@ccueil Colles

Exemples de thèmes / sujets de recherches et exposés




Exemples de sujets

  • Analyse et reconnaissance automatique des images:
    • Reconnaissance de visages, personnes, …
      Reconnaissance de formes, analyse médicale, …
    • Principes algorithmiques, éléments maîtrisés, difficultés, recherche active, …
    • Bienfaits et dangers ?

  • Intelligence artificielle (IA) et traitement des données en médecine
    L'I.A. est au cœur de la médécine du futur: opérations assistées, suivi à distance des patients, analyse de données issues de capteurs connectés, analyse et recoupement d'un nombre croissant de données (big data), prothèse intelligente, imagerie médicale et diagnostique assistée par IA, …
    Les progrès et apports sont évidents, néanmoins que dire:
    • comment garder un esprit critique face à des décisions prises automatiquement
    • que devient la relation patient/soignant qui est, on le sait, très importante (empathie d'une machine ?)
    • en cas d'erreur ? qui est responsable ?

  • L'homme augmenté, à l'heure du numérique, de l'IA
    L'homme a toujours cherché à s'équiper technologiquement: feu, roue, sciences, outils diverses et variés …
    Assez logiquement donc, ces équipements et outils glissent dans les technologies numériques:
    • les lunettes "classiques" deviennent à réalité augmentée
    • les prothèses deviennent "intelligentes"
    • évolution de la communication humain/machine: cartes perforées - impression papier - clavier/souris - écran tactile - interface cognitive

  • droits en matière d'image: Question simple de départ: je prends une photo, qu'est-ce que j'ai le droit d'en faire ?
    • la montrer à d'autres personnes, la poster sur un réseau privé / public (qu'est-ce que "privé" / "public"), la vendre, ....
    Questions complémentaires:
    • je veux protéger une photo (qui m'appartient...), comment faire ?
    • je récupère une photo (sur un réseau, un magazine, ...), qu'est-ce que j'ai le droit d'en faire ?
    • je tombe sur une photo de moi, et qui ne me convient pas: que puis-je faire ?

  • Data center
    • Qu'est-ce ? Pourquoi y-en a-t-il besoin ?
    • Où sont-ils situés ?
    • Difficultés: taille, nombre, consommation énergétique, … et projections futures ?
    • Comment faire pour diminuer l'impact écologique des data centers:
      • À grande échelle, par les concepteurs et propriétaires des data centers ?
      • À l'échelle plus personnelle: que peuvent (ou devrait) faire les utilisateurs pour diminuer cet impact ?

  • Big Data
    • De quoi parle exactement le Big Data ? d'où proviennent toutes ces données ? qui y a accès ? ...
    • Quelles sont les opportunités et risques ?
      • Big Data : big brother ?
      • Deep learning - Data scientist ...
      • Robotique et IA
      • Applications ? par exemple en médecine, avec l'amélioration / accélération notable des analyses et dépistages (notamment d'images IRM et scanner), ou encore avec un traitement de données massives et personnalisées

  • (géo)localisation
    • géolocalisation de personnes (start-up Teemo) - géotracking: quels sont les intérêts ? les dérives critiquables ?
    • Suivre un personne à la trace: espionnage, enquête, accident (dispositif eCall) ?
    • Pistage d'activité commerciale ? à des fins publicitares ?
    • Suivre un objet: vélos, trotinette, voitures, ... partagées / ou suivre des personnes: traçage de leur enfant par certains parents
    • Peut-on échapper au pistage un smartphone en main ?

  • Mobilité intelligente
    • Qu'est-ce ?
    • Mobiblité multimodale
    • Communication entre véhicules
    • Diminution de l'impact écologique

  • Fake news et biais cognitifs, ou distortion ou déviation de la pensée logique et rationnelle.
    L'étude de ces biais permet d'expliquer l'ampleur que peuvent prendre certaines fake news en se centrant non pas sur les éléments et caractéristiques numériquess / technologiques / réseaux sociales ... mais sur le fonctionnement propre au cerveau humain.
    On peut distinguer différents types de tels biais:
    biais de surestimation du doute, biais d'ensevelissement, biais du moindre effort, biais d'ancrage, biais de confirmation.
    Pour chacun de ces biais, on peut trouver des exemples dans la vie courante hors technologies numériques mais aussi, bien sûr, des exemples de fake news dont la diffusion et l'ampleur repose justement sur un ou plusieurs de ces biais.
    On peut aussi ajouter dans cette liste de phénomènes de fonctionnement cognitif la loi dite de Brandoloni, ou "bullshit law".


Éléments de notation

  • Mise en forme: html/css/js, plan du document, images/illustrations, liens de navigation... (5)
  • Bibliographie précise et critique, avec liens (2)
  • Éléments technologiques: matériels, logiciels, algorithmiques (2)
  • Évolution ou modification des comportements ou de la société (2)
  • Opportunités / bienfaits (2)
  • Rsiques / dérives (2)
  • Écologie, impact ou gain (2)
  • Éléments de droit (2)
  • Une ou deux fake news sur le sujet, expliquée et dévoilées (2)