouant avec une balle dans un jardin ensoleillé » le programme d’IA génère une séquence vidéo réaliste respectant la demande. Comment en est-on arrivé là ? L’histoire des sciences montre que, très souvent, des raisonnements abstraits et des concepts théoriques précèdent les découvertes techniques. Voici deux exemples fascinants qui ont joué un rôle dans l’invention de l’informatique d’abord, puis dans l’apparition de l’intelligence artificielle. Leibniz et le code binaire Dans son livre Explication de l’arithmétique binaire (1703), le mathématicien Gottfried Wilhelm Leibniz expose en détail ses idées sur l’utilisation du système binaire pour les calculs mathématiques. Il simplifie, se débarrasse des encombrants chiffres 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 et 9 que nous utilisons tous les jours, pour ne garder que le 0 et le 1. Leibniz présente sa vision théorique d’une machine à calculer binaire, qu’il = essaiera même de construire en utilisant des sphères de métal qui peuvent occuper 2 positions, « haute » pour représenter le 1 et « basse » pour le 0. Il n’y parviendra pas. Il faudra attendre 240 ans pour que le premier ordinateur programmable voie le jour. Ne reprochons pas trop à Leibniz son échec. À son époque, l’électricité, base de l’électronique actuelle, n’était encore qu’un phénomène mystérieux ; Benjamin Franklin, qui allait domestiquer la foudre, n’est né qu’en 1706. En 1943, avec l’invention de l’ordinateur, Leibniz aurait pu voir les conséquences extraordinaires de ses idées sur le système binaire, et serait fasciné par la numérisation actuelle de nos sociétés où tout, textes, images, vidéos, est codé sous la forme d’une suite de 1 et de 0. « Bonjour », c’est « 01000010 01101111 01101110 01101010 01101111 01110101 01110010 » dans la mémoire des ordinateurs. Un peu long pour nous, mais tellement pratique à utiliser pour nos programmes informatiques. On peut y appliquer des calculs mathématiques, on peut les transmettre d’un clic à l’autre bout du monde sans la moindre erreur. Réseaux neuronaux En 1943, Warren McCulloch, neurologue et psychiatre américain, et Walter Pitts, brillant étudiant en mathématiques, collaborent et proposent de modéliser le fonctionnement d’un neurone biologique. Ils créent le modèle « McCulloch-Pitts », une abstraction mathématique qui imite un vrai neurone. C’est un neurone abstrait hyper simplifié, pour des raisons de calculabilité, et ça marche : en connectant plusieurs de ces neurones artificiels, on peut réaliser n’importe quel calcul logique ou arithmétique. En 1957, Frank Rosenblatt invente le « Perceptron », premier neurone artificiel ayant des capacités d’apprentissage. Plus tard, dans les années 1980, Geoffrey Hinton, chercheur canadien, met au point son algorithme de « rétropropagation de l’erreur » : désormais les réseaux de neurones peuvent s’améliorer automatiquement et apprendre. Les bases théoriques de l’apprentissage automatique sont posées. Tout est allé très vite. Trente ans plus tard, les applications pratiques des concepts théoriques de l’apprentissage automatique peuvent être utilisées par quiconque possède un ordinateur et une liaison internet. Geoffrey Hinton, qui a aujourd’hui 76 ans, peut écrire, si ce n’est déjà fait, ses mémoires en utilisant ChatGPT-4. Que sait faire la machine ? La question de la collaboration entre l’homme et la machine a suscité de nombreuses réflexions et interrogations. La réalité rattrape-t-elle la science-fiction ? Les futurologues trop sages vont-ils voir leurs prédictions dépassées en quelques années ? Son inconcevable puissance Il est difficile de réaliser à quel point les ordinateurs actuels peuvent atteindre des vitesses de calcul stupéfiantes. Imaginons un compteur aussi lent par rapport à nous que nous le sommes, pauvres humains, par rapport à un ordinateur. Si ce compteur hyper lent dit « un » aujourd’hui, il dira « deux » dans cent mille ans et « trois » dans deux cent mille ans… Difficile aussi de se rendre compte des immenses capacités dans les traitements de données (les fameux « data ») : ChatGPT-2 a été entraîné sur un ensemble massif de données contenant des centaines de giga-octets de texte seulement. La taille exacte de l’ensemble de données n’a d’ailleurs pas été divulguée publiquement par OpenAI. Pour comparer, en septembre 2021, la version anglaise de Wikipedia occupait environ 21 giga-octets de données – images et vidéos comprises – compressées. Une IA générative est entrainée et apprend à partir de volumes énormes, et la course au gigantisme n’est pas finie. Le plus gros ordinateur actuel, le supercalculateur « Frontier », conçu par Hewlett Packard, vient d’être vendu à une entreprise qui compte le louer aux firmes qui créent des IA génératives. Ses talents d’imitation En 1950, Alan Turing, mathématicien, logicien et cryptographe britannique dont les travaux pionniers ont jeté les bases de l’informatique moderne (Turing est connu aussi pour son rôle crucial dans le décodage des codes allemands pendant la Seconde Guerre mondiale) a proposé un test pour évaluer la capacité d’une machine à produire un comportement intelligent indiscernable de celui d’un être humain. Un humain interrogateur engage une conversation écrite avec deux participants, dissimulés à sa vue ; l’un est un être humain, l’autre est une machine ou un programme d’intelligence artificielle. Si la machine parvient à tromper l’interrogateur en se faisant passer, dans un pourcentage significatif des interactions, pour un être humain, alors elle réussit le test de Turing. Ce test, qui a marqué les débats sur la question « Une machine peut-elle penser ? » est aujourd’hui bien dépassé : en 2014 une machine appelée « Eugene Goostman » a réussi à convaincre plus de 30 % des juges qu’elle était un être humain. Pourtant, même si « Eugene » est parvenu à tromper son monde, on ne peut pas dire que cette machine pense. Elle imite seulement le comportement intelligent d’un être humain de manière extrêmement convaincante et efficace. La machine ne pense pas, elle imite le fonctionnement du cerveau humain. Chaque époque a comparé le cerveau humain à l’objet technologique le plus avancé : une horloge complexe avec ses mécanismes d’engrenages, plus tard une machine à vapeur, avec ses leviers et ses processus mécaniques, dans l’Antiquité un système hydraulique. Comparer le cerveau à un ordinateur n’est qu’une étape de plus. Les transhumanistes, partisans de la « singularité technologique », qui croient que dans un futur proche l’intelligence artificielle deviendrait si avancée qu’elle atteindrait et dépasserait la conscience humaine vont peut-être devoir attendre encore un peu.  

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L’IA générative : une révolution dans la création automatisée ? - Technologies

Par Pierre Bourgeois, professeur de mathématiques Les nouvelles possibilités qu’offre l’intelligence artificielle dite « générative » remettent profondément en question notre conception traditionnelle de la créativité et de l’originalité. Si une machine peut générer du contenu artistique ou littéraire de manière autonome, comme c’est déjà le cas actuellement, des interrogations sur le rôle de l’homme en tant que créateur et sur la nature même de la créativité apparaissent. Tout au long de l’année, nous vous proposons une série d’articles sur l’IA générative, son impact dans nos vies et dans les métiers de l’éducation. Quels changements dans nos vies ? Une révolution ? Les avancées actuelles de l’intelligence artificielle générative (IA) font penser à d’autres moments clés de l’histoire où l’humanité a connu des changements profonds. Peut-être vivons-nous un tel moment, une véritable révolution qui transforme de manière significative de nombreux domaines tels que la création artistique, la recherche scientifique, la conception de produits et plus généralement la façon d’utiliser l’ensemble des connaissances humaines accumulées au cours des siècles. L’arrivée d’internet a envoyé au pilon dictionnaires et encyclopédies, seuls outils de référence au siècle dernier pour obtenir des informations et des connaissances fiables. Google, les moteurs de recherche et Wikipédia ont balayé tout cela. Le monde du travail va-t-il subir un changement de la même ampleur que celui vécu lors de la révolution industrielle, quand le passage de l’artisanat à la production à grande échelle a radicalement transformé la société ? Sans disparaître, des dizaines de métiers seront affectés. Pour les rédacteurs, journalistes, traducteurs, graphistes, designers, professionnels du droit et de la finance, l’automatisation des tâches répétitives et laborieuses et l’assistance apportée par les machines aux processus de production et de création vont modifier les compétences requises et la nature de leur travail. Leur nombre diminuera drastiquement. En 2000, 600 traders travaillaient au siège de la banque d’affaires de New York Goldman Sachs, ils ne sont plus que deux en 2023. Va-t-on vers des mutations encore plus profondes, comparables à celles de la Renaissance puis des Lumières qui ont remis en question les croyances établies et ont ouvert de nouvelles voies de compréhension du monde ? Avec l’IA, notre rapport à la vérité évolue : peut-on croire ce que l’on lit, ce que l’on voit, ce que l’on entend ? Que sait faire l’IA générative ? Aujourd’hui, l’IA générative est capable de produire des textes, des images, de la musique, des vidéos et d’autres formes de contenus dont le niveau de qualité et de réalisme les rend indiscernables des productions humaines. Grâce à l’apprentissage profond (le fameux « deep learning »), les modèles d’IA générative peuvent imiter le style, la structure et même l’esthétique humaine dans des processus de création qui nécessitent l’utilisation d’immenses quantités de données. Tous les formats de productions sont concernés. L’IA sait générer du texte : des modèles, dont le plus célèbre est le médiatique « ChatGPT » de la firme OpenAI, sont capables de produire des articles de presse, des résumés, des histoires fictives, voire des poèmes. À partir de descriptions textuelles, l’IA peut aussi créer une image qui peut paraître authentique mais qui n’existe pas réellement. L’IA compose aussi des mélodies, des harmonies et des rythmes originaux, dans un style particulier ou à partir d’un thème donné. Une IA générative peut même composer une chanson qui imite à la perfection le style d’un chanteur, à tel point qu’en avril dernier, le groupe Universal a demandé à la plateforme de musique en ligne Spotify de retirer des dizaines de milliers de morceaux générés par des IA qui utilisent les voix de leurs artistes. Comme pour les images, des modèles d’IA peuvent prendre une description textuelle d’une scène ou d’une action et générer une séquence vidéo correspondante, même si cela requiert des ordinateurs très puissants et des quantités énormes de données. En fournissant une description comme « un chat jouant avec une balle dans un jardin ensoleillé » le programme d’IA génère une séquence vidéo réaliste respectant la demande. Comment en est-on arrivé là ? L’histoire des sciences montre que, très souvent, des raisonnements abstraits et des concepts théoriques précèdent les découvertes techniques. Voici deux exemples fascinants qui ont joué un rôle dans l’invention de l’informatique d’abord, puis dans l’apparition de l’intelligence artificielle. Leibniz et le code binaire Dans son livre Explication de l’arithmétique binaire (1703), le mathématicien Gottfried Wilhelm Leibniz expose en détail ses idées sur l’utilisation du système binaire pour les calculs mathématiques. Il simplifie, se débarrasse des encombrants chiffres 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 et 9 que nous utilisons tous les jours, pour ne garder que le 0 et le 1. Leibniz présente sa vision théorique d’une machine à calculer binaire, qu’il = essaiera même de construire en utilisant des sphères de métal qui peuvent occuper 2 positions, « haute » pour représenter le 1 et « basse » pour le 0. Il n’y parviendra pas. Il faudra attendre 240 ans pour que le premier ordinateur programmable voie le jour. Ne reprochons pas trop à Leibniz son échec. À son époque, l’électricité, base de l’électronique actuelle, n’était encore qu’un phénomène mystérieux ; Benjamin Franklin, qui allait domestiquer la foudre, n’est né qu’en 1706. En 1943, avec l’invention de l’ordinateur, Leibniz aurait pu voir les conséquences extraordinaires de ses idées sur le système binaire, et serait fasciné par la numérisation actuelle de nos sociétés où tout, textes, images, vidéos, est codé sous la forme d’une suite de 1 et de 0. « Bonjour », c’est « 01000010 01101111 01101110 01101010 01101111 01110101 01110010 » dans la mémoire des ordinateurs. Un peu long pour nous, mais tellement pratique à utiliser pour nos programmes informatiques. On peut y appliquer des calculs mathématiques, on peut les transmettre d’un clic à l’autre bout du monde sans la moindre erreur. Réseaux neuronaux En 1943, Warren McCulloch, neurologue et psychiatre américain, et Walter Pitts, brillant étudiant en mathématiques, collaborent et proposent de modéliser le fonctionnement d’un neurone biologique. Ils créent le modèle « McCulloch-Pitts », une abstraction mathématique qui imite un vrai neurone. C’est un neurone abstrait hyper simplifié, pour des raisons de calculabilité, et ça marche : en connectant plusieurs de ces neurones artificiels, on peut réaliser n’importe quel calcul logique ou arithmétique. En 1957, Frank Rosenblatt invente le « Perceptron », premier neurone artificiel ayant des capacités d’apprentissage. Plus tard, dans les années 1980, Geoffrey Hinton, chercheur canadien, met au point son algorithme de « rétropropagation de l’erreur » : désormais les réseaux de neurones peuvent s’améliorer automatiquement et apprendre. Les bases théoriques de l’apprentissage automatique sont posées. Tout est allé très vite. Trente ans plus tard, les applications pratiques des concepts théoriques de l’apprentissage automatique peuvent être utilisées par quiconque possède un ordinateur et une liaison internet. Geoffrey Hinton, qui a aujourd’hui 76 ans, peut écrire, si ce n’est déjà fait, ses mémoires en utilisant ChatGPT-4. Que sait faire la machine ? La question de la collaboration entre l’homme et la machine a suscité de nombreuses réflexions et interrogations. La réalité rattrape-t-elle la science-fiction ? Les futurologues trop sages vont-ils voir leurs prédictions dépassées en quelques années ? Son inconcevable puissance Il est difficile de réaliser à quel point les ordinateurs actuels peuvent atteindre des vitesses de calcul stupéfiantes. Imaginons un compteur aussi lent par rapport à nous que nous le sommes, pauvres humains, par rapport à un ordinateur. Si ce compteur hyper lent dit « un » aujourd’hui, il dira « deux » dans cent mille ans et « trois » dans deux cent mille ans… Difficile aussi de se rendre compte des immenses capacités dans les traitements de données (les fameux « data ») : ChatGPT-2 a été entraîné sur un ensemble massif de données contenant des centaines de giga-octets de texte seulement. La taille exacte de l’ensemble de données n’a d’ailleurs pas été divulguée publiquement par OpenAI. Pour comparer, en septembre 2021, la version anglaise de Wikipedia occupait environ 21 giga-octets de données – images et vidéos comprises – compressées. Une IA générative est entrainée et apprend à partir de volumes énormes, et la course au gigantisme n’est pas finie. Le plus gros ordinateur actuel, le supercalculateur « Frontier », conçu par Hewlett Packard, vient d’être vendu à une entreprise qui compte le louer aux firmes qui créent des IA génératives. Ses talents d’imitation En 1950, Alan Turing, mathématicien, logicien et cryptographe britannique dont les travaux pionniers ont jeté les bases de l’informatique moderne (Turing est connu aussi pour son rôle crucial dans le décodage des codes allemands pendant la Seconde Guerre mondiale) a proposé un test pour évaluer la capacité d’une machine à produire un comportement intelligent indiscernable de celui d’un être humain. Un humain interrogateur engage une conversation écrite avec deux participants, dissimulés à sa vue ; l’un est un être humain, l’autre est une machine ou un programme d’intelligence artificielle. Si la machine parvient à tromper l’interrogateur en se faisant passer, dans un pourcentage significatif des interactions, pour un être humain, alors elle réussit le test de Turing. Ce test, qui a marqué les débats sur la question « Une machine peut-elle penser ? » est aujourd’hui bien dépassé : en 2014 une machine appelée « Eugene Goostman » a réussi à convaincre plus de 30 % des juges qu’elle était un être humain. Pourtant, même si « Eugene » est parvenu à tromper son monde, on ne peut pas dire que cette machine pense. Elle imite seulement le comportement intelligent d’un être humain de manière extrêmement convaincante et efficace. La machine ne pense pas, elle imite le fonctionnement du cerveau humain. Chaque époque a comparé le cerveau humain à l’objet technologique le plus avancé : une horloge complexe avec ses mécanismes d’engrenages, plus tard une machine à vapeur, avec ses leviers et ses processus mécaniques, dans l’Antiquité un système hydraulique. Comparer le cerveau à un ordinateur n’est qu’une étapde plus. Les transhumanistes, partisans de la « singularité technologique », qui croient que dans un futur proche l’intelligence artificielle deviendrait si avancée qu’elle atteindrait et dépasserait la conscience humaine vont peut-être devoir attendre encore un peu.  

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Les vrais sages sont des rebelles !

Les vrais sages sont des rebelles !

L'interview de Chiara Pastorini Pourquoi une bande dessinée sur les grands philosophes, et à travers eux l’histoire de la pensée, à destination des enfants (petits et grands) ? Il n’existe pas d’histoire de la philo en bande dessinée pour les enfants à partir de 8 ans, le livre permet donc aux plus jeunes de se familiariser de façon ludique à la pensée et à la vie des grandsphilosophes. La bande dessinée permet aussi de montrer que les philosophes classiques, ayant vécu pour certains plus que deux mille ans avant nous, ont encore des choses à nous dire aujourd’hui et peuvent toujours nous aider à mieux vivre au quotidien. Par exemple les préceptes stoïciens, en distinguant ce qui dépend de nous et ce qui ne dépend pas de nous, peuvent nous aider à mieux diriger nos attentes et nos désirs. Epicure peut nous aider à mieux faire face à la mort et à ne pas en avoir peur. Le questionnement des philosophes de la tradition classique fait par ailleurs écho au questionnement des enfants (qui commencent à se poser des questions philosophiques dès 3-4 ans…). Ces derniers (ou leur parents) peuvent donc trouver dans cet ouvrage des réponses, mais aussi surtout une façon d’aborder les questions. Le coté humoristique de l’ouvrage permet, enfin, de toujours garder une certaine distance par rapport à la pensée des philosophes, de la remettre en question de manière drôle. En ce sens la parole du philosophe ne limite jamais la liberté de pensée de l’enfant, au contraire, elle invite ce dernier à développer son esprit critique et à se construire une sagesse personnelle tout en s’amusant. Vous avez l’habitude de parler philosophie aux enfants, notamment dans vos ateliers. Sont-ils sensibles à la philosophie ? Oui. J’ai fondé Les petites Lumières, un projet d’initiation à la philosophie pour les enfants et les adolescents, il y a quelques années, et dans le cadre des ateliers que j’anime, je le constate régulièrement. Dès que le langage se met en place de façon complexe, vers 3-4 ans, les enfants commencent à se poser des questions philosophiques - sur leur identité, sur les autres, sur le monde qui les entoure - mais ils n’ont pas forcement la possibilité d’en discuter en famille ou à l’école. Les vrais sages sont des rebelles offre donc un espace de réflexion guidée pour que les enfants puissent aborder des questions qui leur tiennent au coeur : le bonheur, l’amitié, la justice, le rapport aux autres animaux, l’environnement etc. En quoi ces philosophes sont-ils des « rebelles » ? Chacun de ces philosophes a, à sa manière, adopté un point de vue différent par rapport à la vision du monde de son époque. Prenons par exemple Montaigne (XVIe siècle) : sa vision des animaux, qu’il ne considère pas inférieurs à l’homme, est très moderne. Ainsi que la vision que Rousseau (XVIIIe siècle) a de l’enfant et de l’éducation qu’il devrait recevoir. Sans parler de Socrate, Diogène, Nietzsche, Marx, Olympe de Gouges ou Simone de Beauvoir (eh oui, dans cette BD il y a aussi des femmes !...). Ce n’est pas toujours facile de faire comprendre des concepts difficiles. Comment se sont passées l’écriture et la collaboration avec Perceval Barrier, l’illustrateur ? Très bien ! Perceval a su avec humour et justesse donner corps à des concepts qui parfois sont en effet difficiles à comprendre. Ses illustrations prolongent le texte et contribuent à en construire le sens. Sans compter que j’aime beaucoup son trait affirmé et dynamique à la fois !  Enfant ou adolescente, auriez-vous aimé lire cette BD ? Oui. Et même adulte ! La bande dessinée "Les vrais sages sont des rebelles" Un livre pour découvrir en quoi la philosophie peut nous éclairer sur la façon de conduire notre vie, nous permettre d’acquérir un esprit critique et de fournir des outils pour se construire une sagesse personnelle ! Une autre façon de parler de philo aux enfants, plus incarnée, à travers des histoires personnelles, des anecdotes, de l’humour.  Socrate, Platon, Sénèque, Kant, Marx, Simone de Beauvoir… : les grands philosophes ont chacun, un jour, révolutionné la façon de penser. Aujourd’hui encore, ils nous invitent à prendre du recul, à repenser notre place dans le monde. Et à élargir notre horizon. Une bande-dessinée pour les enfants (petits et grands) dès 9 ans...et jusqu'à 109 ans !  En savoir plus et commander Chiara Pastorini , philosophe praticienne, animatrice et formatrice en philosophie avec les enfants, a fait ses études entre l’Italie, les Etats-Unis et la France, et soutenu sa thèse de doctorat sur Ludwig Wittgenstein à Paris 1 Sorbonne. Elle est chargée d’enseignement à l’université Paris 9 Dauphine (cours de philosophie Grands Enjeux Contemporains). Elle a publié en 2019, chez Nathan, un manuel pour les enseignants de cycles 2 et 3 Une année d’ateliers philo-art. Elle est l’autrice également de l’album. "Qu’est-ce qu’un humain ?" et de son jeu associé "A la découverte des émotions" (L’initiale,2020), de Galilée part en vrille (Les petits Platons, 2019), du CD "La philosophie racontée aux enfants" (par François Morel, Frémeaux éditions, 2019), de l’album "Pourquoi je ne suis pas un griffon ?" "Une aventure avec Platon" (Les Petites Lumières Editions, 2016) et de Ludwig Wittgenstein. "Une introduction" (Pocket, 2011). Elle collabore régulièrement à "Philosophie Magazine" et elle conçoit le scénario de la page BD L’atelier philo dans la revue belge Philéas et Autobule. Elle est la fondatrice du projet "Les petites Lumières" et anime des ateliers un peu partout : dans les écoles, dans les bibliothèques, dans les cafés. En 2015 et 2016 Chiara a collaboré à un projet de l’Éducation Nationale contre le décrochage scolaire dans les villes de Sarcelles et Argenteuil, où elle a suivi des adolescents qui étaient en grande difficulté scolaire. Formatrice en philosophie pour les enfants, Chiara assure actuellement des formations pour tous ceux qui souhaitent entreprendre cette aventure. Depuis 2017, elle est formatrice aussi pour la Fondation SEVE (Savoir Être et Vivre Ensemble). Chiara est maman de trois garçons et d’une fille, qui, comme tous les enfants, lui posent souvent des questions métaphysiques déroutantes ! Preface de Charles Pepin : philosophe et romancier français, est né en 1973 à Saint-Cloud. Il est l’auteur des best-sellers Les Vertus de l’échec (Allary Éditions, 2016), "La Confiance en soi" (Allary Éditions, 2018) et "La Planète des sages" (Dargaud, 2011 et 2015) et "50 nuances de Grecs" écrit en collaboration avec Jul. L’illustrateur : Perceval Barrier est né en 1983. Il a grandi dans les Corbières puis il a étudié le graphisme à l’ÉSAD d’Amiens. Il est graphiste à Lyon et illustrateur de plusieurs albums, notamment en collaboration avec Matthieu Sylvander et Thomas Bretonneau.

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New Zealand Prime Minister Jacinda Ardern gave birth to her first child, a girl, on 21 June, then shared the news with a photo on social media. The PM will now take six weeks maternity leave while her deputy steps in. At 37, Ardern is New Zealand's youngest Prime Minister in 150 years, and she is only the second elected country leader in modern history to give birth in office. (Benazir Bhutto also gave birth to a girl in 1990, while Prime Minister of Pakistan.) She joined New Zealand's Labour Party while a teenager, and became an MP in 2008. She turned down the leadership of the party seven times before finally accepting in 2017. Three months later, in October, she became PM at the head of a coalition government. Quite a Year If that wasn't enough, in January Ardern then announced – on social media of course – that she was pregnant. Her partner, TV presenter Clarke Gayford, will take time out to be a stay-at-home dad, explaining, "We weighed it up between us and decided her job was possibly slightly more important!" A declared feminist, Ardern has pushed for equal numbers of male and female candidates in her party. Despite her initial reluctance to accept the party leader role, Ardern seems to have taken to modern leadership like a duck to water. And the Labour Party is trying to keep up with the 21 st century image. Soon after the birth, they offered supporters the possibility to send good wishes to the new parents, by signing an online congratulations card .

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