The Northeast Is Becoming Fire Country
Les cartes des récents incendies dans la région ressemblent à celles de la Californie en août, avec des centaines de points rouges.
Les politiques complexes de l’inscription tribale
Comment le gouvernement américain est-il devenu impliqué dans l’« adjudication de l’Indianness » ?
Huit fois plus d’enfants seront confrontés à des vagues de chaleur extrêmes d’ici les années 2050,...
Sans action sur la crise climatique, un nombre bien plus élevé connaîtra également des inondations, des incendies de forêt et des sécheresses, selon un rapportHuit fois plus d’enfants dans le monde seront exposés à des vagues de chaleur extrêmes dans les années 2050, et trois fois plus seront confrontés à des inondations fluviales par rapport aux années 2000 si les tendances actuelles se poursuivent, selon l’ONU.On s’attend également à ce que près de deux fois plus d’enfants soient confrontés à des incendies de forêt, avec beaucoup d’autres vivant des sécheresses et des cyclones tropicaux, selon le rapport annuel sur l’état des enfants dans le monde. Continue reading…
La tendance ‘LOLCow’ des médias sociaux est une cruauté organisée
Une relique des débuts d’internet, les utilisateurs de TikTok ravivent l’expression ‘LOLCow’ pour décrire une nouvelle génération de créateurs viraux.
Rafael Nadal : Le Dernier Combat
Au seuil de sa retraite imminente, le champion de tennis laisse derrière lui un héritage de courage.
Le Roi Lézard de Long Island
Jon Sperling a secrètement propagé une espèce non indigène à travers le Nord-Est. “C’est fou ce que ce gars faisait,” a déclaré un biologiste.
Le cinéma du Média #7. Bienvenue à l’hôpital californien
Dans la troisième saison de la série américaine The Wire, un policier de Baltimore, à l’approche de sa retraite, choisit de convertir des bâtiments abandonnés en une zone où le trafic de drogues serait contrôlé. L’objectif est de diminuer la violence, la criminalité, et les maladies… Cependant, le policier – l’inoubliable « Bunny » Culvin – n’a informé personne que cette initiative est illégale et qu’elle se terminera dès qu’elle sera exposée. Pourtant, les résultats obtenus surpassent largement ceux de nombreuses années de « guerre contre la drogue ». Dans la saison 3 de la série française Hippocrate, un ancien médecin devenu réalisateur entreprend une démarche similaire. Face à l’état apocalyptique de notre système hospitalier, Thomas Lilti imagine que quelques soignants pourraient rouvrir, sous l’internat de l’hôpital de la région parisienne, des chambres désaffectées pour accueillir des patients que l’on s’obstine là-haut à ne pas vouloir, ou plutôt à ne plus pouvoir, recevoir et soigner. Là encore, il s’agit d’une tentative de sauver un système en crise à travers une opération secrète ; les frontières entre légalité et obligation morale se brouillent ; le risque de découverte, de dénonciation et de renvoi, voire pire, est bien présent. Dans The Wire, la zone est nommée Hamsterdam, en allusion à la capitale néerlandaise où certaines drogues sont bien connues pour y être en vente libre. Dans Hippocrate, elle est désignée sous le nom d’Hôpital California. Cela fait écho à la chanson « California Dreamin’ » – c’est un rêve, ou peut-être un cauchemar – mais aussi à « Hotel California », le célèbre tube des Eagles, où il est question d’un endroit d’où il est impossible de s’échapper. Que se passe-t-il lorsque les espaces clos deviennent des passoires, les professions se transforment en système D et les sous-sols se métamorphosent en mouroirs ? Quand des secteurs entiers de la société se…
Comment ne pas mourir dans la Silicon Valley
Voici ce que font les magnats de la Silicon Valley pour vaincre la mort.
Composite AI : l’intelligence artificielle intégrée
La Composite AI représente une méthodologie conçue pour maximiser les bénéfices tirés de l’intelligence artificielle. Ce n’est pas une invention technologique récente, mais plutôt une idée qui combine des techniques préexistantes afin d’atteindre des résultats supérieurs.
À l’heure actuelle, une grande partie des entreprises intègre l’intelligence artificielle de diverses manières pour accroître leur efficacité ou demeurer compétitives. Il existe un éventail de techniques destinées à répondre à divers enjeux. Le principe de Composite AI désigne leur intégration dans le but de maximiser les résultats.
Qu’est-ce que la Composite AI ?
La Composite AI a été incluse dans les innovations du Hype Cycle for Emerging Technologies de Gartner en 2020. En termes simples, cela se définit comme une « assemblage de différentes techniques d’IA » visant à offrir le meilleur résultat.
Cependant, commençons doucement par le terme « intelligence artificielle » qui peut prêter à confusion. Souvent, le public évoque l’IA lorsqu’il parle de machine learning ou de réseaux de neurones artificiels, qui ne sont que des sous-ensembles de l’IA englobant un concept beaucoup plus vaste.
Les entreprises modernes déploient des solutions d’intelligence artificielle pour transformer leur structure organisationnelle. La question centrale reste de déterminer quelle technique est la mieux placée pour résoudre chaque problème spécifique. La Composite AI consiste à fusionner plusieurs approches pour aborder les défis les plus complexes.
Aperçu des différentes techniques d’IA
Pour mieux appréhender le concept de Composite AI, faisons d’abord un rappel des diverses techniques d’intelligence artificielle susceptibles de contribuer à cette approche.
Machine Learning
Cette première catégorie d’IA se concentre sur le développement de logiciels capables d’exploiter des ensembles de données afin d’apprendre de manière autonome. Le but du machine learning est de permettre aux ordinateurs d’apprendre sans intervention humaine et d’adapter leurs actions d’eux-mêmes. En fait, on l’appelle aussi apprentissage automatique. Contrairement aux analystes humains, le machine learning a la capacité d’analyser d’énormes volumes de données plus rapidement et de produire des résultats plus précis.
Deep Learning
Il s’agit d’une spécificité du machine learning. Cette méthode se penche davantage sur le principe fondamental de l’IA, qui est d’imiter le fonctionnement du cerveau humain. Le deep learning est utilisé pour analyser des données et élaborer des modèles qui améliorent les décisions. Les algorithmes de deep learning peuvent également apprendre sans supervision en exploitant des données organisées ou non, afin de résoudre des problèmes complexes.
Graphes de connaissances
Un graphe de connaissance est une collection de représentations d’entités interconnectées. Cela peut inclure des objets, des événements ou des idées. En d’autres termes, il s’agit d’une base de connaissance sous forme de graphe de données. Les graphes de connaissances contextualisent l’information par le biais de métadonnées sémantiques et de relations. Ils offrent un socle pour l’intégration, l’analyse, le partage et l’unification des données.
NLP ou traitement du langage naturel
Ce volet de l’intelligence artificielle fait référence à l’aptitude des machines à comprendre le langage humain, qu’il soit oral ou écrit. Le processus lié au NLP comprend le prétraitement des données et l’élaboration d’algorithmes. Pour simplifier, le traitement du langage naturel prépare les données en les traduisant en codes exploitables par les machines grâce aux algorithmes de machine learning.
Intelligence artificielle conversationnelle
Une intelligence artificielle conversationnelle établit un lien de communication naturel entre les humains et les ordinateurs. Cela peut inclure, entre autres, des systèmes de messagerie automatique (comme des chatbots alimentés par l’IA) et des applications vocales (assistants vocaux). Une IA conversationnelle peut donc interpréter des textes ou des commandes vocales et répondre dans la même langue.
Pour concevoir un système de Composite AI, il est nécessaire de disposer d’une « architecture composite », qui est un cadre adapté à l’entreprise fonctionnant sur un tissu de données flexible permettant aux utilisateurs de s’ajuster aux systèmes et aux exigences changeants.
Le premier pas consiste à identifier le défi à relever. Ensuite, les scientifiques des données et les experts en IA doivent déterminer quels ensembles de données sont nécessaires pour appuyer la résolution de ce défi. Ils pourront ainsi choisir et appliquer une combinaison des techniques d’IA les plus adéquates en fonction des types de données.
Composite AI à travers divers secteurs
Pour un commerce de détail, le problème à résoudre peut être l’optimisation des stratégies de tarification et de promotion. Les données pertinentes pour apporter une solution incluent les transactions, les prix en place et ceux des concurrents, le niveau des stocks ainsi que les caractéristiques des clients. Ici, l’utilisation simultanée de plusieurs techniques de machine learning peut aider à évaluer l’impact des modifications de prix. En outre, cela permettrait de tester et d’ajuster selon les réactions clients.
Dans le domaine de la médecine, des technologies telles que la computer vision, la visualisation de données et le machine learning peuvent se révéler déterminantes. Elles sont capables d’évaluer l’efficacité des traitements médicaux pour des maladies telles que le cancer. Cette synthèse offre aux médecins l’aptitude de visualiser la réponse à un traitement face à l’évolution d’une maladie qui peut être difficile à percevoir visuellement dans certains cas.
La Composite AI peut également soutenir le secteur financier dans la réalisation des contrôles de conformité, en utilisant le NLP pour extraire des informations des documents commerciaux.
Après avoir choisi les meilleures techniques d’IA, on peut exploiter des pipelines de machine learning pour élaborer des modèles. Les principes d’une entreprise qualifiée de composable incluent l’amélioration continue, l’efficacité, la modularité et l’adoption d’innovations.
Au final, l’essence de la Composite AI réside dans une approche interdisciplinaire de l’intelligence artificielle. Plutôt que de se concentrer sur une seule méthode, cette stratégie s’adapte aux problèmes à résoudre. En d’autres termes, cette approche permet de répondre à une vaste gamme de problèmes complexes.
Les bénéfices de l’IA composite pour les entreprises contemporaines
L’IA composite propose aux entreprises une vision complète pour aborder des problématiques complexes. Cette synergie favorise une analyse approfondie des données, menant à des décisions plus éclairées et à une personnalisation accrue des services. Par exemple, dans le secteur santé, l’IA composite peut améliorer le diagnostic en intégrant des images médicales avec des dossiers patients, offrant ainsi une perception plus intégrale de la santé des individus.
En outre, cette méthodologie encourage l’innovation en permettant aux entreprises d’élaborer des solutions sur mesure pour des défis spécifiques, renforçant ainsi leur position compétitive sur le marché. En résumé, l’IA composite constitue un levier stratégique pour les entreprises cherchant à tirer pleinement parti des capacités de l’intelligence artificielle.
Défis et enjeux lors de l’implémentation de l’IA composite
Le déploiement de l’IA composite implique divers défis pour les entreprises. La complexité technique est évidente, nécessitant une intégration fluide de plusieurs technologies d’IA, ce qui peut requérir des compétences spécialisées et des ressources considérables.
La qualité et la diversité des données sont d’une importance capitale ; des données incomplètes ou biaisées peuvent affecter l’efficacité des modèles. De plus, des enjeux éthiques et réglementaires émergent, notamment concernant la confidentialité et la transparence des algorithmes.
Ainsi, les entreprises doivent établir des cadres de gouvernance solides pour garantir une utilisation responsable de l’IA composite. Enfin, la résistance au changement au sein des organisations peut entraver leur adoption, soulignant la nécessité de former et de sensibiliser les équipes aux avantages et aux implications de cette technologie.
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Les agents publics exploitent-ils les congés de maladie de manière abusive ?
Guillaume Kasbarian n’aura pas tardé après sa prise de fonction au ministère de la Fonction publique, fin septembre, pour s’attirer les foudres des fonctionnaires. « J’accepte de ne pas dissimuler la dérive de l’absentéisme que nous pouvons constater dans les chiffres, a-t-il affirmé. Aujourd’hui, nous observons une hausse significative de la moyenne de jours d’absence par agent [de la fonction publique]. »
Le ministre a proposé au Parlement de prolonger le délai de carence en cas d’arrêt maladie des fonctionnaires, le faisant passer d’un jour actuellement à trois, comme c’est le cas dans le secteur privé. En théorie tout au moins, car les jours de carence sont, pour deux tiers des employés du privé, pris en charge par leur employeur.
Pour soutenir ses dires, Guillaume Kasbarian s’appuie sur diverses statistiques : le nombre de jours d’absence pour des raisons de santé par agent est monté à 14,5 en 2022. Cela représente, en termes d’indemnités journalières versées par l’Etat pour les arrêts maladie, 15 milliards d’euros uniquement pour la fonction publique. Toutefois, « il y a quelques années, la moyenne se situait à 8 jours », fait remarquer le ministre. Pour un salarié du privé, la moyenne s’établit à 11,7 jours, selon la revue des dépenses effectuée cet été par l’Inspection générale des affaires sociales (Igas) et l’Inspection générale des finances (IGF).
Peut-on en conclure, comme le suggère Guillaume Kasbarian, que les fonctionnaires abusent des arrêts maladie ?
Des profils spécifiques à la fonction publique
Avant de répondre à cette question, il est nécessaire de rappeler un point qui peut sembler évident : un arrêt maladie est prescrit par un médecin. « Si celui-ci ne souhaite pas en prescrire, s’il ne juge pas cela nécessaire, il ne le fait pas, souligne l’économiste Nicolas Da Silva. Or, dans le débat public, il est souvent question du “patient fraudeur”. » Que ce soit un salarié du privé ou, en l’occurrence, un agent de la fonction publique. « La manière d’aborder la question n’est donc pas vraiment conforme à la réalité », ajoute-t-il.
Revenons aux chiffres sur lesquels s’appuie Guillaume Kasbarian; il est primordial de les relativiser. « Pour comparer le public et le privé, il faudrait que les caractéristiques des travailleurs soient identiques », explique Nicolas Da Silva. Cependant, cela est loin d’être le cas, comme le montre le rapport de l’Igas et de l’IGF.
Dans le secteur public, les agents sont effectivement plus âgés que les employés du privé. Ils sont souvent davantage des femmes ou des personnes souffrant de maladies chroniques. Le statut, la catégorie socioprofessionnelle, le niveau d’études ou la composition familiale influencent aussi la propension à l’absence. « Tous autres facteurs égaux, les agents titulaires ont par exemple un taux d’absence supérieur de 2 points de pourcentage à celui des agents sous contrat. », peut-on lire dans le rapport.
« [Toutes] ces caractéristiques rendent la fonction publique plus vulnérable à l’absentéisme que le secteur privé. »
Dit autrement : « S’il existe des différences entre le nombre d’arrêts maladie des agents et des salariés, c’est en premier lieu parce que les personnes travaillant dans le secteur public sont plus exposées à la maladie », explique Nicolas Da Silva.
Après avoir pris en compte ces caractéristiques, l’écart entre les absences pour raisons de santé dans le privé et le public se réduit presque entièrement, à l’exception de la fonction publique territoriale (FPT).
« Les caractéristiques des agents et des emplois expliquent 95 % des écarts de taux d’absence par rapport au secteur privé pour la fonction publique d’Etat et la fonction publique hospitalière, et 53 % pour la fonction publique territoriale », précise l’Igas et l’IGF.
Concernant la fonction publique territoriale, ce chiffre doit encore une fois être pris avec précaution : elle ne compte que 34 % des agents, pas la totalité de la fonction publique. L’écart du nombre d’absences, à l’aune du secteur privé, est également moins significatif lorsque l’on prend en compte les caractéristiques des fonctionnaires (âge, genre, état de santé, diplôme, etc.).
Enfin, le fait qu’une différence ne soit pas expliquée par le modèle statistique ne signifie pas qu’elle soit illégitime, autrement dit, qu’elle représente un abus ou une fraude. Même l’Igas et l’IGF le soulignent :
« L’écart inexpliqué signifie que la différence […] entre les absences [FPT et privé] n’est pas expliquée par les variables pouvant être contrôlées par le biais de l’enquête Emploi [dont se basent les données de l’étude, NDRL.]. Une partie de cet écart pourrait être justifiée par d’autres caractéristiques non incluses dans l’enquête. »
A commencer, par exemple, par la pandémie de coronavirus. « Le rapport indique qu’il n’existe pas de données sur l’impact du Covid sur les arrêts maladie des agents des trois versants de la fonction publique, alors qu’il y en a pour le régime général », souligne Nicolas Da Silva.
Une mesure contre-productive
Quoiqu’il en soit, le gouvernement est déterminé à étendre les délais de carence. Peu importe que le rapport de l’Igas et de l’IGF révèle l’absence d’abus chez les fonctionnaires en arrêt maladie. Ou que cette mesure nuise à tous les agents, et particulièrement aux femmes, aux seniors et aux personnes ayant des problèmes de santé.
Peu importe également si cette mesure s’avère finalement contre-productive, comme l’ont démontré plusieurs chercheurs en se fondant sur des expériences antérieures.
Cazenave-Lacroutz et Godzinski se sont, par exemple, penchés sur l’instauration en 2012 d’un jour de carence dans la fonction publique. Ils ont observé une réduction des absences de moins d’une semaine et une hausse des absences de plus d’une semaine.
Dans une autre recherche, l’économiste Catherine Pollak compare des employés bénéficiant d’une couverture du délai de carence par leur employeur à ceux n’en ayant pas. Elle conclut que les employés couverts s’arrêtent moins souvent et pour une durée plus courte.
<pAinsi, comme le résument Thomas Breda et Léa Toulemon dans leur revue de littérature sur la question pour l'institut des politiques publiques (IPP) :
« La mise en place d’un délai de carence n’augmente pas le total des jours d’arrêts maladie pris dans l’année, mais elle influence la répartition des arrêts. Grâce à un délai de carence, les employés prennent moins d’arrêts courts et davantage d’arrêts longs. »
Or, les arrêts longs engendrent des dépenses plus élevées pour la Sécurité sociale. Cela a également des conséquences sanitaires, soulignent les chercheurs de l’IPP :
« Il est possible que l’évitement des arrêts courts influence la santé des employés, dont les pathologies empirent et se transmettent à d’autres qui pourraient à leur tour décider de continuer à travailler pour éviter une perte de revenus. »
Les recherches sur le sujet montrent effectivement que l’allongement des délais de carence favorise le présentéisme, un phénomène déjà en hausse en France.
Et ce mal, en plus d’être nuisible pour la santé des individus, affecte également la productivité. « La performance au travail des employés qui se présentent malades diminue inévitablement, ainsi que celle de leur organisation », explique le sociologue Jean-François Amadieu, spécialiste du présentéisme.
Cet argument ne pèse cependant pas lourd face à un gouvernement qui ne cherche qu’à gratter les fonds de tiroir pour réaliser des économies : en augmentant à trois jours le délai de carence des fonctionnaires en arrêt maladie, et en abaissant à 90 % les remboursements de ceux-ci (contre 100 % aujourd’hui), l’exécutif espère économiser 1,2 milliard d’euros. Mais il ne prend pas en compte le coût des effets pervers de sa réforme, dont l’intention politique est par contre très claire : stigmatiser les fonctionnaires, une fois de plus.