Topological approaches for data analytic and decision support
Approches topologiques pour l'analyse exploratoire de données et l'aide à la décision
Abstract
Depuis au moins les premières pierres taillées de l'ère Paléolithique,
les hommes n'ont cessé de créer des artefacts, moyens d'agir sur leur environnement
et moyens de l'observer au-delà de leurs capacités propres.
Ils ont développé ces outils pour les assister dans leur quête viscérale de
compréhension (sciences) et de maîtrise (techniques) de ce monde dont ils
font partie. Cette compréhension du monde est nécessaire pour en prédire
les états, et la maîtrise qui en découle est le moyen de ne plus le subir mais
de l'asservir pour réduire les sourances qu'il nous assène par nature. En
plus de transformer le Monde, les hommes ont aussi pu réparer, corriger et
augmenter leur propre corps par des orthèses et des prothèses biologiques,
chimiques, mécaniques ou numériques. La multiplication de ces moyens
d'agir et d'observer entraîne un accroissement exponentiel des données
désormais capturées dont la masse est supposée assurer les hommes de
contenir toute l'information utile à leur quête. Cette massication des
données impose de développer des méthodes d'analyse et de traitement
toujours plus ecaces pour que les hommes qui les étudient ou appuient
leurs décisions sur elles puissent continuer à le faire et à le faire mieux. J'ai
proposé diérentes approches dans les champs de l'analyse descriptive et
de la modélisation prédictive an de rendre plus intelligible la chaîne de
traitement de l'information du capteur à l'écran. J'ai placé la Topologie
au coeur de mes travaux. En eet, je considère qu'elle forme le substrat
essentiel à l'interprétabilité de l'information, c'est-à-dire à la transmission
du sens dans cette chaîne, et in ne à la compréhension et à la maîtrise
du Monde par l'Homme.
Le développement permanent des artefacts techniques pour tenter de
mieux comprendre et maîtriser le Monde, entretient la croissance de sa
complexité, à la fois parce que grâce aux artefacts développés pour la
science et la technologie, nous accédons à des mécanismes toujours plus
précis et plus nombreux qui le gouvernent, mais aussi parce que les artefacts
techniques engendrés par ces connaissances nouvelles, font partie
intégrante du Monde lui-même et en modient le fonctionnement. Aux
causes naturelles s'entremêlent les causes articielles. C'est pour certains
auteurs [Crutzen, Geology of Mankind, Nature 415(6867):23, 2002]
une nouvelle ère qui a commencée au 19e siècle, l'ère de l'Anthropocène , dans laquelle l'intelligence des hommes les a dotés de moyens
techniques capable de modier durablement leur écosystème et en particulier
les mécanismes de la Sélection Naturelle qui ont engendrée cette intelligence.
Il est vraissemblable que ce développement aboutira à l'émergence
de machines intelligentes, conscientes et émotionnelles capables d'explorer
ce monde par elles-mêmes et de communiquer aux hommes leurs conclusions
sur les lois qui le gouvernent, comme le font déjà quelques machines
encore rudimentaires mais ecaces [Sparkes et al. An integrated laboratory robotic system for autonomous
discovery of gene function, JALA 15(1):33-40, 2010]. Ces machines sont la forme ultime
de ces orthèses dont les hommes cherchent à se doter depuis le Pal
éolithique pour tenter de dépasser leur condition. Avant que n'advienne
ce moment singulier que Kurzweil appelle la Singularité [Kurzweil,The singularity is near : when humans transcend
biology. http ://books.google.fr/books ?id=88U6hdUi6D0C, 2005.], où les machines
autonomes seront en mesure de dépasser l'homme et de développer
pour elles-mêmes des connaissances et des techniques, des questions
éthiques seront posées qui mèneront soit à l'abandon du développement
de telles machines, soit à la nécessité impérieuse de les maîtriser. Il sera
alors impératif que les processus internes et les produits de ces machines
soient intelligibles aux hommes an qu'ils en comprennent le sens et en
conservent le contrôle. C'est ainsi tout l'enjeu de mes recherches actuelles
et futures.
Domains
Computer Science [cs] Artificial Intelligence [cs.AI] Computer Science [cs] Machine Learning [cs.LG] Computer Science [cs] Human-Computer Interaction [cs.HC] Computer Science [cs] Computational Geometry [cs.CG] Computer Science [cs] Neural and Evolutionary Computing [cs.NE] Computer Science [cs] Robotics [cs.RO] Computer Science [cs] Bioinformatics [q-bio.QM] Computer Science [cs] Computer Vision and Pattern Recognition [cs.CV] Computer Science [cs] Distributed, Parallel, and Cluster Computing [cs.DC]
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