I will speak the 5th of September 2014 in Rio de Janeiro at the event Educaçao 360.
Here is my presentation: Algorithmic communication
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Voici une vidéo qui explique en cinq minutes en français le “pourquoi” de l’invention d’IEML.
Pour en savoir plus, vous pouvez écouter un podcast sur France Culture d’une quarantaine de minutes.
IEML (pour Information Economy MetaLanguage) est une langue artificielle à la sémantique calculable qui n’impose aucune limite aux possibilités d’expression de nouveaux sens.
Etant donné un texte en IEML, des algorithmes reconstituent le réseau grammatical et sémantique interne au texte, traduisent ce réseau en langues naturelles et calculent les relations sémantiques entre ce texte et les autres textes en IEML. Le métalangage génère un immense groupe de transformations symétriques entre réseaux sémantiques qui peut être mesuré et parcouru à volonté par des algorithmes.
Utilisé comme système de métadonnées, le métalangage IEML ouvre la voie à de nouvelles méthodes d’analyse de grandes masses de données. Dans les médias sociaux, il supporte des formes inédites de communication hypertextuelle translinguistique et permet à des réseaux de conversations d’observer et de perfectionner leur propre intelligence collective. Pour les chercheurs en sciences humaines, IEML structure une bibliothèque encyclopédique ouverte et universelle qui se réorganise automatiquement selon les intérêts de ses utilisateurs.
Cliquez ici pour obtenir La Grammaire d’IEML, avec table des matières, index et hyperliens internes.
Consacré à la Grammaire d’IEML (en français), cette annexe à La sphère sémantique possède un contenu essentiellement formel et technique. Elle démontre notamment la calculabilité d’IEML et de sa sémantique, calculabilité qui fonde le projet de l’intelligence algorithmique. Une version anglaise sera publiée bientôt.
Il n’y a pas encore d’outils pratiques, c’est une recherche fondamentale dont les retombées techniques n’apparaîtront que dans quelques années… Patience…
Dans les sciences, l’économie ou la politique, les activités humaines sont de plus en plus fondées sur la gestion et l’analyse d’énormes masses de données numériques (Je traduis par « masses de données » ou « données massives » l’anglais « big data »). Même si nous n’en n’avons pas clairement conscience, notre société devient progressivement datacentrique. Parallèlement à cette évolution, nos communications – émettrices et réceptrices de données – reposent sur une infrastructure de plus en plus complexe de manipulation automatique de symboles que j’appelle le médium algorithmique. Mais aussi bien la société datacentrique que le médium algorithmique sur lequel elle repose n’en sont encore qu’à leurs timides commencements. L’essentiel de leur croissance et de leur développement reste encore à venir. De plus, les esprits restent fascinés par la puissance de diffusion de messages offerte par l’Internet, une puissance qui n’est pas loin d’avoir atteint son terme, alors qu’un immense espace – encore inexploré – s’ouvre à la transformation et à l’analyse du déluge de données que nous produisons quotidiennement. A l’avant-garde de la révolution algorithmique, IEML (ou tout autre système ayant les mêmes propriétés) va démocratiser la catégorisation et l’analyse automatique de l’océan de données. Son utilisation dans les médias sociaux va créer un environnement encore plus propice qu’aujourd’hui à l’apprentissage collaboratif et à la production de connaissances massivement distribuée. Ce faisant, IEML (ou quelqu’autre code sémantique universel) va contribuer à faire émerger le médium algorithmique du futur et permettre une réflexion de l’intelligence collective sur l’édification de la société datacentrique à venir.
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