Science des donnéesLa science des données est l'étude de l’extraction automatisée de connaissance à partir de grands ensembles de données. Plus précisément, la science des données est un domaine interdisciplinaire qui utilise des méthodes, des processus, des algorithmes et des systèmes scientifiques pour extraire des connaissances et des idées à partir de nombreuses données structurées ou non . Elle est souvent associée aux données massives et à l'analyse des données.
Éthiquethumb|L'éthique s'intéresse depuis toujours aux moyens de répartition des richesses. L'éthique est une discipline philosophique portant sur les jugements moraux et dont le concept est donc très proche de celui de la morale. On parle aussi de philosophie morale pour désigner cette discipline. C'est une réflexion fondamentale de tout peuple afin d'établir ses normes, ses limites et ses devoirs.
DonnéeUne donnée est ce qui est connu et qui sert de point de départ à un raisonnement ayant pour objet la détermination d'une solution à un problème en relation avec cette donnée. Cela peut être une description élémentaire qui vise à objectiver une réalité, le résultat d'une comparaison entre deux événements du même ordre (mesure) soit en d'autres termes une observation ou une mesure. La donnée brute est dépourvue de tout raisonnement, supposition, constatation, probabilité.
Automated decision-makingAutomated decision-making (ADM) involves the use of data, machines and algorithms to make decisions in a range of contexts, including public administration, business, health, education, law, employment, transport, media and entertainment, with varying degrees of human oversight or intervention. ADM involves large-scale data from a range of sources, such as databases, text, social media, sensors, images or speech, that is processed using various technologies including computer software, algorithms, machine learning, natural language processing, artificial intelligence, augmented intelligence and robotics.
Biais algorithmiquevignette|Organigramme représentant l'algorithme derrière un moteur de recommandation. Un biais algorithmique est le fait que le résultat d'un algorithme d'apprentissage ne soit pas neutre, loyal ou équitable. Le biais algorithmique peut se produire lorsque les données utilisées pour entraîner un algorithme d'apprentissage automatique reflètent les valeurs implicites des humains impliqués dans la collecte, la sélection, ou l'utilisation de ces données.
Discrimination à l'embauchethumb|Affiche du MRAP contre les discriminations à l'embauche, dessin de Charb, 2000. Une discrimination à l'embauche est une discrimination évoquée lorsque des chercheurs d'emploi sont traités de manière différenciée sur une base de critères sélectifs qui manquent de justification objective et raisonnable à l'égard du poste de travail à pourvoir (tels que le sexe, l'origine ethnique, l'âge, la religion...), selon le législateur.
Outline of ethicsEthics or moral philosophy is a branch of philosophy that involves systematizing, defending, and recommending concepts of right and wrong conduct. The field of ethics, along with aesthetics, concern matters of value, and thus comprise the branch of philosophy called axiology. The following outline is provided as an overview of and topical guide to ethics.
Éthique de la vertuLéthique de la vertu est une expression utilisée en philosophie morale contemporaine, afin de la distinguer de deux autres courants majeurs de l'éthique normative : la morale déontologique, qui insiste sur le devoir moral propre à l'action, et le conséquentialisme, qui insiste sur les conséquences de l'action. L'éthique de la vertu insiste sur l'importance des traits caractéristiques d'une personne, et prête ainsi davantage attention à ce qu'on considère habituellement sous le nom de vertus.
Éthique des affairesLéthique des affaires — ou éthique organisationnelle dans le cadre du comportement et du développement organisationnels — est l'une des formes de l'éthique appliquée à un domaine concret qui examine : les règles et les principes de l'éthique dans le contexte des affaires économiques et commerciales ; les diverses questions morales ou éthiques qui apparaissent dans le contexte de l'activité économique des hommes ; et tout devoir ou obligation pour une personne se livrant aux activités d'échanges et de commer
DiscriminationLe mot discrimination vient du latin discriminis, qui signifie « séparation ». Action de distinguer, traiter, considérer, sélectionner des entités selon des critères spécifiques ou distinctifs. La discrimination sociale est un processus lié au fait d'opérer une distinction concernant une personne ou une catégorie sociale en créant des frontières dites « discriminantes », c'est-à-dire produisant un rejet visant à l'exclusion sociale sur des critères tels que l'origine sociale ou ethnique, la religion, le genre, le niveau de son intelligence, l'état de santé, etc.
Code de déontologieUn code de déontologie régit un mode d'exercice d'une profession (déontologie professionnelle) ou d'une activité en vue du respect d'une éthique. C'est un ensemble de droits et devoirs qui régissent une profession, la conduite de ceux qui l'exercent, les rapports entre ceux-ci et leurs clients ou le public. Il permet de lutter contre la corruption. En effet, la déontologie (du grec deon, -ontos, ce qu'il faut faire, et logos, discours) est le propos moral qui traite des devoirs à remplir.
Anti-discrimination lawAnti-discrimination law or non-discrimination law refers to legislation designed to prevent discrimination against particular groups of people; these groups are often referred to as protected groups or protected classes. Anti-discrimination laws vary by jurisdiction with regard to the types of discrimination that are prohibited, and also the groups that are protected by that legislation. Commonly, these types of legislation are designed to prevent discrimination in employment, housing, education, and other areas of social life, such as public accommodations.
Data PreprocessingData preprocessing can refer to manipulation or dropping of data before it is used in order to ensure or enhance performance, and is an important step in the data mining process. The phrase "garbage in, garbage out" is particularly applicable to data mining and machine learning projects. Data collection methods are often loosely controlled, resulting in out-of-range values, impossible data combinations, and missing values, amongst other issues. Analyzing data that has not been carefully screened for such problems can produce misleading results.
Analyse des donnéesL’analyse des données (aussi appelée analyse exploratoire des données ou AED) est une famille de méthodes statistiques dont les principales caractéristiques sont d'être multidimensionnelles et descriptives. Dans l'acception française, la terminologie « analyse des données » désigne donc un sous-ensemble de ce qui est appelé plus généralement la statistique multivariée. Certaines méthodes, pour la plupart géométriques, aident à faire ressortir les relations pouvant exister entre les différentes données et à en tirer une information statistique qui permet de décrire de façon plus succincte les principales informations contenues dans ces données.
Discrimination pour précarité socialeLa discrimination pour précarité sociale est une forme de discrimination motivée par la vulnérabilité socio-économique des victimes. Discrimination en droit québécois En droit québécois, la discrimination pour cause de condition sociale à l'article 10 de la Charte des droits et libertés de la personne est comprise par les tribunaux comme englobant la discrimination pour précarité sociale. Par exemple, dans l'affaire Commission des droits de la personne et des droits de la jeunesse (Tchakondo et une autre) c.
Big dataLe big data ( « grosses données » en anglais), les mégadonnées ou les données massives, désigne les ressources d’informations dont les caractéristiques en termes de volume, de vélocité et de variété imposent l’utilisation de technologies et de méthodes analytiques particulières pour créer de la valeur, et qui dépassent en général les capacités d'une seule et unique machine et nécessitent des traitements parallélisés. L’explosion quantitative (et souvent redondante) des données numériques permet une nouvelle approche pour analyser le monde.
Esprit critiqueLa pensée critique (traduction littérale de l'anglais critical thinking, rendu plus souvent par esprit critique) est un concept dont les définitions sont nombreuses et parfois contradictoires, qui désigne, dans les grandes lignes, les capacités et attitudes permettant des raisonnements rigoureux afin d'atteindre un objectif, ou d'analyser des faits pour formuler un jugement. Son utilisation est particulièrement mise en avant en pédagogie.
Consommation responsableLa consommation responsable est une consommation plus respectueuse de l'environnement ou plus éthique, c’est-à-dire dont les consommateurs veulent privilégier les produits de consommation fabriqués dans des conditions respectueuses de l'environnement, des lois de protection du travail, ou les produits faisant l'objet d'un commerce équitable. La consommation durable ou écoconsommation est une forme de consommation responsable, qui s'inscrit plus spécifiquement dans une démarche de développement durable et correspond à un engagement civique pour la qualité de vie individuelle et collective.
Apprentissage automatiqueL'apprentissage automatique (en anglais : machine learning, « apprentissage machine »), apprentissage artificiel ou apprentissage statistique est un champ d'étude de l'intelligence artificielle qui se fonde sur des approches mathématiques et statistiques pour donner aux ordinateurs la capacité d'« apprendre » à partir de données, c'est-à-dire d'améliorer leurs performances à résoudre des tâches sans être explicitement programmés pour chacune. Plus largement, il concerne la conception, l'analyse, l'optimisation, le développement et l'implémentation de telles méthodes.
Apprentissage profondL'apprentissage profond ou apprentissage en profondeur (en anglais : deep learning, deep structured learning, hierarchical learning) est un sous-domaine de l’intelligence artificielle qui utilise des réseaux neuronaux pour résoudre des tâches complexes grâce à des architectures articulées de différentes transformations non linéaires. Ces techniques ont permis des progrès importants et rapides dans les domaines de l'analyse du signal sonore ou visuel et notamment de la reconnaissance faciale, de la reconnaissance vocale, de la vision par ordinateur, du traitement automatisé du langage.
