#Comment obtenir de la reconnaissance musicale

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Comment le Crowdfunding Musical Peut-il Être Un Sauveur ?

En raison de la forte concurrence, la plupart des musiciens ne réussissent pas. Cela peut demander beaucoup d’efforts pour réussir dans ce domaine. Cependant, avec l’avènement de nouvelles plateformes telles que YouTube et Instagram, il est désormais possible d’exposer son talent rapidement et facilement.

En plus d’avoir des liens solides dans l’industrie de la musique, les musiciens doivent également promouvoir leurs compétences en disposant de l’équipement et des installations nécessaires pour se produire. Avoir ces outils peut les aider à décrocher un nouveau concert et les mettre sur la voie de leur objectif ultime. Avoir les fonds nécessaires pour supporter ces dépenses peut être un élément essentiel du succès d’un musicien. Cependant, il n’est pas toujours facile de trouver l’argent pour subvenir à ses besoins. L’un des meilleurs moyens d’y parvenir est de lancer une campagne de financement participatif musical.

Avant de commencer votre parcours de financement participatif musical

Le financement participatif pour la musique est un phénomène relativement nouveau qui a gagné en popularité au cours des deux dernières années. C’est un excellent moyen pour les musiciens d’obtenir les fonds nécessaires pour subvenir à leurs besoins. En plus de pouvoir demander de l’aide, l’un des facteurs les plus importants qu’un musicien doit prendre en compte est l’aspect visuel de sa campagne. Donc, avant de commencer à tourner un clip vidéo, assurez-vous de consulter nos meilleurs sites de financement participatif musical et des informations qui peuvent vous guider à travers les différentes étapes de votre carrière musicale.

Meilleurs Sites de Financement Participatif Musical en Europe – Financement Participatif Musical pour Artistes

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Promotion de Crowdfunding Extra AM de la station de radio

Deux de nos sponsors ont été contraints de se retirer en raison de la baisse de leurs revenus. Comme nous ne sommes pas une chaîne commerciale, nous avons décidé de mettre en place ce « Crowdfunding Music ». L’objectif principal, l’argent pour la licence de notre fréquence AM, a maintenant été reçu, pour lequel nous remercions beaucoup tout le monde.

Cette Crowdfunding Musique a permis de récolter 150% du montant cible auprès de 70 donateurs!

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24 heures de Massimo Conecto sur 30.5 pour Digital4Youth

Dj Massimo Conecto, le DJ de l’afterparty par excellence, relève le défi et joue de la bonne musique house pendant 24 heures consécutives afin de récolter des fonds pour la campagne musicale de financement participatif de Digital4Youth.

Cette Crowdfunding Musique a permis d’amasser 100% du montant cible auprès de 35 donateurs!

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The Vintage Caravan – Diffusion en direct

Bonjour à tous! En ces temps étranges avec beaucoup de nos concerts annulés, parce que nous venons d’enregistrer un nouvel album et ne pouvons pas vendre de marchandise, nous sommes dans une position difficile. Nous voulons offrir à nos fans un moyen de nous soutenir de toutes les manières possibles grâce à cette campagne de financement participatif, nous serions incroyablement reconnaissants de votre soutien ! Être prudent.

La Crowdfunding Musique a permis de récolter 5 000 € auprès de plus de 200 donateurs!

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Gemmes cachées – Alto

L’alto est un instrument qui n’a commencé à développer une voix solo qu’au cours des dernières décennies. Bien que d’importants concertos aient été écrits pour l’instrument datant de l’époque de Bach, ce n’est qu’au XXe siècle qu’il a été sérieusement considéré comme un instrument solo. Maintenant, les choses sont différentes et en tant que représentant de mon instrument, je suis toujours curieux de connaître les pièces spéciales pour l’alto.

Cette Crowdfunding Musique a permis de récolter 3000 € auprès de 40 donateurs!

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#crowdfunding musique #financement participatif musique #Crowdfunding #Crowdfunding Musical #financement participatif musical

[pauline-lewis]

“And like any artist with no art form, she became dangerous”

Les lundis arrivent et se ressemblent, avec leurs obligations qui m'empêchent de passer par ici. Et puis, là, comme ça, trois coups de foudre (et même un quatrième dont je parlerai plus tard) sont venus me réveiller de la mollesse de janvier. Nous voilà repartis !

Sabrina de Nick Drnaso

J'ai reçu Sabrina comme cadeau d'anniversaire et c'est le premier livre que j'ai ouvert en rentrant de Bretagne après les vacances de Noël. Était-ce la meilleure idée d'ouvrir ce roman graphique déchirant au moment de l'année où je suis le plus vulnérable ? Et bien oui. Je ne suis pas du genre à écouter des chansons joyeuses quand je suis triste pour me remonter le moral, quand j'ai un coup de mou je prends mes playlists les plus déprimantes et je me roule dedans. Sabrina est donc arrivée au moment parfait où le monde me paraissait absurde, où je me posais beaucoup de questions et où all in all, j'étais prête à me prendre une claque de cette ampleur.

Je ne crois pas que j'ai lu, à l'heure actuelle, d'autres œuvres qui touche d’aussi près à la société dans laquelle nous évoluons. C'est fou le niveau de détail avec lequel Nick Drnaso arrive à parler de sujets très actuels comme la manipulation, la perte de repères, la porosité aux fake news, l'influence d'Internet dans nos vies, la manière dont nous nous essayons de trouver notre place au milieu de cette masse d'information qui nous arrive en permanence. Les violences sexistes dans leur horreur la plus pure et leur banalisation abjecte sont aussi l'une des trames du récit. En partant d'une situation de deuil, Sabrina dresse vraiment le portrait de nos société occidentales avec un trait faussement simple qui reflète l'apathie forcée de ses personnages. Un "great American novel" 2.0 en quelque sorte.

La bande dessinée s'appelle Sabrina, mais cette dernière n'est présente qu'au tout début du récit. Il s'agit plutôt de raconter sa disparition du jour au lendemain — sans trop vouloir en révéler (car le choc fait partie inhérente de la lecture). Drnaso s'intéresse surtout au personnage du petit ami de Sabrina, et de la manière dont il va se laisser happer par toutes sortes de théories du complot autour de sa compagne. Comment faire son deuil quand l’événement que vous essayez de digérer est jeté sur la place publique ? La violence est à la fois criante et terriblement sourde. Il y a le crime, certes, mais il y a aussi toute cette violence individuelle prête à exploser et presque plus inquiétante encore : la violence du présentateur radio qui élabore des théories dangereuses, la violence du militaire qui cache des armes dans son placard et refoule les sentiments liés à sa séparation, la violence d'une masculinité toxique qui trouve des échos terrifiants sur Internet, et surtout la violence absurde et anonymisée des mails que la sœur de Sabrina reçoit.

Si vous voulez mettre des mots et des images sur les sentiments compliqués que vous inspirent le monde qui nous entoure, et bien achetez Sabrina, ou trouvez-vous des amis trop cool qui vous feront ce très beau cadeau.

La version française est disponible aux éditions Presque lune.

The Bad and the Beautiful de Vincente Minnelli

En fan de comédie musicale, j'ai bien évidemment une passion pour Vincente Minnelli. Mais mon amour pour son cinéma dépasse ses films musicaux, et j'ai été bouleversée par le passé notamment par Some Came Running, à mes yeux l’une de ses plus œuvres. Si vous ne l'avez pas vu, je ne peux que le conseiller, j'imagine que vous serez comme moi très émus par Shirley MacLaine et par la manière dont Minnelli traite les esseulés, les addicts et les marginaux avec des nuances infinies.

Toujours est-il que j'ai vu The Bad and the Beautiful et qu'il est venu confirmer que la carrière de Minnelli a pris des détours passionnants. Le film raconte l'histoire de Jonathan Shields (le génial Kirk Douglas), un producteur sans scrupules qui convoque par l'intermédiaire de l'un de ses collaborateurs un réalisateur, une actrice et un écrivain/scénariste pour leur proposer un projet. Le film est découpé en trois sections. Chacune revient sur l'histoire personnelle et tragique de ces personnage avec Shields. À chaque fois ils ont été poussés, manipulés et séduits par le producteur avant d'être délaissés et même rejetés. L'ami commun, qui joue un peu le rôle de l'avocat du diable, pose à chaque fois la même question à la fin du récit de leurs blessures : d'accord, Shields vous a brisés. Mais cet événement traumatisant n'a-t-il pas lancé votre carrière d'actrice ? N'a-t-il pas débouché sur un prix Pulitzer ? N'a-t-il pas ouvert pour vous la voie vers un Oscar ?

C'est une question fascinante que celle-ci : jusqu'où peut-on justifier les artistes ? À l'heure où l'on nous assène qu'il faut séparer l'œuvre de l'Artiste (masculin de préférence), le film a vraiment une portée particulière. Le cinéma mérite-t-il vraiment que l'on brise des vies, voire que l'on tue ? Le segment qui m'a le plus touchée, pour de nombreuses raisons, est celui de Lana Turner. Difficile de ne pas voir dans ce personnage un reflet de Judy Garland, dont Minnelli vient de divorcer. (et c’est d’autant plus intéressant que Garland avait un fort complexe d’infériorité face à la beauté de Turner) Affaiblie, noyée dans l'alcool, attachée à un père disparu... Peut-être que ce reflet autobiographique donne une teinte mélancolique particulière à cette séquence pleine de nuances et de plans sublimes sur Turner. Certes, le film donne dans les clichés, notamment en mettant en scène une rivalité féminine extrêmement exagérée, mais il questionne aussi la manière brutale dont sont traitées les actrices, vues comme des objets, prises et rejetées dans un même mouvement. Dans une scène particulièrement dure, une assemblée d'hommes jugent le bout d'essai de l'actrice en herbe avec une violence intolérable. Voilà le male gaze dans toute sa splendeur.

Il me semble que The Bad and the Beautiful questionne aussi le mythe du génie tyrannique, qui traverse l'histoire de l'art et du cinéma. Cette figure masculine à qui, a posteriori, on pardonnera tout. Le mythe du pervers narcissique tellement absorbé par la beauté qu'il détruit tout autour de lui. Est-ce que Minnelli le détruit une bonne fois pour toutes ? Pas vraiment. La fin du film laisse le spectateur sur une question ouverte. Faut-il vendre son âme au diable pour obtenir la reconnaissance ? Pour se lover dans l'ombre d'un "génie" ? À chacun de décider.

Glimpses de Bootchy Temple

J’ai aussi reçu en cadeau ce très beau disque de Bootchy Temple, qui m’accompagne en ce froid hivernal. Ce disque est tout simplement l’alignement de tout ce que j’aime, de la pop nostalgique et mélancolique avec ce juste équilibre entre fragilité DIY et mélodies affirmées. D’aucuns l’ont comparé au meilleur groupe de la terre (Yo La Tengo), et je trouve qu’ils n’avaient pas tort, il y a une sensibilité assez similaire. Il n’y a peut-être pas plus grand compliment à mes yeux, je vous laisse écouter ce disque et quand vous marcherez dans la rue avec Glimpses dans vos oreilles et que votre vie sera un peu plus belle, vous me remercierez peut-être.

[lebigdatama]

Qu'est-ce que le machine learning et comment fonctionne-t-il ?

Qu'est-ce que le machine learning et comment fonctionne-t-il?

Branche passionnante de l'intelligence artificielle, le machine learning est tout autour de nous dans ce monde moderne. À l'instar de Facebook suggérant les histoires de votre flux, le machine learning fait ressortir la puissance des données d'une nouvelle manière. Travaillant sur le développement de programmes informatiques pouvant accéder aux données et effectuer des tâches automatiquement par le biais de prédictions et de détections, le machine learning permet aux systèmes informatiques d'apprendre et de s'améliorer continuellement à partir de l'expérience. Au fur et à mesure que vous alimentez la machine avec plus de données, permettant ainsi aux algorithmes qui la font «apprendre», vous améliorez les résultats obtenus. Lorsque vous demandez à Alexa de lire votre station musicale préférée sur Amazon Echo, elle accède à celle que vous avez le plus écoutée; la station est améliorée en disant à Alexa de sauter une chanson, d'augmenter le volume et d'autres entrées diverses. Tout cela est dû à le machine learning et à l'avancée rapide de l'intelligence artificielle .   Commençons par répondre à la question - Qu'est-ce que le machine learning ? Qu'est-ce que le machine learning ? Un bon début pour une définition du machine learning est qu'il s'agit d'un sous-domaine central de l'intelligence artificielle (IA). Les applications machine learning apprennent de l'expérience (ainsi que des données) comme les humains sans programmation directe. Lorsqu'elles sont exposées à de nouvelles données, ces applications apprennent, grandissent, changent et se développent par elles-mêmes. En d'autres termes, avec le machine learning, les ordinateurs trouvent des informations pertinentes sans qu'on leur dise où chercher. Au lieu de cela, ils le font en exploitant des algorithmes qui apprennent à partir des données dans un processus itératif. Alors que le concept du machine learning existe depuis longtemps (pensez à la machine Enigma de la Seconde Guerre mondiale ), la capacité d'automatiser l'application de calculs mathématiques complexes au Big Data a pris de l'ampleur au cours des dernières années. À un niveau élevé, le machine learning est la capacité de s'adapter aux nouvelles données de manière indépendante et par itérations. Fondamentalement, les applications apprennent des calculs et des transactions antérieurs et utilisent la «reconnaissance de formes» pour produire des résultats fiables et informés. Après avoir compris ce qu'est le machine learning, voyons comment cela fonctionne.

Comment fonctionne le machine learning?

le machine learning est, sans aucun doute, l'un des sous-ensembles les plus passionnants de l'intelligence artificielle. Il complète la tâche d'apprentissage à partir des données avec des entrées spécifiques à la machine. Il est important de comprendre ce qui fait fonctionner le machine learning et, par conséquent, comment il peut être utilisé à l'avenir. Le processus du machine learning commence par la saisie des données d'entraînement dans l'algorithme sélectionné. Les données d'entraînement étant des données connues ou inconnues pour développer l'algorithme final du machine learning. Le type d'entrée de données d'entraînement a un impact sur l'algorithme, et ce concept sera couvert plus loin dans un moment. Pour tester si cet algorithme fonctionne correctement, de nouvelles données d'entrée sont introduites dans l'algorithme du machine learning. La prédiction et les résultats sont ensuite vérifiés. Si la prédiction n'est pas celle attendue, l'algorithme est ré-entraîné plusieurs fois jusqu'à ce que la sortie souhaitée soit trouvée. Cela permet à l'algorithme du machine learning d'apprendre par lui-même en permanence et de produire la réponse la plus optimale qui augmentera progressivement en précision au fil du temps. La section suivante de l'article «Qu'est-ce que le machine learning» traite des types du machine learning.

Types du machine learning

le machine learning est complexe en soi, c'est pourquoi il a été divisé en deux domaines principaux, l'apprentissage supervisé et l'apprentissage non supervisé. Chacun a un objectif et une action spécifiques au sein du machine learning, produisant des résultats particuliers et utilisant diverses formes de données. Environ 70% du machine learning est un apprentissage supervisé, tandis que l'apprentissage non supervisé varie de 10 à 20%. Une autre méthode moins utilisée est l'apprentissage par renforcement. Cette section de «Qu'est-ce que le machine learning ?» Cet article décrit en détail tous les types du machine learning. Enseignement supervisé Dans l'apprentissage supervisé, nous utilisons des données connues ou étiquetées pour les données de formation. Puisque les données sont connues, l'apprentissage est donc supervisé, c'est-à-dire dirigé vers une exécution réussie. Les données d'entrée passent par l'algorithme du machine learning et sont utilisées pour entraîner le modèle. Une fois que le modèle est formé sur la base des données connues, vous pouvez utiliser des données inconnues dans le modèle et obtenir une nouvelle réponse. Dans ce cas, le modèle essaie de déterminer si les données sont une pomme ou un autre fruit. Une fois que le modèle a été bien formé, il identifiera que les données sont une pomme et donnera la réponse souhaitée. Les principaux algorithmes actuellement utilisés pour l'apprentissage supervisé sont: Régression polynomiale Forêt aléatoire Régression linéaire Régression logistique Arbres de décision K voisins les plus proches Naive Bayes

La partie suivante de l'article le machine learning se concentre sur l'apprentissage non supervisé. Apprentissage non supervisé Dans l'apprentissage non supervisé, les données d'entraînement sont inconnues et non étiquetées - ce qui signifie que personne n'a encore regardé les données. Sans l'aspect des données connues, l'entrée ne peut pas être guidée vers l'algorithme, d'où provient le terme non supervisé. Ces données sont transmises à l'algorithme le machine learning et sont utilisées pour entraîner le modèle. Le modèle entraîné essaie de rechercher un modèle et de donner la réponse souhaitée. Dans ce cas, c'est souvent comme si l'algorithme essayait de casser du code comme la machine Enigma mais sans que l'esprit humain soit directement impliqué mais plutôt une machine. Dans ce cas, les données inconnues sont des pommes et des poires qui se ressemblent. Le modèle entraîné essaie de tous les rassembler afin que vous obteniez les mêmes choses dans des groupes similaires. Les principaux algorithmes actuellement utilisés pour l'apprentissage non supervisé sont: Moindres carrés partiels Fuzzy signifie Décomposition de valeurs singulières K-signifie clustering A priori Classification hiérarchique Analyse des composants principaux Apprentissage par renforcement Comme les types traditionnels d'analyse de données, ici, l'algorithme découvre les données à travers un processus d'essais et d'erreurs, puis décide quelle action entraîne des récompenses plus élevées. Trois composantes majeures composent l'apprentissage par renforcement: l'agent, l'environnement et les actions. L'agent est l'apprenant ou le décideur, l'environnement comprend tout ce avec quoi l'agent interagit, et les actions sont ce que fait l'agent. L'apprentissage par renforcement se produit lorsque l'agent choisit des actions qui maximisent la récompense attendue sur un temps donné. Ceci est plus facile à réaliser lorsque l'agent travaille dans un cadre stratégique solide. Vous comprendrez pourquoi le machine learning est important dans la section suivante de l'article Qu'est-ce que le machine learning.

Pourquoi le machine learning est-il important?

Pour mieux comprendre les utilisations de le machine learning, considérez certains cas d'application de le machine learning: la voiture Google autonome; détection de la cyber fraude; et des moteurs de recommandation en ligne de Facebook, Netflix et Amazon. Les machines peuvent permettre toutes ces choses en filtrant des informations utiles et en les rassemblant en fonction de modèles pour obtenir des résultats précis. Le flux de processus décrit ici représente le fonctionnement du machine learning: L'évolution rapide de le machine learning a entraîné une augmentation ultérieure des cas d'utilisation, des demandes et de l'importance même du machine learning dans la vie moderne. Le Big Data est également devenu un mot à la mode très utilisé ces dernières années. Ceci est en partie dû à la sophistication accrue du machine learning, qui permet l'analyse de gros morceaux de Big Data. le machine learning a également changé la façon dont l'extraction et l'interprétation des données sont effectuées en automatisant des méthodes / algorithmes génériques, remplaçant ainsi les techniques statistiques traditionnelles. Maintenant que vous savez ce qu'est le machine learning, ses types et son importance, passons aux utilisations de le machine learning.

Utilisations de le machine learning

Les résultats typiques des applications du machine learning que nous voyons ou ne comprennent pas régulièrement les résultats de recherche sur le Web, les publicités en temps réel sur les pages Web et les appareils mobiles, le filtrage des courriers indésirables, la détection d'intrusions sur le réseau et la reconnaissance des modèles et des images. Tous ces éléments sont des sous-produits de l'utilisation du machine learning pour analyser des volumes massifs de données. Traditionnellement, l'analyse des données était basée sur des essais et des erreurs, une approche qui devient impossible lorsque les ensembles de données sont vastes et hétérogènes. le machine learning offre des alternatives intelligentes à l'analyse de vastes volumes de données. En développant des algorithmes rapides et efficaces et des modèles basés sur les données pour le traitement en temps réel des données, le machine learning peut produire des résultats et des analyses précis. Conseil : pour en savoir plus sur le Big Data et sur la façon dont il révolutionne les industries à l'échelle mondiale, consultez notre article sur ce qu'est le Big Data et pourquoi vous devriez vous en soucier. Selon un rapport connexe de McKinsey , «Au fur et à mesure que le monde analogique est numérisé, notre capacité à apprendre des données en développant et en testant des algorithmes ne deviendra que plus importante pour ce qui est maintenant considéré comme des entreprises traditionnelles.» Le même rapport cite également l'économiste en chef de Google, Hal Varian, qui appelle ce «kaizen informatique» et ajoute: «tout comme la production de masse a changé la façon dont les produits ont été assemblés, et l'amélioration continue a changé la façon dont la fabrication était faite… donc l'expérimentation continue (et souvent automatique) améliorer la façon dont nous optimisons les processus commerciaux dans nos organisations. » le machine learning est là pour rester.

Certains algorithmes et processus du machine learning

Si vous étudiez ce qu'est le machine learning, vous devez vous familiariser avec les algorithmes et processus du machine learning standard . Il s'agit notamment des réseaux de neurones, des arbres de décision, des forêts aléatoires, des associations et de la découverte de séquences, de l'amplification et de l'ensachage de gradient, des machines vectorielles de support, des cartes auto-organisées, du clustering k-means, des réseaux bayésiens, des modèles de mélanges gaussiens, etc. Pour tirer le meilleur parti du Big Data, d'autres outils et processus du machine learning qui exploitent divers algorithmes comprennent: Qualité et gestion complètes des données Interface graphique pour la création de modèles et de flux de processus Exploration interactive des données et visualisation des résultats du modèle Comparaisons de différents modèles de machine learning pour identifier rapidement le meilleur Évaluation automatisée du modèle d'ensemble pour déterminer les meilleurs interprètes Déploiement facile du modèle pour obtenir rapidement des résultats fiables et reproductibles Une plateforme intégrée de bout en bout pour l'automatisation du processus data-to-decision

Conditions préalables au machine learning

Pour ceux qui souhaitent apprendre au-delà de ce qu'est le machine learning, quelques conditions doivent être remplies pour réussir dans ce domaine. Ces exigences comprennent: Connaissance de base des langages de programmation et de script Connaissance intermédiaire des statistiques et des probabilités Connaissance de base de l'algèbre linéaire. Dans le modèle de régression linéaire, une ligne est dessinée à travers tous les points de données, et cette ligne est utilisée pour calculer de nouvelles valeurs. Compréhension du calcul Connaissance de la façon de nettoyer et de structurer les données brutes au format souhaité pour réduire le temps nécessaire à la prise de décision. Chacun de ces prérequis vous aidera à réussir rapidement la transition vers le machine learning.

Conclusion

Vous vous demandez comment progresser après avoir compris ce qu'est le machine learning ? Envisagez de suivre le cours de certification en machine learning qui vous mettra sur la voie du succès dans ce domaine passionnant. Maîtrisez les concepts et techniques du machine learning, y compris l'apprentissage supervisé et non supervisé, les aspects mathématiques et heuristiques, et la modélisation pratique pour développer des algorithmes et vous préparer au rôle d'ingénieur en machine learning. Vous pouvez également suivre un master en IA et machine learning avec l'Université Purdue en collaboration avec IBM. Ce programme vous donne une connaissance approfondie de Python, du deep learning avec le flux Tensor, du traitement du langage naturel, de la reconnaissance vocale, de la vision par ordinateur et de l'apprentissage par renforcement. Read the full article

#Coursera #Feature #Learning #Machine #Machinelearning

[unptybouhdeweb]

Revue de web du 17 janvier 2019

Spotify passe la barre des 200 millions d’utilisateurs actifs

Avec 9 millions de nouveaux utilisateurs recrutés ces 2 derniers mois.

Et se prépare à renforcer gentiment cette avance en signant un accord avec la plus grande maison de disque indienne (qui produit aussi des films) en préparation de son arrivée sur le marché, qui représente 100 millions d’utilisateurs potentiels…

Après des accusations l’an dernier, la justice norvégienne entame une procédure au sujet des « faux streams » TIDAL

Rappelez-vous, il y a 8 mois un journal économique norvégien annonçait avoir eu accès à des documents prouvant que TIDAL avait artificiellement gonflé les chiffres de streams de Beyonce et Kanye West, et leurs versements avec. Des accusations qui avaient été formellement démenti par le CEO de Tidal.

Pour faire la lumière sur cette affaire, on apprend aujourd’hui que l’Autorité Nationale de lutte contre les délits financiers norvégienne ouvre officiellement une enquête sur ces streams frauduleux.

Comment organise-t-on la tournée d’un hologramme ?

Des aspects techniques aux questions légales, réponse sur Billboard.

2009/2019, la face cachée du mème ?

Impossible de louper ce même ces derniers jours, des stars aux quidams, tout le monde y va de son #10yearschallenge, et il faut bien reconnaitre que ces juxtapositions sont toujours amusantes. Mais si derrière le gentil divertissement de ce mème se cachait de plus noirs desseins ? C’est la question que se pose de plus en plus de monde. Et si le partage de ces images personnelles ne constituait pas un outil précieux pour les réseaux qui peuvent ainsi, à nos frais, entrainer leur AI de reconnaissance faciale ?

Twitter développe 2 nouveaux dashboards pour les annonceurs

Et ce n’est pas peu dire qu’on attendait des nouveautés de ce côté-là. Un dashboard permettra donc d’obtenir des données plus poussées sur les utilisateurs qui interagissent avec les campagnes, tandis qu’un dashboard « évènement » permettra de suivre les breakings news et autres évènements qui agitent la plateforme.

Études : les +65 sont les plus nombreux à partager des fakenews sur Facebook

Moins à l'aise sur internet et rarement capable de vérifier leurs sources, les séniors sont sans surprise les plus enclins à partager des fakes news. 

Wechat dépasse le milliard d’utilisateurs actifs quotidiens !

Ils envoient en tout 45 milliards de messages par jour. Une activité́ sans précédent qui correspond à des usages très intensifs des messageries en Chine.

Le directeur financier de Snapchat démissionne après seulement 8 mois 

Les finances du petit fantôme seraient difficiles à gérer ?

Dans sa dernière pub, Gillette prend position contre la masculinité toxique, et les réactions datent d'un autre temps....

Finis les « Boys will be boys », la marque de rasoirs en appelle au meilleur des hommes et à l’arrêt de comportements toxiques, comme tous les types de harcèlement ou de violence. Une position bienvenue pour une marque pas forcément attendue sur ce sujet !

Cependant, une portion d’hommes (fragiles) a eu l’impression que leur masculinité́ était remise en question (car on est pas un homme si on ne se bat pas, voyons !)  et se sont déchainés contre la pub, appelant au boycott, et en se mobilisant courageusement dans le combat en mettant 821K pouces en bas sur la vidéo (contre 411K pouces en l’air) ... Et pour ceux qui auraient besoin d’une illustration concernant la masculinité́ toxique, ce thread (non lié à Gilette) vous donne un petit aperçu du niveau de certains...

L’hyperstress au travail, un mal qui toucherait 24% des salariés français

Le traitement d’infos « complexes et nombreuses », le manque de temps, l’obligation de s’adapter en permanence et l’impossibilité́ de prévoir son travail dans 2 ans en sont les principales causes. Cet état d’hyperstress présente des risques pour la santé des salariés, et concerne plus les femmes (28%) que les hommes (20%). Une situation préoccupante à ne pas négliger.

RTL et France Inter en haut des audiences radios, les radios musicales en forte baisse

NRJ perd ainsi plus de 500.000 auditeurs sur un an, tandis que Skyrock, Nostalgie et Fun Radio suivent aussi le mouvement. Au total, malgré les Gilets Jaunes, la radio atteint son niveau le plus bas depuis 2009.

Pour les 20 ans des Sopranos, HBO vous intègre à la mafia

La chaine proposait sur Twitter aux gens de trouver leur nom de mafieux. De nombreuses célébrités et marques se sont prêtées au jeu, avec Roger Federer devenu « The Feds », Tinder devenu « Wesley Snipes » ou Giphy transformé en « Loopy ». 

Un œuf est désormais la photo la plus likée d’Instagram

Avec 47 millions de likes, cet œuf sur fond blanc dépasse largement Kylie Jenner (qui avait 19 millions de likes). L’objectif était clair dès la publication de la photo, sa créatrice voulait obtenir le record du monde. Ah, si les gens pouvaient autant se mobiliser pour des choses importantes comme l’environnement ou l’égalité́...

La vidéo la plus incroyable de la semaine : la performance de la gymnaste Katelyn Ohashi !

Vous n’arrivez pas à faire de roue ? de grand écart ? de vrille ? Eh bah elle, elle fait tout en même temps dans un même enchaînement complètement époustouflant. Et elle casse Internet avec plus de 30 millions de vues !

Les nounours des Gobelins se sont mariés !

On vous en parlait à la rentrée, cette semaine marque un bel évènement pour les nounours des Gobelins.

26% des espèces en France sont menacées ou éteintes

Un constat toujours plus alarmant qui pose la question de la nature que nous allons laisser après nous... 

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[reseau-actu]

Les spécialistes du fonctionnement cérébral investissent le monde du travail. Ils veulent former des managers "neuro-friendly" plus à l'écoute des nouvelles générations d'employés.

"Voulez-vous un peu d'aide ? Vous feriez bien de prendre une pause !" L'injonction vient de l'écran devant lequel travaille l'opérateur d'une compagnie maritime. Toute la journée, il suit des cotations de fret pour faire transiter des milliers de conteneurs sur les océans. Ce travail lui demande une concentration sans faille. Mais les capteurs de surveillance cérébrale dont il est doté ont repéré une montée de stress et une baisse d'attention. Il risque de faire des erreurs qui pourraient coûter cher à son entreprise.

Le conseil avisé qu'il vient de recevoir provient d'une intelligence artificielle conçue par la société américaine Emotiv , un spécialiste des solutions de neuro-informatique personnalisées. Elle analyse les signaux cérébraux enregistrés à partir de capteurs intra-auriculaires de nouvelle génération semblables à des oreillettes d'écoute musicale. Pour obtenir des tracés d'encéphalogramme, les chercheurs coiffent habituellement leurs sujets de casques souples pourvus de dizaines d'électrodes. Aussi, pour parvenir à miniaturiser cet appareillage à l'extrême (il ne compte que deux électrodes), l'entreprise a dû croiser et analyser des dizaines de millions de tracés afin d'y repérer deux signatures utiles permettant de mesurer en temps réel l'état cognitif et affectif d'un individu.

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Ce n'est pas tout : équipées d'une connexion Bluetooth, les oreillettes transmettent directement les données dans un cloud où leur compilation enrichit les connaissances comportementales des employés au travail. "Notre objectif est de permettre aux organisations d'exploiter le pouvoir de la neuro-informatique contextualisée à grande échelle en tirant parti d'informations collectées dans des environnements de travail réels sur des milliers de personnes", explique Olivier Oullier, neuroscientifique et président d'Emotiv. Son entreprise vient de s'associer à l'éditeur de progiciel SAP pour décliner une application dans la formation professionnelle. "Les neurosciences vont révolutionner l'apprentissage en offrant des interfaces personnalisées tenant compte de l'état émotionnel de l'utilisateur pour tirer le meilleur parti de ses moments d'attention", décrit Alexander Lingg, responsable de SAP User Experience.

Neuroleadership

Grâce aux progrès de l'imagerie, les neurosciences connaissent depuis peu des développements fulgurants révélant les mécanismes de l'apprentissage, de la mémoire, de la motivation, de l'engagement, de l'attention, de la prise de décision et du leadership qui intéressent le monde de l'entreprise. "Elles mettent en lumière les paramètres dont a besoin le cerveau pour s'épanouir", explique Pierre-Marie Lledo, directeur du département de neurosciences à l'Institut Pasteur.

Ses travaux sur la neuroplasticité (la capacité du cerveau à remodeler ses connexions en fonction de l'environnement et des expériences), les neurones miroirs (ceux de l'empathie et de l'apprentissage par imitation), le cerveau social (les relations aux autres) l'ont convaincu que la science peut façonner des "managers neuro-amicaux" capables d'organiser leur travail et celui de leur équipe pour réduire le stress et stimuler leur créativité. "Il s'agit d'adapter le monde du travail au fonctionnement cérébral plutôt que l'inverse", explique le chercheur.

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Le chercheur en tire des enseignements qu'il distille auprès des cadres dirigeants du CAC 40, de Danone à L'Oréal, où une étude Gallup de septembre 2018 a montré que le taux d'engagement des salariés français y est parmi les plus bas du monde : seulement 6 % se disent motivés par leur emploi, contre 20 % qui se déclarent à l'inverse totalement désengagés… "Le cerveau se détruit par la routine et se nourrit du changement", "Rien ne sert de motiver, il faut faire confiance aux gens", "N'attendez pas de grande créativité dans des processus automatiques" ou encore "Accordez de vraies pauses déconnectées. Ce sont des moments précieux de vagabondage intellectuel et d'ébullition qui font émerger des idées créatrices" : tels sont quelques-uns de ses messages à l'intention des managers.

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La reconnaissance est clef, d'autant qu'elle a une réalité physiologique, soulignent les chercheurs : elle active les circuits neurologiques de la récompense sur lesquels reposent la motivation, la confiance et la cohésion sociale. Rien de tel pour la stimuler qu'un environnement de travail "neuro-bienveillant" : accorder de l'autonomie, déléguer, accompagner sans suivre… Emilie Letailleur, qui préside le Cercle Embelys - un "think and do tank" dédié à l'accompagnement professionnel -, souligne l'importance de stimuler les émotions positives : "Les leaders qui réussissent ont un fort niveau d'intelligence émotionnelle."

A l'école aussi

Huit intelligences

  Par Paul Molga

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[olivierdemangeon]

  Jennifer Shrader Lawrence est née le 15 août 1990 à Indian Hills dans le Kentucky, aux États-Unis. Depuis 2015, Jennifer Lawrence est l’actrice la mieux payée sur le globe, et ses films ont rapporté plus de 5 milliards de dollars dans le monde. Elle est apparue sur la liste des 100 personnes les plus influentes dans le monde de Time en 2013 et ainsi que dans le Forbes Celebrity 100 l’année suivante ainsi qu’en 2016.

Durant son enfance, Jennifer Lawrence a joué dans des spectacles pour l’église ainsi que dans des comédies musicales à l’école. À l’âge de 14 ans, un recruteur l’a repérée à New-York. Elle a ensuite déménagé à Los Angeles pour commencer sa carrière d’actrice en faisant des apparitions en guest dans des émissions de télévision. Son premier grand rôle fut l’un des personnages principaux dans le sitcom The Bill Engvall Show (2007-2009). Jennifer Lawrence a fait ses débuts au cinéma avec un rôle secondaire dans “Garden Party” (2008), puis a fait une percée remarquée en jouant une adolescente pauvre dans le film dramatique “Winter’s Bone” (2010). Elle a obtenu une plus grande reconnaissance en interprétant le mutant Mystique dans “X-Men : Le Commencement” (2011), un rôle qu’elle a repris dans les suites de cette franchise.

La célébrité de Jennifer Lawrence a continué à se développer avec le rôle principal de Katniss Everdeen dans la franchise Hunger Game (2012-2015), qui l’a positionné comme l’héroïne de film d’action la plus bankable de tous les temps. Elle a reçu de nombreux éloges pour ses collaborations avec le réalisateur David O. Russell. Sa performance en tant que veuve déprimée dans le film romantique “Happiness Therapy” (2012) lui a permis de recevoir l’Oscar de la Meilleure Actrice, faisant d’elle la deuxième plus jeune actrice à obtenir cette récompense. Jennifer Lawrence a ensuite remporté un BAFTA Award dans la catégorie “Meilleure Actrice dans un Second Rôle” pour avoir incarné une femme perturbée dans la comédie noire “American Hustle” (2013). Elle a également reçu des Golden Globe Awards pour ses rôles dans ces deux films ainsi que pour avoir incarné le personnage de Joy dans le biopic éponyme (2015).

Jennifer Lawrence est connue dans les médias pour avoir défendu activement le féminisme et l’égalité entre les sexes. En outre, elle est la fondatrice de la Jennifer Lawrence Fondation grâce à laquelle elle soutient diverses organisations caritatives.

Voici la liste des films auxquels Jennifer Lawrence a participé et dont nous proposons une critique sur ce blog :

“Passengers” (2016)

“American Hustle” (2013)

“Happiness Therapy” (2012)

“La Maison au Bout de la Rue” (2012)

“X-Men Le Commencement” (2011)

“Winter’s Bone” (2010)

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Passengers (2016)

American Hustle (2013)

Happiness Therapy (2012)

La maison au bout de la rue (2012)

X-Men: Le commencement (2011)

Winter’s Bone (2010)

JENNIFER LAWRENCE Jennifer Shrader Lawrence est née le 15 août 1990 à Indian Hills dans le Kentucky, aux États-Unis.

#Jennifer Lawrence

[lebigdatama]

Qu'est-ce que le machine learning et comment fonctionne-t-il ?

Qu'est-ce que le machine learning et comment fonctionne-t-il?

Branche passionnante de l'intelligence artificielle, le machine learning est tout autour de nous dans ce monde moderne. À l'instar de Facebook suggérant les histoires de votre flux, le machine learning fait ressortir la puissance des données d'une nouvelle manière. Travaillant sur le développement de programmes informatiques pouvant accéder aux données et effectuer des tâches automatiquement par le biais de prédictions et de détections, le machine learning permet aux systèmes informatiques d'apprendre et de s'améliorer continuellement à partir de l'expérience. Au fur et à mesure que vous alimentez la machine avec plus de données, permettant ainsi aux algorithmes qui la font «apprendre», vous améliorez les résultats obtenus. Lorsque vous demandez à Alexa de lire votre station musicale préférée sur Amazon Echo, elle accède à celle que vous avez le plus écoutée; la station est améliorée en disant à Alexa de sauter une chanson, d'augmenter le volume et d'autres entrées diverses. Tout cela est dû à le machine learning et à l'avancée rapide de l'intelligence artificielle .   Commençons par répondre à la question - Qu'est-ce que le machine learning ? Qu'est-ce que le machine learning ? Un bon début pour une définition du machine learning est qu'il s'agit d'un sous-domaine central de l'intelligence artificielle (IA). Les applications machine learning apprennent de l'expérience (ainsi que des données) comme les humains sans programmation directe. Lorsqu'elles sont exposées à de nouvelles données, ces applications apprennent, grandissent, changent et se développent par elles-mêmes. En d'autres termes, avec le machine learning, les ordinateurs trouvent des informations pertinentes sans qu'on leur dise où chercher. Au lieu de cela, ils le font en exploitant des algorithmes qui apprennent à partir des données dans un processus itératif. Alors que le concept du machine learning existe depuis longtemps (pensez à la machine Enigma de la Seconde Guerre mondiale ), la capacité d'automatiser l'application de calculs mathématiques complexes au Big Data a pris de l'ampleur au cours des dernières années. À un niveau élevé, le machine learning est la capacité de s'adapter aux nouvelles données de manière indépendante et par itérations. Fondamentalement, les applications apprennent des calculs et des transactions antérieurs et utilisent la «reconnaissance de formes» pour produire des résultats fiables et informés. Après avoir compris ce qu'est le machine learning, voyons comment cela fonctionne.

Comment fonctionne le machine learning?

le machine learning est, sans aucun doute, l'un des sous-ensembles les plus passionnants de l'intelligence artificielle. Il complète la tâche d'apprentissage à partir des données avec des entrées spécifiques à la machine. Il est important de comprendre ce qui fait fonctionner le machine learning et, par conséquent, comment il peut être utilisé à l'avenir. Le processus du machine learning commence par la saisie des données d'entraînement dans l'algorithme sélectionné. Les données d'entraînement étant des données connues ou inconnues pour développer l'algorithme final du machine learning. Le type d'entrée de données d'entraînement a un impact sur l'algorithme, et ce concept sera couvert plus loin dans un moment. Pour tester si cet algorithme fonctionne correctement, de nouvelles données d'entrée sont introduites dans l'algorithme du machine learning. La prédiction et les résultats sont ensuite vérifiés. Si la prédiction n'est pas celle attendue, l'algorithme est ré-entraîné plusieurs fois jusqu'à ce que la sortie souhaitée soit trouvée. Cela permet à l'algorithme du machine learning d'apprendre par lui-même en permanence et de produire la réponse la plus optimale qui augmentera progressivement en précision au fil du temps. La section suivante de l'article «Qu'est-ce que le machine learning» traite des types du machine learning.

Types du machine learning

le machine learning est complexe en soi, c'est pourquoi il a été divisé en deux domaines principaux, l'apprentissage supervisé et l'apprentissage non supervisé. Chacun a un objectif et une action spécifiques au sein du machine learning, produisant des résultats particuliers et utilisant diverses formes de données. Environ 70% du machine learning est un apprentissage supervisé, tandis que l'apprentissage non supervisé varie de 10 à 20%. Une autre méthode moins utilisée est l'apprentissage par renforcement. Cette section de «Qu'est-ce que le machine learning ?» Cet article décrit en détail tous les types du machine learning. Enseignement supervisé Dans l'apprentissage supervisé, nous utilisons des données connues ou étiquetées pour les données de formation. Puisque les données sont connues, l'apprentissage est donc supervisé, c'est-à-dire dirigé vers une exécution réussie. Les données d'entrée passent par l'algorithme du machine learning et sont utilisées pour entraîner le modèle. Une fois que le modèle est formé sur la base des données connues, vous pouvez utiliser des données inconnues dans le modèle et obtenir une nouvelle réponse. Dans ce cas, le modèle essaie de déterminer si les données sont une pomme ou un autre fruit. Une fois que le modèle a été bien formé, il identifiera que les données sont une pomme et donnera la réponse souhaitée. Les principaux algorithmes actuellement utilisés pour l'apprentissage supervisé sont: Régression polynomiale Forêt aléatoire Régression linéaire Régression logistique Arbres de décision K voisins les plus proches Naive Bayes

La partie suivante de l'article le machine learning se concentre sur l'apprentissage non supervisé. Apprentissage non supervisé Dans l'apprentissage non supervisé, les données d'entraînement sont inconnues et non étiquetées - ce qui signifie que personne n'a encore regardé les données. Sans l'aspect des données connues, l'entrée ne peut pas être guidée vers l'algorithme, d'où provient le terme non supervisé. Ces données sont transmises à l'algorithme le machine learning et sont utilisées pour entraîner le modèle. Le modèle entraîné essaie de rechercher un modèle et de donner la réponse souhaitée. Dans ce cas, c'est souvent comme si l'algorithme essayait de casser du code comme la machine Enigma mais sans que l'esprit humain soit directement impliqué mais plutôt une machine. Dans ce cas, les données inconnues sont des pommes et des poires qui se ressemblent. Le modèle entraîné essaie de tous les rassembler afin que vous obteniez les mêmes choses dans des groupes similaires. Les principaux algorithmes actuellement utilisés pour l'apprentissage non supervisé sont: Moindres carrés partiels Fuzzy signifie Décomposition de valeurs singulières K-signifie clustering A priori Classification hiérarchique Analyse des composants principaux Apprentissage par renforcement Comme les types traditionnels d'analyse de données, ici, l'algorithme découvre les données à travers un processus d'essais et d'erreurs, puis décide quelle action entraîne des récompenses plus élevées. Trois composantes majeures composent l'apprentissage par renforcement: l'agent, l'environnement et les actions. L'agent est l'apprenant ou le décideur, l'environnement comprend tout ce avec quoi l'agent interagit, et les actions sont ce que fait l'agent. L'apprentissage par renforcement se produit lorsque l'agent choisit des actions qui maximisent la récompense attendue sur un temps donné. Ceci est plus facile à réaliser lorsque l'agent travaille dans un cadre stratégique solide. Vous comprendrez pourquoi le machine learning est important dans la section suivante de l'article Qu'est-ce que le machine learning.

Pourquoi le machine learning est-il important?

Pour mieux comprendre les utilisations de le machine learning, considérez certains cas d'application de le machine learning: la voiture Google autonome; détection de la cyber fraude; et des moteurs de recommandation en ligne de Facebook, Netflix et Amazon. Les machines peuvent permettre toutes ces choses en filtrant des informations utiles et en les rassemblant en fonction de modèles pour obtenir des résultats précis. Le flux de processus décrit ici représente le fonctionnement du machine learning: L'évolution rapide de le machine learning a entraîné une augmentation ultérieure des cas d'utilisation, des demandes et de l'importance même du machine learning dans la vie moderne. Le Big Data est également devenu un mot à la mode très utilisé ces dernières années. Ceci est en partie dû à la sophistication accrue du machine learning, qui permet l'analyse de gros morceaux de Big Data. le machine learning a également changé la façon dont l'extraction et l'interprétation des données sont effectuées en automatisant des méthodes / algorithmes génériques, remplaçant ainsi les techniques statistiques traditionnelles. Maintenant que vous savez ce qu'est le machine learning, ses types et son importance, passons aux utilisations de le machine learning.

Utilisations de le machine learning

Les résultats typiques des applications du machine learning que nous voyons ou ne comprennent pas régulièrement les résultats de recherche sur le Web, les publicités en temps réel sur les pages Web et les appareils mobiles, le filtrage des courriers indésirables, la détection d'intrusions sur le réseau et la reconnaissance des modèles et des images. Tous ces éléments sont des sous-produits de l'utilisation du machine learning pour analyser des volumes massifs de données. Traditionnellement, l'analyse des données était basée sur des essais et des erreurs, une approche qui devient impossible lorsque les ensembles de données sont vastes et hétérogènes. le machine learning offre des alternatives intelligentes à l'analyse de vastes volumes de données. En développant des algorithmes rapides et efficaces et des modèles basés sur les données pour le traitement en temps réel des données, le machine learning peut produire des résultats et des analyses précis. Conseil : pour en savoir plus sur le Big Data et sur la façon dont il révolutionne les industries à l'échelle mondiale, consultez notre article sur ce qu'est le Big Data et pourquoi vous devriez vous en soucier. Selon un rapport connexe de McKinsey , «Au fur et à mesure que le monde analogique est numérisé, notre capacité à apprendre des données en développant et en testant des algorithmes ne deviendra que plus importante pour ce qui est maintenant considéré comme des entreprises traditionnelles.» Le même rapport cite également l'économiste en chef de Google, Hal Varian, qui appelle ce «kaizen informatique» et ajoute: «tout comme la production de masse a changé la façon dont les produits ont été assemblés, et l'amélioration continue a changé la façon dont la fabrication était faite… donc l'expérimentation continue (et souvent automatique) améliorer la façon dont nous optimisons les processus commerciaux dans nos organisations. » le machine learning est là pour rester.

Certains algorithmes et processus du machine learning

Si vous étudiez ce qu'est le machine learning, vous devez vous familiariser avec les algorithmes et processus du machine learning standard . Il s'agit notamment des réseaux de neurones, des arbres de décision, des forêts aléatoires, des associations et de la découverte de séquences, de l'amplification et de l'ensachage de gradient, des machines vectorielles de support, des cartes auto-organisées, du clustering k-means, des réseaux bayésiens, des modèles de mélanges gaussiens, etc. Pour tirer le meilleur parti du Big Data, d'autres outils et processus du machine learning qui exploitent divers algorithmes comprennent: Qualité et gestion complètes des données Interface graphique pour la création de modèles et de flux de processus Exploration interactive des données et visualisation des résultats du modèle Comparaisons de différents modèles de machine learning pour identifier rapidement le meilleur Évaluation automatisée du modèle d'ensemble pour déterminer les meilleurs interprètes Déploiement facile du modèle pour obtenir rapidement des résultats fiables et reproductibles Une plateforme intégrée de bout en bout pour l'automatisation du processus data-to-decision

Conditions préalables au machine learning

Pour ceux qui souhaitent apprendre au-delà de ce qu'est le machine learning, quelques conditions doivent être remplies pour réussir dans ce domaine. Ces exigences comprennent: Connaissance de base des langages de programmation et de script Connaissance intermédiaire des statistiques et des probabilités Connaissance de base de l'algèbre linéaire. Dans le modèle de régression linéaire, une ligne est dessinée à travers tous les points de données, et cette ligne est utilisée pour calculer de nouvelles valeurs. Compréhension du calcul Connaissance de la façon de nettoyer et de structurer les données brutes au format souhaité pour réduire le temps nécessaire à la prise de décision. Chacun de ces prérequis vous aidera à réussir rapidement la transition vers le machine learning.

Conclusion

Vous vous demandez comment progresser après avoir compris ce qu'est le machine learning ? Envisagez de suivre le cours de certification en machine learning qui vous mettra sur la voie du succès dans ce domaine passionnant. Maîtrisez les concepts et techniques du machine learning, y compris l'apprentissage supervisé et non supervisé, les aspects mathématiques et heuristiques, et la modélisation pratique pour développer des algorithmes et vous préparer au rôle d'ingénieur en machine learning. Vous pouvez également suivre un master en IA et machine learning avec l'Université Purdue en collaboration avec IBM. Ce programme vous donne une connaissance approfondie de Python, du deep learning avec le flux Tensor, du traitement du langage naturel, de la reconnaissance vocale, de la vision par ordinateur et de l'apprentissage par renforcement. Read the full article

#Coursera #Bigdata #Learning #Machine #Machinelearning

[reseau-actu]

Les spécialistes du fonctionnement cérébral investissent le monde du travail. Ils veulent former des managers « neuro-friendly » plus à l'écoute des nouvelles générations d'employés.

« Voulez-vous un peu d'aide ? Vous feriez bien de prendre une pause ! » L'injonction vient de l'écran devant lequel travaille l'opérateur d'une compagnie maritime. Toute la journée, il suit des cotations de fret pour faire transiter des milliers de conteneurs sur les océans. Ce travail lui demande une concentration sans faille. Mais les capteurs de surveillance cérébrale dont il est doté ont repéré une montée de stress et une baisse d'attention. Il risque de faire des erreurs qui pourraient coûter cher à son entreprise.

Le conseil avisé qu'il vient de recevoir provient d'une intelligence artificielle conçue par la société américaine Emotiv , un spécialiste des solutions de neuro-informatique personnalisées. Elle analyse les signaux cérébraux enregistrés à partir de capteurs intra-auriculaires de nouvelle génération semblables à des oreillettes d'écoute musicale. Pour obtenir des tracés d'encéphalogramme, les chercheurs coiffent habituellement leurs sujets de casques souples pourvus de dizaines d'électrodes. Aussi, pour parvenir à miniaturiser cet appareillage à l'extrême (il ne compte que deux électrodes), l'entreprise a dû croiser et analyser des dizaines de millions de tracés afin d'y repérer deux signatures utiles permettant de mesurer en temps réel l'état cognitif et affectif d'un individu.

Ce n'est pas tout : équipées d'une connexion Bluetooth, les oreillettes transmettent directement les données dans un cloud où leur compilation enrichit les connaissances comportementales des employés au travail. « Notre objectif est de permettre aux organisations d'exploiter le pouvoir de la neuro-informatique contextualisée à grande échelle en tirant parti d'informations collectées dans des environnements de travail réels sur des milliers de personnes », explique Olivier Oullier, neuroscientifique et président d'Emotiv. Son entreprise vient de s'associer à l'éditeur de progiciel SAP pour décliner une application dans la formation professionnelle. « Les neurosciences vont révolutionner l'apprentissage en offrant des interfaces personnalisées tenant compte de l'état émotionnel de l'utilisateur pour tirer le meilleur parti de ses moments d'attention », décrit Alexander Lingg, responsable de SAP User Experience.

Neuroleadership

Grâce aux progrès de l'imagerie, les neurosciences connaissent depuis peu des développements fulgurants révélant les mécanismes de l'apprentissage, de la mémoire, de la motivation, de l'engagement, de l'attention, de la prise de décision et du leadership qui intéressent le monde de l'entreprise. « Elles mettent en lumière les paramètres dont a besoin le cerveau pour s'épanouir », explique Pierre-Marie Lledo, directeur du département de neurosciences à l'Institut Pasteur (et chroniqueur régulier aux « Echos »).

Ses travaux sur la neuroplasticité (la capacité du cerveau à remodeler ses connexions en fonction de l'environnement et des expériences), les neurones miroirs (ceux de l'empathie et de l'apprentissage par imitation), le cerveau social (les relations aux autres) l'ont convaincu que la science peut façonner des « managers neuro-amicaux » capables d'organiser leur travail et celui de leur équipe pour réduire le stress et stimuler leur créativité. « Il s'agit d'adapter le monde du travail au fonctionnement cérébral plutôt que l'inverse », explique le chercheur.

Un neuroscientifique américain du nom de David Rock a donné naissance à ce concept connu sous le nom de « neuroleadership » en 2006. Dans un ouvrage remarqué ( « Neuroleadership : Le cerveau face à la décision et au changement » , éditions Odile Jacob), le neurologue Philippe Damier et l'enseignant James Teboul, qui ont prolongé ses travaux, soulignent quelques-unes des erreurs de management mises en lumière par les nouvelles connaissances en neurosciences. Rien ne sert par exemple de noyer son équipe sous une somme d'arguments clefs car leur mémoire de travail n'en retiendra que trois. Et créer de la compétition à outrance entre salariés met le système cérébral en état d'alerte. Il commande alors la sécrétion d'hormones comme le cortisol pour préparer notre organisme à se défendre. « Les neurosciences débarquent dans les entreprises après que celles-ci ont fait un usage intensif de process dont la caractéristique est de démotiver l'humain », décrit Pierre-Marie Lledo.

Le chercheur en tire des enseignements qu'il distille auprès des cadres dirigeants du CAC 40, de Danone à L'Oréal, où une étude Gallup de septembre 2018 a montré que le taux d'engagement des salariés français y est parmi les plus bas du monde : seulement 6 % se disent motivés par leur emploi, contre 20 % qui se déclarent à l'inverse totalement désengagés… « Le cerveau se détruit par la routine et se nourrit du changement », « Rien ne sert de motiver, il faut faire confiance aux gens », « N'attendez pas de grande créativité dans des processus automatiques » ou encore « Accordez de vraies pauses déconnectées. Ce sont des moments précieux de vagabondage intellectuel et d'ébullition qui font émerger des idées créatrices » : tels sont quelques-uns de ses messages à l'intention des managers.

Avec l'arrivée des nouvelles générations, c'est l'ensemble des modèles traditionnels de gestion de la performance qui sont remis en cause. « Un des principaux problèmes est la façon dont nous sommes classés en fonction des résultats de batteries de tests subis pendant la phase de recrutement. Or nos états cognitifs, affectifs et neurophysiologiques évoluent en permanence. C'est la raison pour laquelle nos conditions de travail doivent reposer sur des données factuelles et être adaptées de manière dynamique à nos sentiments », estime Olivier Oullier.

La reconnaissance est clef, d'autant qu'elle a une réalité physiologique, soulignent les chercheurs : elle active les circuits neurologiques de la récompense sur lesquels reposent la motivation, la confiance et la cohésion sociale. Rien de tel pour la stimuler qu'un environnement de travail « neuro-bienveillant » : accorder de l'autonomie, déléguer, accompagner sans suivre… Emilie Letailleur, qui préside le Cercle Embelys - un « think and do tank » dédié à l'accompagnement professionnel -, souligne l'importance de stimuler les émotions positives : « Les leaders qui réussissent ont un fort niveau d'intelligence émotionnelle. »

A l'école aussi

Les sciences cognitives peuvent aussi stimuler l'attention des élèves. Depuis deux ans, au lycée Colbert de Lorient, la Cogni'classe se fonde sur l'apport des neurosciences pour apprendre aux adolescents à apprendre. A raison d'une heure par semaine, vingt-cinq d'entre eux suivent cette formation ludique ciblée sur l'attention, la mémorisation et la gestion du stress. Pas de cours ennuyeux ni de longues pages d'écriture : l'enseignante enchaîne les tests en temps réel pour mémoriser des savoirs et réactive ce qui a été vu d'un cours à l'autre pour consolider les apprentissages. La correction en temps réel des erreurs participe du même processus : lorsque les erreurs sont immédiatement pointées du doigt, cela induit un stress qui active des circuits neuronaux permettant de mieux retenir l'information. « On a identifié les principaux facteurs qui contribuent à la réussite d'un apprentissage (l'attention, l'engagement actif, le retour d'information et la consolidation) et les premières expériences tendent à montrer que les outils de neuro-éducation améliorent les apprentissages. Mais les liens complexes entre éducation et neurosciences nous obligent à observer prudemment ces applications en pédagogie. Nous en sommes encore au début de cette science », tempère cependant Jean-Luc Velay, du Laboratoire de neurosciences cognitives (CNRS) à l'université d'Aix-Marseille.

Huit intelligences

Exposée pour la première fois par Howard Gardner en 1983, la théorie des intelligences multiples suggère qu'il existe huit formes d'intelligence dans lesquelles chacun de nous excelle plus ou moins :

> Intelligence verbale - C'est la sensibilité aux structures linguistiques. Elle rejoint l'aptitude à penser et exprimer des idées parfois complexes.

> Intelligence logique - C'est la capacité à raisonner, calculer et tenir une argumentation cohérente pour analyser les causes et conséquences d'un phénomène.

> Intelligence spatiale - C'est la capacité à créer des images mentales et à se repérer dans l'espace.

> Intelligence rythmique - C'est la sensibilité aux structures sonores et aux émotions exprimées par la musique.

> Intelligence kinesthésique - C'est la capacité à s'exprimer à travers le mouvement et à utiliser son corps de manière élaborée.

> Intelligence interpersonnelle - Egalement appelée intelligence sociale, elle s'exprime par la capacité à entrer en relation avec les autres.

> Intelligence intrapersonnelle - Elle est centrée sur l'intériorité, la capacité à se connaître et à décrypter ses propres émotions.

> Intelligence naturaliste - C'est la capacité à comprendre, classer et différencier les choses en catégories. Elle marque une sensibilité à l'environnement.

Paul Molga