Le podcast de Data Workers: Difference between revisions
From Algolit
| (5 intermediate revisions by the same user not shown) | |||
| Line 1: | Line 1: | ||
| + | Par Algolit | ||
| + | |||
| + | [[Ecoutez les récits]] | ||
| + | |||
| + | [https://gitlab.constantvzw.org/algolit/mundaneum/tree/master/exhibition/1-Writers/data%20workers%20podcast Sources sur gitlab] | ||
| + | |||
Lors des réunions mensuelles d'Algolit, nous étudions des manuels et expérimentons avec des outils d'apprentissage automatique pour le traitement de texte. Mais nous partageons aussi énormément d'histoires. Avec ce podcast, nous espérons recréer cette atmosphère. | Lors des réunions mensuelles d'Algolit, nous étudions des manuels et expérimentons avec des outils d'apprentissage automatique pour le traitement de texte. Mais nous partageons aussi énormément d'histoires. Avec ce podcast, nous espérons recréer cette atmosphère. | ||
Pour les non-initiés, les algorithmes ne deviennent visibles dans les médias que lorsqu'ils se révèlent capables d'une performance exceptionnelle, comme l'Alpha Go, ou quand ils se trompent d'une façon terrifiante et fantastique. Mais les humains qui travaillent sur le terrain créent leur propre culture en ligne et hors ligne. Ils partagent leurs meilleures histoires et expériences lors de réunions en direct, de conférences de recherche ou de compétitions annuelles comme celle du Kaggle. Ces histoires qui contextualisent les outils et les pratiques peuvent être drôles, tristes, choquantes et intéressantes. | Pour les non-initiés, les algorithmes ne deviennent visibles dans les médias que lorsqu'ils se révèlent capables d'une performance exceptionnelle, comme l'Alpha Go, ou quand ils se trompent d'une façon terrifiante et fantastique. Mais les humains qui travaillent sur le terrain créent leur propre culture en ligne et hors ligne. Ils partagent leurs meilleures histoires et expériences lors de réunions en direct, de conférences de recherche ou de compétitions annuelles comme celle du Kaggle. Ces histoires qui contextualisent les outils et les pratiques peuvent être drôles, tristes, choquantes et intéressantes. | ||
| − | Ce sont souvent des histoires d'apprentissage par l’expérience. La mise en œuvre des algorithmes dans la société génère de nouvelles conditions de travail, de stockage, d'échange, de comportement et de copier-coller. À leur manière, ces histoires contextuelles saisissent l’élan d’une histoire anthropo-machinique plus large, écrite par de nombreuses voix et à pleine vitesse. | + | Ce sont souvent des histoires d'apprentissage par l’expérience. La mise en œuvre des algorithmes dans la société génère de nouvelles conditions de travail, de stockage, d'échange, de comportement et de copier-coller. À leur manière, ces histoires contextuelles saisissent l’élan d’une histoire anthropo-machinique plus large, écrite par de nombreuses voix et à pleine vitesse. Elles sont aussi reprises dans la publication de l'exposition. |
------------------------------------ | ------------------------------------ | ||
Latest revision as of 17:39, 4 June 2019
Par Algolit
Lors des réunions mensuelles d'Algolit, nous étudions des manuels et expérimentons avec des outils d'apprentissage automatique pour le traitement de texte. Mais nous partageons aussi énormément d'histoires. Avec ce podcast, nous espérons recréer cette atmosphère.
Pour les non-initiés, les algorithmes ne deviennent visibles dans les médias que lorsqu'ils se révèlent capables d'une performance exceptionnelle, comme l'Alpha Go, ou quand ils se trompent d'une façon terrifiante et fantastique. Mais les humains qui travaillent sur le terrain créent leur propre culture en ligne et hors ligne. Ils partagent leurs meilleures histoires et expériences lors de réunions en direct, de conférences de recherche ou de compétitions annuelles comme celle du Kaggle. Ces histoires qui contextualisent les outils et les pratiques peuvent être drôles, tristes, choquantes et intéressantes.
Ce sont souvent des histoires d'apprentissage par l’expérience. La mise en œuvre des algorithmes dans la société génère de nouvelles conditions de travail, de stockage, d'échange, de comportement et de copier-coller. À leur manière, ces histoires contextuelles saisissent l’élan d’une histoire anthropo-machinique plus large, écrite par de nombreuses voix et à pleine vitesse. Elles sont aussi reprises dans la publication de l'exposition.
Voix: Elodie Mugrefya, Michel Cleempoel, Géraldine Renauld, An Mertens, Donatella Portoghese, Peter Westenberg.
Composition: Javier Lloret
Enregistrements: David Stampfli
Textes: Cristina Cochior, An Mertens