Regarder en arrière, puis en avant, est un exercice traditionnel en fin d’année. Quels problèmes de données sont suffisamment importants pour s’inquiéter en 2024 ? Pour lesquels avons-nous une chance de faire quelque chose de bien en 2024 ? Il va sans dire que l’argent (budget et coûts) est un problème. Mais il va sans dire que résoudre les véritables défis commerciaux est probablement plus important. N’oubliez pas que les coûts s’accumulent et que les avantages peuvent tarder à se manifester. Certains avantages entrent même dans la catégorie « Gagner ou mourir en essayant ».
Ce n’est certes pas facile :
Alors, encouragés, que pouvons-nous apprendre du passé ?
Je mets en avant ces cinq préoccupations comme étant sérieusement intéressantes en 2024 :
- Résultats commerciaux
- Sujets vs processus
- Modélisation : réalité ou données ?
- L’informatique – pourquoi est-ce une affaire européenne ?
- Améliorer la modélisation des données grâce à une cognition améliorée ???
Résultats commerciaux, maintenant ou jamais
L'informatique appliquée aux entreprises remonte à la fin des années 1960. La saisie des données se faisait initialement sur bande papier Flexowriter (sur une machine à écrire électrique) et sur des cartes perforées. Des algorithmes complexes ont été exécutés sous forme d'algorithmes de tri/fusion en plusieurs étapes sur bande magnétique pour être remplacés par des dispositifs à accès direct (disques) au cours des années soixante-dix.
Les cas d'utilisation commerciale étaient assez simples et des personnes comme moi ont été très occupées pendant 10 à 15 ans à mettre en œuvre des applications de gestion de nomenclatures et d'exigences en matériaux ; sur des ordinateurs achetés pour ces cas d'utilisation. À des prix à partir d'un demi-million de dollars et plus.
La facturation a rapidement été ajoutée comme cas d'utilisation, mais elle a commencé à s'avérer difficile en raison de qualité des données problèmes (oui, déjà à l'époque ; les clients sont un groupe difficile).
L'intégration a commencé à devenir un problème, qui s'est avéré très préoccupant, car les premiers systèmes de bases de données étaient principalement utilisés comme solutions ponctuelles pour les applications du domaine. Cependant, la vision des bases de données d'entreprise a conduit au triomphe de SQL sur le réseau et les bases de données indexées (bases de données ISAM/VSAM), en raison de la flexibilité perçue des bases de données normalisées par rapport aux modèles de données trop physiques des anciens SGBD.
Dans les années 70, la « pyramide DIKW » a commencé à apparaître partout :
Les visions de la modélisation d'entreprise ont également pénétré les couches de code menant aux modèles orientés objet (UML, OO) ainsi qu'aux SGBDO, qui n'ont cependant pas réussi à entrer dans les chemins principaux.
L'hypothèse de ce type de construction et de mise en œuvre de systèmes d'information reposait sur des disciplines telles que la planification, la gouvernance, les méthodes, l'implication d'experts métiers et certaines technologies (modélisation relationnelle, OO, etc.).
Cependant, au cours des années 80 et 90, on s’est rendu compte que ces « silos » étaient trop difficiles et trop coûteux. De nouvelles technologies telles que les mini-ordinateurs et les ordinateurs personnels, ainsi que l'OLAP et l'entreposage de données, ont été mises sur la table pour répondre dans une certaine mesure aux besoins réels des entreprises.
Des sujets plutôt que des processus
Au début du nouveau siècle, les systèmes ERP (comme Oracle, SAP et autres) et les énormes entrepôts de données soutenus par des analyses telles que OLAP, SAS et bien d'autres faisaient effectivement fonctionner la plupart des grandes entreprises. À un coût élevé, oui. Et difficile de changer, oui. Cependant, les avantages des coûts élevés étaient défendables, à mon avis. Des externalités se sont produites au début de ce siècle, telles que la croissance d’une pensée d’investissement basée sur le marché (nouveau libéralisme), une nouvelle situation macropolitique avec une Union européenne forte et un rôle clé pour la Chine.
La mondialisation des activités des entreprises s'est produite rapidement et se poursuit aujourd'hui. Cela a rendu les entreprises beaucoup plus complexes, en raison de fusions et d'acquisitions, de gammes de produits contradictoires, de règles commerciales contradictoires, etc. Il y avait/il y a une forte pression de la part des investisseurs qui demandaient des cycles de retour sur investissement nettement plus courts. La politique, l’idéologie et les dynamiques tumultueuses ont toutes influencé ce qui était traditionnellement conçu comme la science (de gestion/informatique).
Le succès de grandes entreprises technologiques comme Yahoo, Google, etc. dans la gestion du « big data » a créé des attentes ambitieuses de « technologie à la rescousse ».
Par conséquent, c’est dans la technologie que les gens recherchaient des solutions – pensez à NoSQL, à la programmation fonctionnelle et à la « pile de données moderne ». Le stockage était désormais simple et bon marché, tandis que « l’informatique » était tout aussi fastidieuse qu’avant. L’IA est devenue plus puissante (mais toujours très coûteuse en coûts de calcul et en conséquences environnementales).
En 2024, l’accent sera (continuera) énormément mis sur le flux de données vers le(s) environnement(s) où elles seront utilisées. (Avec et sans IA, etc.) Sous un parapluie tel que « la pile de données moderne » et en utilisant un langage technologique tel que « l'ingénierie des données », « la structure des données », le « maillage de données », etc., les données sont déplacées et transformés en structures principalement physiques, adaptées au traitement algorithmique et statistique (alias IA).
L'énergie est intense et les outils sont acquis et utilisés en nombre, ce qui commence à correspondre à une liste de courses pour les jeunes mariés pour ce dont vous avez besoin dans votre cuisine. (Désolé, je n'ai pas pu m'en empêcher.) Jetez un œil à ceci (provenant d'un site très informatif appelé Our West Nest) :
Et ce qui précède ne concerne que la catégorie de gadgets et d’outils qu’il vous est recommandé d’avoir. Consultez leur site pour le reste des choses dont vous avez besoin. Alors maintenant, vous savez ce qu’il faut pour devenir « ingénieur agroalimentaire ». En ce qui concerne les outils d'ingénierie des données, vérifiez simplement ceci site!
Malheureusement, comme tout bon cuisinier vous le dira volontiers, les astuces du métier consistent à connaître vos matériaux (la nourriture) et à savoir combiner et assortir les goûts de bons produits, que vous savez où trouver et comment traiter. Traduit dans notre domaine, cela signifie que vous pouvez appliquer de nombreux outils d'ingénierie, mais le travail ne sera fait que si vous connaissez les sujets des domaines d'activité, connaissez les préoccupations de l'entreprise et résolvez les problèmes avec les hommes d'affaires dans les pays fédérés. scénarios.
Sinon, vous ne serez probablement pas un fournisseur de solutions rentables. Il s’agit d’une question commerciale, et non d’une science compliquée (ni informatique).
Et savoir de quoi il s’agit est notre prochain sujet.
Modéliser la réalité : des connaissances, pas des données
La réalité peut être brutale : l'une de mes (vraies) histoires d'horreur préférées concerne une entreprise multinationale B2C qui souhaitait mettre en œuvre un nouveau système de reporting des ventes. Nous l'avons construit en collectant des données de plusieurs systèmes ERP fonctionnant dans différents pays - pour découvrir que la base de données consolidée manquait d'informations sur la hiérarchie des catégories de produits dans plus de 50 % des lignes de rapport de ventes ! Cela a retardé le projet de plusieurs mois, où des contrôleurs jeunes et coriaces se sont relayés pour visiter les différentes filiales… S'ils l'avaient su avant, le projet aurait probablement été différent.
L’IA générative (GenAI) semble aujourd’hui faire la une de toutes les pages. Et à la page 2, de nombreuses personnes affirment que pour arrêter les tendances de GenAI à halluciner (inventer des choses), vous devrez l'aider avec un graphe de connaissance. C’est une très bonne idée car les graphiques sont proches de la sémantique métier.
Mike Dillinger a un prise très directe sur la nécessité de graphiques de connaissances pour améliorer le fonctionnement de l'IA :
« Pour les informaticiens et les data scientists, une façon de motiver l’utilisation des graphes de connaissances est de les positionner comme un moyen de surmonter les nombreuses lacunes liées à la représentation des données et des connaissances dans des bases de données relationnelles et à leur manipulation avec des modèles d’apprentissage automatique linéaires.
Une hypothèse simplificatrice importante, mauvaise et dramatique des bases de données est que les colonnes sont traitées comme indépendantes ou orthogonales. Les techniques d'apprentissage automatique telles que les classificateurs partent de la même hypothèse : il existe des pondérations pour chaque caractéristique/variable, mais il n'y a aucun terme pour représenter la covariance ou l'interdépendance entre deux ou plusieurs caractéristiques. Les classes cibles des classificateurs sont également supposées être disjointes ou non corrélées, c'est pourquoi les classificateurs fonctionnent mal lorsqu'il s'agit de décider entre des classes hiérarchiquement liées : elles ne sont pas disjointes, mais l'une englobe l'autre. Faire croire que les variables ne sont pas liées alors qu’elles le sont en réalité ne fait que gonfler la variance des erreurs à des niveaux intolérables.
Aussi, extrait de l’une des diapositives de Dillinger : « Pourquoi utiliser des graphiques de connaissances ? Parce que les mathématiques n’ont littéralement, intentionnellement, absolument aucun sens. Et la logique l’est aussi.
Avoir un impact commercial est là où cela commence et où cela se termine.
L’IA doit produire des propositions fiables. Pourquoi pas demander une attestation?
Plus d'informatique, moins de technologie
Ce qui suit n’est pas un gros problème, mais une terminologie imprécise semble avoir infecté notre « guilde ».
J'ai commencé à l'Université de Copenhague en 1969. Mon professeur était Peter Naur, qui est surtout connu pour des choses comme :
- Co-auteur avec Edsger Dijkstra et al. sur le langage de programmation Algol-60
- Le « N » dans BNF, la forme Backus-Naur utilisée dans de nombreuses définitions linguistiques
- Il ne voulait pas être qualifié d'« informaticien », il préférait la « datalogie » à la « science informatique » – la raison étant que les deux domaines (ordinateurs et connaissance humaine) sont très différents et que son intérêt était pour les données, qui sont créé et décrit par nous en tant qu'humains
- Dans son livre « Computing : A Human Activity » (1992), un recueil de ses contributions à l’informatique, il a rejeté l’école de programmation qui considère la programmation comme une branche des mathématiques.
- Prix Computer Pioneer Award de la IEEE Computer Society (1986)
- Lauréat du prix Turing 2005, le titre de sa conférence était «L'informatique contre la pensée humaine »
(Voir plus d'informations ici.)
En réalité, nous avons trois termes concurrents :
- L'informatique
- Informatique
- Science de l'information
La « science de l’information » désigne classiquement le type de traitement de l’information effectué par les bibliothécaires et les archivistes. Aujourd’hui, tout est numérique…
L'« informatique » est utilisée à la place de l'informatique dans une grande partie de l'Europe et dans d'autres pays. Aux États-Unis et ailleurs, l’informatique est fréquemment utilisée pour traiter l’information dans le domaine des soins de santé.
Et puis il y a « l’informatique ». Sur le plan académique, elle est aujourd’hui très mathématique et abstraite, fondée sur la logique et les fonctions. Cependant, il est fréquemment décrit comme un ensemble de compétences utilisées dans le traitement des données. Mais la sémantique directe « comment construire des ordinateurs » n'est plus à l'ordre du jour ; Je m'attendrais à ce que les ingénieurs et les physiciens s'en occupent.
Si je construis des autoroutes, je peux utiliser des compétences spéciales liées aux autoroutes. Mais est-ce que cela fait de moi un « scientifique des routes » ? Ce n’est pas le cas.
Dans Communications de l'ACM (Association for Computing Machinery, connexion requise), Peter Denning, ancien président de l'ACM, plaide pour et contre la « science » informatique dans un article intitulé « L'informatique est-elle une science ? L’informatique répond à tous les critères pour être une science, mais elle a un problème de crédibilité qu’elle s’est auto-infligé », 2005, comme il conclut :
"Valider les affirmations informatiques
Voilà, vous nous avez. Nous avons laissé le battage publicitaire des services publicitaires s'infiltrer dans nos laboratoires. Dans un échantillon de 400 articles en informatique publiés avant 1995, Walter Tichy a constaté qu'environ 50 % de ceux qui proposaient des modèles ou des hypothèses ne les testaient pas [12]. Dans d’autres domaines scientifiques, la proportion d’articles comportant des hypothèses non vérifiées était d’environ 10 %. Tichy a conclu que notre incapacité à tester davantage a permis de mettre en pratique de nombreuses idées douteuses et a diminué la crédibilité de notre domaine en tant que science. …
La perception de notre domaine semble être un enjeu générationnel. Les membres les plus âgés ont tendance à s'identifier à l'une des trois racines du domaine : les sciences, l'ingénierie ou les mathématiques. Le paradigme scientifique est largement invisible au sein des deux autres groupes.
La jeune génération, beaucoup moins impressionnée que l’ancienne par les nouvelles technologies informatiques, est plus ouverte à la pensée critique. L'informatique a toujours fait partie de leur monde ; ils ne remettent pas en question sa validité. Dans leurs recherches, ils suivent de plus en plus le paradigme scientifique.
La référence à Tichy est : Tichy, W. Les informaticiens devraient-ils expérimenter davantage. Ordinateur IEEE 1998.
C’est à se demander : permettons-nous encore « au battage publicitaire des services publicitaires d’infiltrer nos laboratoires » ?
Je pense que « informatique » est le terme le plus général et le plus précis pour désigner ce que nous faisons. L'informatique est une activité humaine et l'informatique décrit les activités humaines de traitement de l'information pour et par les humains.
Oui, je me sens mieux maintenant, merci !
Regarder vers l’avenir : améliorer la cognition
La modélisation des données dans le futur ?
Comme certains de mes lecteurs s’en souviendront, je suis un modélisateur de données (graphiques) par cœur, avec de nombreuses années d’expérience en modélisation derrière moi. Je suis également un ardent défenseur de l'application de l'informatique aux préoccupations des entreprises, en faisant de la résolution des problèmes commerciaux notre priorité. Nous avons souffert des discussions coûts/avantages des 15 à 25 dernières années.
Les gens ont également tendance à croire que la modélisation des données est au bout du chemin, n’en disons pas plus. Que pourrait-on faire pour le rendre plus productif et produire une meilleure qualité ? Il a été développé dans les années 1970, remarquez. Que reste-t-il des années 70 ? (Eh bien, juste pour taquiner : la modélisation relationnelle a survécu…)
Comme pour toute théorie, vous devrez remettre en question les hypothèses. La modélisation des données, telle que nous la connaissons aujourd'hui, est très orientée ingénierie avec des diagrammes complexes, qui ne sont pas trop proches des meilleurs souhaits de ses consommateurs. À bien des égards, il s’agit encore de « plans » basés sur des paradigmes axiomatiques tels que la normalisation des bases de données, etc. – destinés à la construction de constructions physiques telles que des bases de données. L’exception concerne le côté informatique, où les modèles sémantiques (graphiques) connaissent un certain succès en raison de leur expressivité, de leur précision et de leur relative facilité d’utilisation (lire : « graphiques de connaissances »).
Il existe des recherches solides et prospectives
Alors, est-ce la fin du voyage ? JSON prendra-t-il en charge toute la gamme des modèles de données ?
Je crois que non. La modélisation des données, avec la sémantique, est un domaine de recherche ouvert. La modélisation traditionnelle des données basée sur l’informatique reposait sur des axiomes et des paradigmes plutôt étroits – soi-disant renforcés par la logique et les abstractions.
Mais la sémantique et la cognition ouvrent la porte à un très vaste univers de discours. En fait, ce que la modélisation des données a tenté de faire au fil des années, c’est d’entrer dans le domaine des sciences cognitives (psychologie, clinique et philosophique).
Les modèles de données sont des interprétations du monde tel que perçu par nos sens, formant la cognition de tout ce que nous voyons et expérimentons. C’est la voie à suivre !
Et qu’est-ce qu’on regarde, alors ? Appelons-le, pour le plaisir, un « système de positionnement cognitif » (CPS). Regarde:
Les utilisateurs expérimentés du CPS qui voyagent remarqueront que la photo vient de Paris, en France. Certains sauront même que le fleuve est connu sous le nom de Seine.
Survie par la cognition visuelle
Les capacités cognitives de base de la plupart des animaux, moi y compris, visent avant tout à comprendre des situations comme celle-ci : Vous voyez un lion (mâle) traquer dans l'herbe. Ce n’est pas un contexte riche pour prendre des décisions. Suivez votre instinct (retourner à la voiture est une bonne idée).
Et voici un autre contexte : Vous voyez un autre lion ! Cette fois, une femelle se détend à côté d'une carcasse et elle a probablement l'estomac plein.. Un peu plus de contexte avec lequel travailler. La bête (le gnou ?) a déjà presque été mangée. Inférence: Elle n'a pas faim en ce moment. Prenez une photo et reculez, tranquillement.
Il existe un riche portefeuille de recherches universitaires sur ces questions. Nous avons évolué pour gérer sur place, maintenant et ici, la compréhension du contexte, tel que nous le présente un flux continu de sens (perception) arrivant dans nos unités de traitement cognitif du cerveau. Cela va de la psychologie fondamentale à la neuropsychologie en passant par les neurosciences cognitives et même l'intelligence, la conscience et la philosophie.
J'ai suivi divers chercheurs et écrivains au cours des 10 dernières années, et nous examinerons ici une petite cavalcade d'observations intéressantes.
Map
De toute évidence, les cartes font partie de cette quête visant à faciliter l’attention et la compréhension. Voici (le centre du) le plan du métro de Londres :
Tout d’abord, les cartes ont un certain nombre de qualia, comme illustré ci-dessus :
- Les emplacements sont cartographiés
- Les relations ou les chemins, si vous voulez, sont cartographiés
- Les cartes sont des graphiques, les graphiques sont des cartes !
- Les cartes ont un sens intuitif
Notez également que sur la carte, les emplacements/repères sont notés. Cependant, si vous avez oublié ce qui se trouve à proximité de la station de métro Sloane Square, vous pouvez toujours vous lever à la lumière du jour et voir si votre CPS reconnaîtra les environs (= contexte) pour vous. Quelque chose comme "Oh, oui, là-bas, dans la petite boutique de la maison jaune, c'est là que nous avons acheté le bandana rouge pour Ellen lors de notre lune de miel."
Penser en allégories cartographiques lorsque vous créez des modèles de données est simple et puissant. C'est pourquoi j'ai abandonné les diagrammes ER et les diagrammes de classes UML il y a des années.
Sur les espaces réservés/marques de localisation/noms de lieux
Trouver son chemin va bien au-delà de simples cartes et intuitions cognitives. Dans son excellent livre « Wayfinding », Picador MacMillan 2020, Michael Bond (journaliste scientifique, ancien rédacteur en chef du New Scientist), fait des observations et des révélations étonnantes.
Il cite l’anthropologue Ariane Burke qui affirme qu’il existe des preuves archéologiques démontrant que les premiers humains modernes disposaient de réseaux sociaux étendus. « Ces réseaux lointains étaient essentiels à notre culture », a-t-elle expliqué lors d'un appel téléphonique. « Rappelez-vous qu’au Paléolithique, il y avait relativement peu de monde. … Maintenir un réseau social spatialement étendu était un moyen d’assurer votre survie continue. Vous auriez besoin d’une carte cognitive très dynamique, que vous devriez constamment mettre à jour avec des informations sur vos contacts et ce qu’ils vous disaient sur le paysage.
Bond mentionne également l'utilisation de noms de lieux topographiques – toponymes. Par exemple, si vous vous dirigez vers le nord-ouest depuis la ferme de ses parents en Écosse, vous rencontrez le « confluent des ruisseaux clairs et brillants » et suivez l’ancien sentier du bétail « le rocher des oiseaux ». Environ un mile plus loin, vous rencontrez la « grande colline noire » et traversez le « ruisseau rouge ». Juste devant se trouve le « monticule de la bataille ». Après une montée, vous vous retrouverez sur la « colline des chicoutés » (on y pousse encore).
Les historiens croient que les noms de lieux topographiques ont donné aux premiers colons un système de référence géographique, précurseur de la latitude et de la longitude. Un nom descriptif évoque une image mentale – vous reconnaîtrez cette « éminence herbeuse sur une butte » (Funtulich, en gaélique) lorsque vous la verrez. Une séquence de noms de lieux constitue un ensemble de directions : ainsi équipé, vous pouvez effectuer votre voyage.
Plus au nord, chez les Iniuts du nord du Canada, de l'Alaska et du Groenland. Lorsque l'explorateur George Francis Lyon traversa le hameau d'Igloolik dans l'Arctique canadien en 1822, à la recherche du passage du Nord-Ouest, il nota que « chaque ruisseau, lac, baie, pointe ou île a un nom, et même certains des tas de pierres.
Pour un étranger, l’Arctique peut paraître sans relief et monotone. … au sud de l'île de Baffin, vous trouverez Nuluujaak, ou « deux îles qui ressemblent à des fesses ». Difficile de les manquer. Plus haut sur la côte, vous saurez exactement où vous vous trouvez lorsque vous verrez Qumanguaq, « la colline qui hausse les épaules (sans cou). »
Cette approche de la dénomination des lieux est très différente de celle adoptée par les premiers explorateurs européens des Amériques, qui avaient tendance à célébrer les amis, les soutiens ou les notables de leur pays d'origine plutôt que la topographie ou la culture locale.
Comment nous naviguons
Avant de quitter Michael Bond, voici quelques remarques qui méritent réflexion :
« Les humains ont la chance de disposer d’un navigateur intérieur infiniment plus sophistiqué et performant que n’importe quel système artificiel. Comment l’utilisons-nous ?
Les psychologues ont découvert que, lorsqu'ils cherchent leur chemin à travers un terrain inconnu, les gens suivent l'une des deux stratégies suivantes : soit ils relient tout à leur propre position dans l'espace, l'approche « égocentrique », soit ils s'appuient sur les caractéristiques du paysage et sur la manière dont ils se rapportent. les uns aux autres pour leur dire où ils se trouvent, l'approche « spatiale ».
Un autre ensemble d’observations que je trouve intéressant concerne la façon dont nous nous déplaçons réellement dans les paysages et suivons des itinéraires. Il semble que les limites soient tout aussi importantes que les emplacements. Et je soupçonne que cela peut être généralisé à des « paysages » construits, où les frontières pourraient faciliter considérablement (et intuitivement) la navigation.
Je recommande fortement "Wayfinding" de Michael Bond.
Mouvement, Spatial
Le prochain livre que je mentionnerai est »L'esprit en mouvement : comment l'action façonne la pensée» par Barbara Tversky (professeur émérite en psychologie à Stanford) de 2019.
À bien des égards, elle s’appuie sur les mêmes conclusions que celles évoquées par Michael Bond.
Les gens, comme la plupart des créatures, se déplacent d'un endroit à l'autre. En se déplaçant, ils laissent des traces, au sol, dans le cerveau, des chemins et des lieux. L'Hippocampe enregistre les mouvements sous forme d'itinéraires, de chaînes de lieux et de chemins. Il s'agit en fait de Le prix Nobel de physiologie ou médecine 2014, qui a été attribué pour moitié à John O’Keefe, pour l’autre moitié conjointement à May-Britt Moser et Edvard I. Moser « pour leurs découvertes de cellules qui constituent un système de positionnement dans le cerveau ». Les cellules sont appelées cellules de grille et sont utilisées comme marqueurs travaillant avec les hippocampes pour créer des constructions spatiales dans le cerveau.
Barbara Tversky a une perspective plus large : elle veut prouver que le mouvement enregistré spatialement dans l’esprit est la plateforme de la pensée. Non seulement des graphiques, mais aussi des mots, des gestes et des graphiques. Ils favorisent également l'inférence et la découverte, permettent la création, la révision et l'inférence par communauté. La catégorisation est une simplification mentale de l’image complète perçue. Certainement le prof. Tversky a étudié de nombreux aspects de ces choses dans son laboratoire de psychologie à Stanford et à l'Université de Columbia.
L'espace a un sens, la proximité signifie la proximité dans toutes les dimensions. Vertical : vers le haut, tout va bien, horizontal : neutre. L'espace est spécial, supra-modal et essentiel à la survie, base d'autres connaissances. Soutenu par des gestes.
En d’autres termes, la communication provenant de l’esprit est facilement reconnaissable et il doit être évident pour le consommateur de savoir comment elle (la communication) peut l’aider dans les tâches importantes dans le contexte. Cela ressemble à de bonnes recommandations sur la façon d’améliorer les modèles de données à l’avenir !
« Mind in Motion : How Action Shapes Thought » est un ouvrage fondateur dans le domaine des sciences cognitives. Il existe une excellente vidéo YouTube (La pensée spatiale est le fondement de la pensée) avec elle à partir de 2022, ici.
Cognition dans le cerveau (gauche et droite)
L'un des livres les plus importants et les plus soigneusement étudiés sur les questions cognitives est « The Matter with Things: Our Brains, Our Delusions, and the Unmaking of the World » du psychiatre, chercheur en neurosciences, philosophe et spécialiste de la littérature, le Dr Ian McGilchrist, Perspectiva, 2021.
Dans ses propres mots:
« En fait, il n’y a pas de pièces. Les pièces sont le produit d’une certaine manière d’appréhender le monde. Il n’y a que des touts. Et les choses que nous considérons comme des parties sont des touts à un autre niveau, et les choses que nous considérons comme des touts peuvent être considérées comme des parties d’un tout encore plus grand.
Mais cette opération consistant à découper les choses en plusieurs parties est le produit de l’attention fragmentaire de l’hémisphère gauche. Ainsi, parce qu’il essaie de se concentrer sur ce petit détail, il se concentre sur un tout petit peu, peut-être trois des 360 degrés de l’arc d’attention, et cela conduit à une vision du monde différente de celle de l’hémisphère droit.
L’hémisphère gauche pédant et l’hémisphère droit intuitif
La division du travail entre nos deux hémisphères cérébraux peut être résumée par quelques exemples :
Gauche | Droite |
connu | neufs |
certitude | possibilité |
fixité | flux |
les pièces | la totalité |
explicite | implicitement |
distrait | contextuel |
général | expérience unique et authentique |
quantification | qualification |
inanimé | animer |
optimiste | réaliste |
représentée | représentent |
Les raisons de cette dichotomie sont évolutives. L'explication simplifiée correspond à peu près aux deux exemples de lions ci-dessus. L'un est « Oh, je sais ce que c'est » et l'autre est « Au secours, je ferais mieux de courir ! » Les deux réactions sont très utiles.
Voici un très intéressant Conférence YouTube: Le Dr Iain McGilchrist s'est exprimé à l'espace d'innovation IdeaSquare du CERN pour discuter de la nature de la réalité du point de vue du cerveau humain et de la philosophie. L'événement a été organisé conjointement avec un cours pilote dotant les étudiants de capacités de réflexion systémique à grande échelle et de la manière d'induire un changement sociétal. Il gère également un site Web ici.
Son dernier livre, « The Matter with Things », comporte deux volumes, 1,300 XNUMX pages au total. Cela devrait vous occuper pendant un moment !
J'espère vous avoir convaincu que nous avons plusieurs opportunités pour mieux comprendre en quoi consistent les modèles de données ? Garde tes yeux ouvert! Communiquez en utilisant votre intuition ! Que 2024 soit l'année où l'évolution innovante rendra tout ce travail de données plus facile !
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- La source: https://www.dataversity.net/handling-data-concerns-in-2024-and-onwards/
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