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Data Workers FR

From Algolit

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Une exposition visible au Mundaneum à Mons du jeudi 28 mars jusqu'au dimanche 28 avril 2019.

Le vernissage aura lieu le jeudi 28 mars de 18h à 22h. Dans le cadre de l’exposition, nous invitons Allison Parrish, une poétesse algolittéraire de New York. Elle donnera une conférence à Passa Porta le jeudi soir 25 avril et un atelier au Mundaneum le vendredi 26 avril.

Á Propos

Data Workers est une exposition d'œuvres algolittéraires,visible au Mundaneum à Mons du jeudi 28 mars jusqu'au dimanche 28 avril 2019. Elle expose des histoires racontées d'un point de vue 'narratif algorithmique'. L'exposition est une création des membres d'Algolit, un groupe bruxellois impliqué dans la recherche artistique sur les algorithmes et la littérature. Chaque mois, ils se réunissent pour expérimenter avec du code et des textes F/LOSS. Certaines oeuvres sont réalisés par des étudiants de Arts² et des participants externes à l'atelier sur le machine learning et le texte organisé par Algolit en octobre 2018 au Mundaneum.

Les entreprises créent des intelligences artificielles pour servir, divertir, enregistrer et connaître les humains. Le travail de ces entités machiniques est généralement dissimulé derrière des interfaces et des brevets. Dans l'exposition, les conteurs algorithmiques quittent leur monde souterrain invisible pour devenir des interlocuteurs. Les 'data workers' opèrent dans des collectifs différents. Chaque collectif représente une étape dans le processus de conception d'un modèle d'apprentissage automatique : il y a les Écrivains, les Nettoyeurs, les Informateurs, les Lecteurs, les Apprenants et les Oracles. Les robots donnent leurs voix à la littérature expérimentale, les modèles algorithmiques lisent des données, transforment des mots en nombres, calculent des modèles et traitent en boucle de nouveaux textes et ceci à l'infini.

L'exposition met au premier plan les 'data workers' qui ont un impact sur notre vie quotidienne, mais qui sont difficiles à saisir ou à imaginer. Elle établit un lien entre les récits sur les algorithmes dans les médias grand public et les histoires racontées dans les manuels techniques et les articles universitaires. Les robots sont invités à dialoguer avec les visiteurs humains et vice versa. De cette façon, nous pourrions comprendre nos raisonnements respectifs, démystifier nos comportements, rencontrer nos personnalités multiples et valoriser notre travail collectif. C'est aussi un hommage aux nombreuses machines que Paul Otlet et Henri La Fontaine ont imaginées pour leur Mundaneum, en montrant leur potentiel mais aussi leurs limites.


Data Workers est une création de Algolit.

Oeuvres de: Cristina Cochior, Gijs de Heij, Sarah Garcin, An Mertens, Javier Lloret, Louise Dekeuleneer, Florian Van de Weyer, Laetitia Trozzi, Rémi Forte, Guillaume Slizewicz, Michael Murtaugh, Manetta Berends, Mia Melvær.

Une co-production de: Arts², Mundaneum, Constant.

Avec le soutien de: Fédération Wallonie-Bruxelles, Arts Numériques, Passa Porta, Ugent, DHuF - Digital Humanities Flanders and the Distributed Proofreading Project.

Remerciements: Mike Kestemont, Michel Cleempoel, François Zajéga, Raphaèle Cornille, Kris Rutten, Anne-Laure Buisson, David Stampfli.

Au Mundaneum

À la fin du 19ème siècle, deux jeunes juristes belges, Paul Otlet (1868-1944), 'père de la documentation', et Henri La Fontaine (1854-1943), homme d'État et prix Nobel de la paix, créent le Mundaneum. Le projet vise à rassembler toute la connaissance du monde et à la classer à l'aide du système de Classification décimale universelle (UDC) qu'ils inventent. Au début, il s'agit d'un Bureau des institutions internationales dédié à l'échange international des connaissances. Au XXe siècle, le Mundaneum devient un centre universel de documentation. Ses collections sont constituées de milliers de livres, journaux, revues, documents, affiches, plaques de verre et cartes postales indexés sur des millions de fiches référencées. Les collections sont exposées et conservées dans différents bâtiments à Bruxelles, dont le Palais du Cinquantenaire. Le reste des archives n'est transféré à Mons qu'en 1998.

Sur base du Mundaneum, les deux hommes conçoivent une ville du monde pour laquelle Le Corbusier réalise des maquettes et des plans. L'objectif de la Ville du Monde est de rassembler, au niveau mondial, les institutions du travail intellectuel : bibliothèques, musées et universités. Mais le projet n’est jamais réalisé, souffrant de sa propre utopie. Le Mundaneum est le résultat du rêve visionnaire d’une infrastructure pour l'échange universel des connaissances. Il atteint des dimensions mythiques à l'époque. Lorsqu'on observe les archives qui ont été concrètement développées, cette collection est plutôt éclectique et spécifique.

Les intelligences artificielles se développent aujourd'hui en faisant apparaître des rêves d'universalité et de la production des connaissances. En les étudiant, nous nous sommes rendus compte que les rêves visionnaires de leurs créateurs sont bien présents dès leur développement dans les années 1950. Aujourd'hui, leurs promesses ont également atteint des dimensions mythiques. Lorsqu'on observe leurs applications concrètes, la collection d'outils est réellement innovante et fascinante, mais en même temps, tout aussi éclectique et spécifique. Pour Data Workers, Algolit a combiné certaines de ces applications avec 10 % des publications numérisées du Bureau des Institutions Internationales. Ainsi et de façon poétique, nous espérons ouvrir une discussion à propos des machines, des algorithmes et des infrastructures technologiques.

Zones

Écrivains

Les Data Workers ont besoin de données pour travailler. Dans le contexte d'Algolit, celles-ci prennent la forme du langage écrit. L'apprentissage automatique repose sur de nombreux types d'écriture. Les auteurs humains écrivent sous forme de publications. Celles-ci sont organisées en archives et en cours de numérisation. Mais il existe d'autres types d'écriture. On pourrait dire que chaque être humain avec un accès à Internet devient un écrivain lorsqu'il interagit avec des algorithmes. En ajoutant des commentaires, en écrivant des mails ou des articles Wikipédia, en cliquant et en aimant.

Les algorithmes d'apprentissage automatique ne sont pas critiques : ils prennent tout ce qu'on leur donne, peu importe le style d'écriture, le CV de l'auteur ou ses fautes d'orthographe. D’ailleurs, plus il y a d’erreurs, mieux c’est : la variété leur apprend à anticiper les textes inattendus. Les auteurs humains quant à eux ne sont souvent pas conscients de ce qui advient de leur travail.

La plupart des textes que nous utilisons sont en anglais, certains en français, d'autres en néerlandais. Souvent, nous nous retrouvons à écrire en Python, le langage de programmation que nous utilisons. Les algorithmes peuvent aussi être des écrivains. Certains réseaux de neurones écrivent leurs propres règles et génèrent leurs propres textes. Et pour les modèles qui luttent encore contre les ambiguïtés du langage naturel, il existe des éditeurs humains pour les aider. Poètes, dramaturges ou romanciers commencent leur nouvelle carrière comme assistants de l'IA.

Oeuvres

Oracles

L'apprentissage automatique est principalement utilisé pour analyser et prédire des situations à partir de cas existants. Dans cette exposition, nous nous concentrons sur les modèles d'apprentissage automatique pour le traitement de texte ou le traitement du ‘langage naturel', ‘nlp’ en bref. Ces modèles ont appris à effectuer une tâche spécifique sur base de textes existants. Les modèles sont utilisés par les moteurs de recherche, les traductions automatiques et les résumés, en repérant les tendances des réseaux de nouveaux médias et des fils d’actualité. Ils influencent ce que l'on voit en tant qu'utilisateur, mais ont aussi leur mot à dire dans le cours des bourses mondiales ou dans la détection de la cybercriminalité et du vandalisme.

Deux tâches principales se présentent dans la compréhension d’une langue. L'extraction de l'information porte sur les concepts et les relations entre les concepts. Elle permet de reconnaître les sujets, les lieux et les personnes d’un texte, de faire un résumé, de poser des questions et d'y répondre. L'autre tâche est la classification du texte. Vous pouvez entraîner un oracle pour détecter si un mail est du spam ou non, écrit par un homme ou une femme, plutôt positif ou négatif.

Dans cette zone, vous pouvez voir certains de ces modèles à l'œuvre. Au cours de votre voyage dans l'exposition, vous découvrirez les différentes étapes qu'une machine-humaine doit franchir pour arriver à un modèle final.

Oeuvres

Nettoyeurs

Algolit choisit de travailler avec des textes libres de droits. Cela signifie qu'ils sont publiés sous une licence Creative Commons 4.0 - ce qui est rare -, ou qu'ils sont dans le domaine public parce que l'auteur est mort il y a plus de 70 ans. C'est le cas des publications du Mundaneum. Nous avons reçu 203 documents pour constituer des jeux de données qui sont maintenant disponibles en ligne. L'inconvénient de ce choix est que nous sommes souvent confrontés à de mauvais formats de texte. Cela signifie que nous sommes souvent obligés de nettoyer des documents. Nous ne sommes pas seuls dans cette situation.

Les livres sont numérisés en haute résolution, page par page. C'est un travail humain intensif et c'est souvent la raison pour laquelle les archives et les bibliothèques transfèrent leurs collections à une société comme Google. Les photos sont converties en texte via OCR (Reconnaissance Optique de Caractères), des Data Workers qui reconnaissent les lettres. Dans l'exécution de cette tâche, les algorithmes font des erreurs, en particulier lorsqu'ils doivent traiter des polices anciennes et des pages froissées. Ici aussi un travail humain intensif est nécessaire pour améliorer les textes. Cela est fait par des freelances via des plateformes de micro-paiement comme Mechanical Turk ; ou par des volontaires, comme la communauté du Distributed Proofreaders Project, qui fournit un travail incroyable. Quoi qu’il en soit, le nettoyage des textes est un travail énorme pour lequel il n'y a pas encore d'automatisation structurelle.

Oeuvres

Informateurs

Les algorithmes d'apprentissage automatique ont besoin d'être guidés, qu'ils soient supervisés ou non. Pour séparer une chose d'une autre, ils ont besoin de matériel pour en extraire des motifs. L'être humain doit choisir avec soin le matériel d'étude, adapté à la tâche de la machine. Il n'est pas logique d'entraîner une machine avec des romans du 19ème siècle si sa mission est d'analyser des Tweets.

C'est là qu'interviennent les jeux de données : organisés en rangés et en colonnes ordonnées, en attente d'être lus par la machine. Chaque jeu de données recueille des informations différentes sur le monde. Comme toutes les collections, elles sont imprégnées des stéréotypes et préjugés de ses créateurs. On entend souvent l’expression : 'les données sont le nouveau pétrole'. Si seulement les données étaient du pétrole ! Fuyantes, s’égouttant en graisse lourde, bouillonnantes et tressaillantes au contact d'une nouvelle matière. Au contraire, les données sont supposées d'être propres. Lors de chaque processus, chaque questionnaire, chaque titre de colonne, elles s’épurent, en effaçant peu à peu leurs caractéristiques distinctes jusqu’à correspondre au moule du jeu de données.

Certains jeux de données combinent la logique machinique avec la logique humaine. Les modèles qui nécessitent une supervision multiplient les subjectivités des collecteurs de données et des annotateurs, puis propulsent et propagent ce qui leur a été enseigné. Vous écouterez des extraits de certains jeux de données qui passent par défaut dans le domaine de l'apprentissage automatique, ainsi que des histoires d'humains guidant des machines.

Oeuvres

Lecteurs

Nous communiquons avec les ordinateurs au moyens de langages. Nous cliquons sur des icônes sous forme de mots, nous tapons des mots sur des claviers, nous utilisons notre voix pour leur donner des instructions. Parfois, nous confions nos pensées les plus intimes à notre ordinateur en oubliant qu'il s'agit d’une calculatrice avancée. Un ordinateur comprend chaque mot comme une combinaison de zéros et de uns. Une lettre est lue comme un numéro ASCII spécifique : 'A' majuscule est 001.

Dans tous les 'rule-based models', l'apprentissage automatique classique et les réseaux de neurones, les mots subissent une traduction en chiffres pour saisir le sens sémantique du langage. Cela se fait en comptant. Certains modèles comptent la fréquence des mots simples, d'autres la fréquence des combinaisons de mots, d'autres encore la fréquence des noms, des adjectifs, des verbes ou des phrases de noms et de verbes. Certains remplacent simplement les mots d'un texte par leur numéro d'index. Les nombres optimisent la vitesse opérationnelle des processus informatiques, ce qui conduit à des prédictions rapides, mais ils suppriment aussi les liens symboliques que les mots peuvent avoir. Nous présentons ici quelques techniques destinées à rendre un texte intelligible pour une machine.

Oeuvres

Apprenants

Les Apprenants sont les algorithmes qui distinguent les pratiques d'apprentissage automatique des autres pratiques algorithmiques. Les Apprenants sont aussi appelés classificateurs. Ce sont des chercheurs de motifs, capables de fouiller dans les données et de générer une sorte de 'grammaire' spécifique. Les Apprenants sont souvent basés sur des techniques statistiques. Chacun d'entre eux présente des caractéristiques individuelles. Certains ont besoin d'une grande quantité de données d'entraînement pour fonctionner, d'autres peuvent s'en tirer avec un petit jeu de données annotées. Certains s'acquittent bien de tâches de classification, comme l'identification des spam, d'autres sont plus aptes à prédire les chiffres, comme les températures, les distances, les valeurs boursières, et ainsi de suite.

La terminologie de l'apprentissage automatique n'est pas encore complètement établie. Selon le domaine (les statistiques, l'informatique ou les sciences humaines) ils sont appelés par des mots différents. Lorsque nous parlons d’Apprenants, nous parlons des fonctions imbriquées qui ont la capacité de générer d'autres fonctions, de les évaluer et de les réajuster en fonction des données. Les Apprenants sont bons pour comprendre et révéler les tendances. Mais ils ne distinguent pas toujours bien quels motifs doivent être répétés.

Dans les logiciels, il n'est pas toujours possible de distinguer les éléments caractéristiques des classificateurs, car ils sont cachés dans des modules ou bibliothèques sous-jacents. Les programmeurs peuvent les invoquer en utilisant une seule ligne de code. Par conséquent, pour cette exposition, nous avons développé trois jeux de table qui montrent en détail le processus d'apprentissage de classificateurs simples, mais fréquemment utilisés.

Oeuvres

Glossaire

Vous trouverez ci-dessous un glossaire non-exhaustif reprenant des termes fréquemment utilisés dans l'exposition. Il est conçu comme une aide pour les visiteurs connaissant peu le vocabulaire lié au domaine du traitement des langues naturelles (NLP), Algolit ou le Mundaneum.

* Algolit: un groupe bruxellois spécialisé dans la recherche artistique sur les algorithmes et la littérature. Chaque mois, le groupe se réunit pour expérimenter avec du code et des textes publiés sous licences libres. http://www.algolit.net

* Algolittéraire: terme inventé par Algolit pour des oeuvres qui explorent le point de vue du conteur algorithmique. Quelles nouvelles formes de narration rendons-nous possibles en dialoguant avec les algorithmes ?

* Algorithme: Un ensemble d'instructions dans un langage de programmation spécifique, qui permettent de produire un résultat (output) à partir de données (inputs).

* Annotation: Le processus d'annotation est une étape cruciale de l'apprentissage automatique supervisé durant laquelle l'algorithme reçoit des exemples de ce qu'il doit apprendre. Un filtre anti-spam sera alimenté d'exemples de messages spams et de messages réels. Ces exemples consistent en un message, l'entrée, accompagné d'une étiquette: spam ou non spam. L'annotation d'un jeu de données est un travail exécuté par des humains, qui choisissent une étiquette pour chaque élément du jeu de données. Pour assurer la qualité des étiquettes, plusieurs annotateurs doivent voir le même élément, la même entrée, et donner la même étiquette avant qu'un exemple ne soit inclus dans les données d'entraînement.

* Apprentissage automatique ou machine learning: Modèles algorithmiques basés sur la statistique, principalement utilisés pour analyser et prédire des situations à partir de cas existants. Dans cette exposition, nous nous concentrons sur les modèles d'apprentissage automatique pour le traitement de texte ou le traitement du langage naturel (voir NLP). Ces modèles ont appris à effectuer une tâche spécifique sur la base de textes existants. Ils sont utilisés par les moteurs de recherche, les traductions automatiques, et permettent de générer des résumés et de repérer les tendances sur les réseaux sociaux et des fils d’actualité. Ils influencent ce que l'on voit en tant qu'utilisateur, mais ont aussi leur mot à dire dans les fluctuations du cours des bourses mondiales ou dans la détection de la cybercriminalité et du vandalisme.

* Apprentissage automatique classique: Naive Bayes, Support Vector Machines ou Régression Linéaire sont considérés comme des algorithmes classiques d'apprentissage automatique. Ils fonctionnent bien lorsqu'ils apprennent avec de petits jeux de données. Mais ils nécessitent souvent des lecteurs complexes. La tâche accomplie par les lecteurs est également appelée 'feature engineering' (voir ci-dessous). Cela signifie qu'un être humain doit consacrer du temps à une analyse exploratoire approfondie du jeu de données.

* Bag of Words: Le modèle du sac de mots est une représentation simplifiée du texte utilisé dans le traitement du langage naturel. Dans ce modèle, un texte est représenté sous la forme d'une collection de mots uniques, sans tenir compte de la grammaire, de la ponctuation ni même de leur ordre dans le texte. Ce modèle transforme un texte en une liste unique de mots associés à leur fréquence: littéralement un sac de mots. Le sac de mots est souvent utilisé comme référence, c'est sur cette base qu'on évaluera la performance d'un nouveau modèle.

* Chaîne de Markov: Algorithme qui scanne un texte à la recherche de la probabilité de transition d'occurrences de lettres ou de mots, ce qui donne des tables de probabilité de transition qui peuvent être calculées sans aucune compréhension sémantique ou grammaticale du langage naturel. Cet algorithme peut être utilisé pour analyser des textes, mais aussi pour les recombiner. Il est largement utilisé pour la génération de spam.

* Constant: Constant est une association sans but lucratif d’artistes autogérés, basée à Bruxelles depuis 1997 et active dans les domaines de l’art, des médias et de la technologie. Algolit est né en 2012 comme un projet de Constant. http://constantvzw.org

* Data Workers: Intelligences artificielles développées pour servir, divertir, enregistrer et connaître les humains. Le travail de ces entités machiniques est généralement dissimulé derrière des interfaces et des brevets. Dans l'exposition, les conteurs algorithmiques quittent leur monde souterrain invisible pour devenir nos interlocuteurs.

* Données d’entraînement: Les algorithmes d'apprentissage automatique ont besoin d'être guidés. Pour séparer une chose d'une autre, faire des distinctions, ils ont besoin de motifs. Ils les trouvent dans les textes qui leur sont donnés, les données d’entraînement. L'être humain doit choisir avec soin un matériel d’entraînement adapté à la tâche de la machine. Il n'est pas logique d’entraîner une machine avec des romans du 19ème siècle si sa mission est d'analyser des Tweets.

* Dump: terme anglais signifiant ‘dépôt, décharge, déverser massivement’. En informatique, le terme dump désigne généralement une copie brute d’une base de données; par exemple pour effectuer une sauvegarde de données ou pour les utiliser ailleurs. Les dumps sont souvent publiées par des projets de logiciels libres et de contenu libre, tels que Wikipédia, pour permettre la réutilisation ou la dérivation(fork) de la base de données.

* Feature engineering: Processus utilisant la connaissance du domaine des données pour créer les caractéristiques qui font fonctionner les algorithmes d'apprentissage machine. En d'autres termes, un être humain doit consacrer du temps à une analyse exploratoire approfondie du jeu de données, afin d'en définir les principales caractéristiques. Ces caractéristiques peuvent être la fréquence des mots ou des lettres, mais aussi des éléments syntaxiques comme les noms, les adjectifs ou les verbes. Les caractéristiques les plus importantes pour la tâche à résoudre doivent être soigneusement sélectionnées pour être transmises à un algorithme classique d'apprentissage automatique.

* FLOSS ou Logiciels Libres et Open Source: Un logiciel libre est un logiciel dont l'utilisation, l'étude, la modification et la duplication par autrui en vue de sa diffusion sont permises, techniquement et légalement, ceci afin de garantir certaines libertés induites, dont le contrôle du programme par l'utilisateur et la possibilité de partage entre individus. Ces droits peuvent être simplement disponibles – cas du domaine public – ou bien établis par une licence, dite 'libre', basée sur le droit d'auteur. Les 'licences copyleft' garantissent le maintien de ces droits aux utilisateurs même pour les travaux dérivés. Les logiciels libres constituent une alternative à ceux qui ne le sont pas, qualifiés de 'propriétaires' ou de 'privateurs'. (à partir de Wikipedia: https://fr.wikipedia.org/wiki/Logiciel_libre)

* git: un système logiciel permettant de suivre les changements dans le code source pendant le développement d'un logiciel. Il est conçu pour coordonner le travail des programmeurs, mais il peut être utilisé pour suivre les changements dans n'importe quel ensemble de fichiers. Avant d’initier un nouveau projet, les programmeurs créent un ‘dépôt git’ dans lequel ils publieront toutes les parties du code. Les dépôts git d’Algolit se trouvent ici: https://gitlab.constantvzw.org/algolit.

* gutenberg.org: Le projet Gutenberg est une bibliothèque de versions électroniques libres de livres physiquement existants. Les textes fournis sont essentiellement du domaine public, soit parce qu'ils n'ont jamais été sujets à des droits d'auteur soit parce que ces derniers sont expirés. Le projet fut lancé par Michael Hart en 1971 et nommé en hommage à l'imprimeur allemand du XVe siècle Johannes Gutenberg. (Wikipedia: https://fr.wikipedia.org/wiki/Projet_Gutenberg)

* Henri La Fontaine: Henri La Fontaine (1854-1943) est un homme politique, féministe et pacifiste belge. Il reçoit le Prix Nobel de la paix en 1913 en raison de son engagement au sein du Bureau International de la Paix et de sa contribution à l'organisation du mouvement pacifiste. En 1895, ensemble avec Paul Otlet, il créent ensemble l'Institut international de bibliographie qui deviendra le Mundaneum. Au sein de cette institution, qui visait à rassembler l'ensemble des connaissances du monde, il contribue à mettre au point le système de Classification décimale universelle (CDU).

* IA ou intelligences artificielles: L'intelligence artificielle (IA) est ‘l'ensemble des théories et des techniques mises en œuvre en vue de réaliser des machines capables de simuler l'intelligence ‘. Elle correspond donc à un ensemble de concepts et de technologies plus qu'à une discipline autonome constituée. D'autres, remarquant la définition peu précise de l'IA, notamment la CNIL, la définissent comme ‘le grand mythe de notre temps’3. (De Wikipedia: https://fr.wikipedia.org/wiki/Intelligence_artificielle)

* Kaggle: Plateforme en ligne où les utilisateurs trouvent et publient des ensembles de données, explorent et construisent des modèles d'apprentissage automatique, collaborent avec d'autres et participent à des concours pour relever des défis. Environ un demi-million d’utilisateurs sont actifs sur Kaggle. Kaggle a été fondée par Goldbloom et Ben Hamner en 2010 et acquise par Google en mars 2017.

* Langage naturel: Selon Wikipédia, 'Une langue dite « naturelle » est une langue qui s'est formée petit à petit, évoluant avec le temps, et qui fait partie du langage naturel. Son origine est bien souvent floue et peut être retracée plus ou moins clairement par la linguistique comparée. On oppose les langues naturelles - comme le français - aux langues construites comme le langage de programmation ou l'espéranto, formées intentionnellement par l’entremise de l’homme pour remplir un besoin précis.'

* Littérature: Algolit comprend la notion de littérature comme beaucoup d'autres auteurs expérimentaux : elle inclut toute la production linguistique, du dictionnaire à la Bible, de l'œuvre entière de Virginia Woolf à toutes les versions des Conditions d'utilisation publiées par Google depuis son existence. En ce sens, le code de programmation peut aussi être de la littérature.

* Mechanical Turk: Le Mechanical Turk d’Amazon est une plateforme en ligne à destination des humains conçue pour exécuter des tâches que les algorithmes ne parviennent pas à faire. Il peut s'agir, par exemple, d'annoter des phrases comme étant positives ou négatives, de repérer des plaques d'immatriculation, de reconnaître des visages. Les annonces que l'on trouve sur cette plateforme sont souvent rémunérés moins d'un centime par tâche. Les tâches les plus complexes ou nécessitant le plus de connaissances peuvent être payées jusqu'à plusieurs centimes. De nombreux chercheurs universitaires utilisent le Mechanical Turk pour des tâches qui auraient été exécutées par des étudiants auparavant.

* Modèles d’apprentissage automatique supervisé: Pour la création de modèles d'apprentissage automatique supervisés, les humains annotent les échantillons d'entraînement avant de les envoyer à la machine. Chaque texte est jugé par au moins 3 humains: par exemple, s’il s’agit de spam ou non, s’il est positif ou négatif.

* Modèles d’apprentissage automatique non-supervisé: Les modèles d'apprentissage automatique non supervisés n'ont pas besoin de l’étape d’annotations des données par des humains. Par contre, ils nécessitent de grandes quantités de données pour s’entraîner.

* Mundaneum: À la fin du 19ème siècle, deux jeunes juristes belges, Paul Otlet (1868-1944), 'père de la documentation', et Henri La Fontaine (1854-1943), homme d'État et prix Nobel de la paix, créent le Mundaneum. Le projet vise à rassembler toute la connaissance du monde et à la classer à l'aide du système de Classification décimale universelle (UDC) qu'ils inventent.

* Natural Language Processing (NLP): Le traitement du langage naturel (NLP) est un terme collectif qui désigne le traitement informatique automatique des langues humaines. Cela comprend les algorithmes utilisant, comme données, du texte produit par l'homme et qui tentent de le reproduire.

* N-grammes de caractères: une technique utilisée pour la reconnaissance de la paternité d’une oeuvre. Lors de l'utilisation des N-grammes de caractères, les textes sont considérés comme des séquences de caractères. Considérons le trigramme des caractères. Toutes les séquences de trois caractères qui se chevauchent sont isolées. Par exemple, le trigramme de caractères de suicide', serait, 'Sui,' uic', uic', 'ici', 'cid', etc. Les motifs trouvés avec les N-grammes de caractères se concentrent sur les choix stylistiques qui sont faits inconsciemment par l'auteur. Ces modèles restent stables sur toute la longueur du texte.

* Oracle: Les Oracles sont un type particulier de modèles algorithmiques souvent basés sur la statistique, qui servent à prédire des situations particulières ou à profiler des habitudes d’usagers. Elles sont largement utilisés dans les smartphones, les ordinateurs et les tablettes.

* Oulipo: Le collectif Oulipo, acronyme d'Ouvroir de Littérature Potentielle, est une grande source d'inspiration pour Algolit. Oulipo a été créé à Paris par les écrivains Raymond Queneau et François Le Lionnais. Ils ont ancré leur pratique dans l'avant-garde européenne du XXe siècle et dans la tradition expérimentale des années 60. Pour Oulipo, la création de règles devient la condition permettant de générer de nouveaux textes, ou ce qu'ils appellent la littérature potentielle. Plus tard, en 1981, ils ont également créé ALAMO - Atelier de Littérature Assistée par la Mathématique et les Ordinateurs.

* Paul Otlet: Paul Otlet (1868 - 1944) était un auteur, entrepreneur, visionnaire, avocat et militant pour la paix belge ; il est l'une des nombreuses personnes qui ont été considérées comme le père des sciences de l'information, un domaine qu'il a appelé ‘la documentation’. Otlet a créé la Classification décimale universelle, qui s'est répandue dans les bibliothèques. Avec Henri La Fontaine, il crée le Palais Mondial, qui devient le Mundaneum, pour abriter les collections et les activités de leurs différents organismes et instituts.

* Python: le principal langage de programmation utilisé dans le monde entier pour le traitement du langage, inventé en 1991 par le programmeur néerlandais Guido Van Rossum.

* Reconnaissance optique de caractères (ROC): en anglais optical character recognition (OCR), ou océrisation, désigne les procédés informatiques permettant la traduction d'images de textes scannés en fichiers de texte manipulables.

* Réseaux de neurones: Systèmes informatiques inspirés des réseaux neuronaux biologiques trouvés dans le cerveau des animaux. Un réseau de neurone n'est pas un algorithme, mais plutôt un cadre dans lequel de nombreux algorithmes d'apprentissage machine différents travaillent ensemble et traitent des données complexes. De tels systèmes ‘apprennent’ à exécuter des tâches en observant des exemples, généralement sans être programmés à priori avec des règles spécifiques. Par exemple, un algorithme de reconnaissance de chat apprendra à identifier les images qui contiennent des chats en observant des images qui ont été étiquetées manuellement comme ‘chat’ ou ‘pas chat’. Il utilisera ces exemple pour générer ce qu'il considère être un chat et pourra identifier les chats dans d'autres images. Il le fera sans aucune connaissance préalable sur les chats. Il générera automatiquement ses propres caractéristiques d'identification à partir du matériel d'apprentissage qui lui est donné.

* Rule-Based models: Les Oracles peuvent être créés à l'aide de différentes techniques. L’une d’entre elles consiste à définir manuellement les règles. Ces modèles sont appelés 'rule-based models' (modèles basés sur des règles), et se situent à l’opposé des modèles statistiques. Ils sont utiles pour des tâches spécifiques, comme par exemple, la détection de la mention d'une certaine molécule dans un article scientifique. Ils sont performants, même avec très peu de données d'entraînement.

* Sentiment analysis: Également appelé 'opinion mining' (sondage d'opinion). Une tâche fondamentale de l'analyse des sentiments consiste à classer un texte donné comme positif, négatif ou neutre. La classification avancée des sentiments 'au-delà de la polarité' examine, par exemple, les états émotionnels tels que 'en colère', 'triste' et 'heureux'. L'analyse du sentiment est largement appliquée aux actions des utilisateurs tels que les critiques et les réponses aux enquêtes, les commentaires et les messages sur les médias sociaux, et les documents de santé. Elle est intégrée dans des applications qui vont du marketing au service à la clientèle, des transactions boursières à la médecine clinique.

* TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency): une méthode de pondération utilisée dans la recherche de textes. Cette mesure statistique permet d'évaluer l'importance d'un terme contenu dans un document, relativement à une collection ou un corpus de textes. Le poids augmente proportionnellement au nombre d'occurrences du mot dans le document. Il varie également en fonction de la fréquence du mot dans le corpus. Le TF-IDF est notamment utilisé dans la classification des spams.

* 'Word embeddings': Techniques de modélisation du langage qui, par de multiples opérations mathématiques, tracent des mots dans un espace vectoriel multidimensionnel. Lorsque les mots sont 'embedded' ou intégrés, ils se transforment de symboles distincts en objets mathématiques, qui peuvent être multipliés, divisés, ajoutés ou soustraits.

* Wordnet: Wordnet est une combinaison d'un dictionnaire et d'un thésaurus qui peut être lu par des machines. Selon Wikipédia, il a été créé dans le Cognitive Science Laboratory de l'Université de Princeton à partir de 1985.