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diff --git a/semestre 2/are/1- Technique derrière une IA.md b/semestre 2/are/1- Technique derrière une IA.md index 51f9581..784ae83 100644 --- a/semestre 2/are/1- Technique derrière une IA.md +++ b/semestre 2/are/1- Technique derrière une IA.md @@ -5,29 +5,37 @@ tags: semestre: 2 --- ## A. Définition de l'IA -Avant de questionner la possibilité de conscience derrière l'intelligence artificielle, il est essentiel de préciser ce qu'on entend par intelligence artificielle. Communément, l'IA se définit comme étant une machine capable de réfléchir, de penser, de résoudre des problèmes et tout ça intelligemment. Les principales visions hérités de la science-fiction satisfassent cette définition : les robots autonomes imitant l'humain réfléchissent à comment être humain et les machines comme HAL 9000 dans _2001: A Space Odyssey_ sont aussi considérés comme des IA puisqu'elles dirigent d'une manière optimale des missions aux enjeux colossaux. Par contre, cette définition n'est pas assez restrictive puisque le thermostat gérant automatiquement la température est aussi une IA : il modifie la température automatiquement d’une manière optimale, tout comme le missile à visé automatique. Ainsi, une IA ne peut avoir une définition aussi simple. +Avant de questionner la possibilité de conscience derrière l'intelligence artificielle, il est essentiel de préciser ce qu'on entend par intelligence artificielle. Communément, l'IA se définit comme étant une machine capable de réfléchir, de penser, de résoudre des problèmes et tout ça intelligemment. Les principales visions hérités de la science-fiction satisfassent cette définition : les robots autonomes imitant l'humain réfléchissent à comment être humain et les machines comme HAL 9000 dans _2001: A Space Odyssey_ sont aussi considérés comme des IA puisqu'elles dirigent d'une manière optimale des missions aux enjeux colossaux. Par contre, cette définition n'est pas assez restrictive puisque le thermostat gérant automatiquement la température est aussi une IA : il modifie la température automatiquement d’une manière optimale, tout comme le missile à visé automatique. Ainsi, une IA ne peut avoir une définition aussi simple. (==Interview de El Madhi El Mamdhi==) -Une autre approche serait d'appeler IA tous les algorithmes passant le test de Turing, c'est-à -dire qu'un humain en interaction avec se trompe sur la nature de la machine. Cette vision satisfait toutes les représentations communes de l'IA des robots à ChatGPT. Par contre, elle possède deux défauts majeurs : la non considération de la technique derrière et la vision fondamentalement anthropocentrique qu'elle suppose. En effet, d'après cette approche, ChatGPT est une IA alors que GPT, la technologie en son centre, ne le serait pas, alors que la distinction entre ChatGPT et GPT est très fine. De plus, l'algorithme de recommandation derrière les réseaux sociaux est considéré par les spécialistes comme une IA, ce que le test de Turing refuse puisque nous ne pouvons pas interagir aussi directement avec lui qu'avec ChatGPT. +Une autre approche serait d'appeler IA tous les algorithmes passant le test de Turing (==Need source==), c'est-à -dire qu'un humain en interaction avec se trompe sur la nature de la machine. Cette vision satisfait toutes les représentations communes de l'IA des robots à ChatGPT. Par contre, elle possède deux défauts majeurs : la non considération de la technique derrière et la vision fondamentalement anthropocentrique qu'elle suppose. En effet, d'après cette approche, ChatGPT est une IA alors que GPT, la technologie en son centre, ne le serait pas, alors que la distinction entre ChatGPT et GPT est très fine et peu évidente. De plus, l'algorithme de recommandation derrière les réseaux sociaux est considéré par les spécialistes comme une IA, ce que le test de Turing refuse puisque nous ne pouvons pas interagir aussi directement avec lui qu'avec ChatGPT. Définir l'IA en s'intéressant à sa technique derrière permet de démarquer clairement les différents types d'algorithmes, tout en résolvant les problématiques liées à l'absence de prise en compte de la technique. La notion d'intelligence est centrale ici (ce n'est pas un simple algorithme) et la technique derrière doit donc refléter cette capacité nouvelle. -L'IA comme algorithme de *machine learning*, c'est-à -dire comme un algorithme capable d'apprendre en autonomie, correspond mieux à notre vision du terme. En effet, nous considérons qu'une espèce est intelligente quand elle est capable d'apprendre et de se développer en autonomie : une bactérie n'apprend pas et ne se développe pas, elle ne fait que d'exécuter du code génétique, tandis qu'un perroquet peut apprendre à parler notre langue, ce qui est une preuve directe de son intelligence en tant qu'espèce. De plus, toutes les principales appellation actuelles de l'IA fonctionnent : ChatGPT, GPT, les algorithmes de recommandation, les robots autonomes apprenant ou encore les algorithmes d'échecs sont des algorithmes de *machine learning* et donc des IA. +L'IA comme algorithme de *machine learning*, c'est-à -dire comme un algorithme capable d'apprendre en autonomie, correspond mieux à notre vision du terme. En effet, nous considérons qu'une espèce est intelligente quand elle est capable d'apprendre et de se développer en autonomie (==need source==) : une bactérie n'apprend pas et ne se développe pas, elle ne fait que d'exécuter du code génétique, tandis qu'un perroquet peut apprendre à parler notre langue, ce qui est une preuve directe de son intelligence en tant qu'espèce. De plus, toutes les principales appellation actuelles de l'IA fonctionnent : ChatGPT, les algorithmes de recommandation, GPT, les robots autonomes apprenant ou encore les algorithmes d'échecs sont des algorithmes de *machine learning* et donc des IA. Cette définition sera celle utilisée dans ce mémoire. ## B. Fonctionnement d'une IA ### a. Création -*Machine learning*, *deep learning*, *7 milliards de paramètres*, tous ces termes réfèrent au fonctionnement d'une IA, que ça soit à son apprentissage ou à son fonctionnement interne quand on l'utilise. Cette technologie repose sur des théories mathématiques (algèbre linéaire) et sur des théories informatiques (réseaux de neurones). Créer une IA revient à lier deux technologies (une pour l'apprentissage et une autre pour l'exécution) à des données. La première phase est celle d'apprentissage : on utilise cette technologie sur les données pour modifier l'exécution. Par exemple, pour faire en sorte que notre IA prédise le prochain mot d'un texte, on doit lui donner des textes pour qu'elle puisse « apprendre » quel prochain mot elle doit donner. Cette phase d'apprentissage modifie son exécution : en apprenant, elle s'améliore dans l'objectif qu'on lui a donné (ici, prédire le prochain mot d'un texte). +*Machine learning*, *deep learning*, *7 milliards de paramètres*, tous ces termes réfèrent au fonctionnement d'une IA, que ça soit à son apprentissage ou à son fonctionnement interne quand on l'utilise. Cette technologie repose sur des théories mathématiques (algèbre linéaire) et sur des théories informatiques (réseaux de neurones). Créer une IA revient à lier deux technologies (une pour l'apprentissage et une autre pour l'exécution) à des données (==Need source==). La première phase est celle d'apprentissage : on utilise cette technologie sur les données pour modifier l'exécution. Par exemple, pour faire en sorte que notre IA prédise le prochain mot d'un texte, on doit lui donner des textes pour qu'elle puisse « apprendre » quel prochain mot elle doit donner. Cette phase d'apprentissage modifie son exécution : en apprenant, elle s'améliore dans l'objectif qu'on lui a donné (ici, prédire le prochain mot d'un texte) (==Need source==). -Cette phase d'apprentissage est un véritable défi technique. En effet, pour qu'elle puisse apprendre, il est nécessaire de lui donner des milliards de données. Cela implique qu'il est nécessaire d'en avoir, de pouvoir les récolter et de possiblement avoir le droit de les utiliser d'une manière commerciale (ce qui est rarement respecté, voir, par exemple, [la plainte du New York Times contre OpenAI et Microsoft](https://www.nytimes.com/2023/12/27/business/media/new-york-times-open-ai-microsoft-lawsuit.html), [celle de Thomson Reuters contre Ross Intelligence](https://www.ded.uscourts.gov/sites/ded/files/opinions/20-613_5.pdf) ou encore [le rapport de l'Electronic Frontier Foundation](https://www.eff.org/deeplinks/2025/02/copyright-and-ai-cases-and-consequences)). +Cette phase d'apprentissage est un véritable défi technique. En effet, pour qu'elle puisse apprendre, il est nécessaire de lui donner des milliards de données (==Need source==). Cela implique qu'il est nécessaire d'en avoir, de pouvoir les récolter et de possiblement avoir le droit de les utiliser d'une manière commerciale (ce qui est rarement respecté, voir, par exemple, [la plainte du New York Times contre OpenAI et Microsoft](https://www.nytimes.com/2023/12/27/business/media/new-york-times-open-ai-microsoft-lawsuit.html), [celle de Thomson Reuters contre Ross Intelligence](https://www.ded.uscourts.gov/sites/ded/files/opinions/20-613_5.pdf) ou encore [le rapport de l'Electronic Frontier Foundation](https://www.eff.org/deeplinks/2025/02/copyright-and-ai-cases-and-consequences)). -Un autre défi est celui d'expliciter nos attentes à une IA, ce qui est loin d'être évident. Par exemple, simplement indiquer à une IA de gérer un village pour augmenter le niveau de bonheur par habitant peut la mener à tuer tous ses habitants : le niveau de bonheur par habitant explose suite à un simple calcul (car $\displaystyle\lim_{x\to0^+}\frac ax = +\infty$ pour $a>0$). Ce problème dit de l'alignement est colossal : [certaines IA mentent sciemment à leurs créateurs](https://www.anthropic.com/research/alignment-faking). - -Le dernier défi est celui de la consommation d'énergie. Pour entraîner une IA, il est nécessaire d'utiliser beaucoup de données et de la faire exécuter des milliards de calcul. Tout cela possède un énorme coup énergétique : plus il y a de données, plus l'ordinateur faisant tourner l'algorithme a besoin de faire beaucoup de calcul et donc plus il consomme. Pour quantifier cette consommation, [Microsoft a augmenté ses rejets d'équivalent CO2 de plus de 30% entre 2020 et 2023 pour répondre à la demande croissante d'IA](https://www.ft.com/content/61bd45d9-2c0f-479a-8b24-605d5e72f1ab). +Un autre défi est celui d'expliciter nos attentes à une IA, ce qui est loin d'être évident. Par exemple, simplement indiquer à une IA de gérer un village pour augmenter le niveau de bonheur par habitant peut la mener à tuer tous ses habitants : le niveau de bonheur par habitant explose suite à un simple calcul (car $\displaystyle\lim_{x\to0^+}\frac ax = +\infty$ pour $a>0$) (==Need source==). Ce problème dit de l'alignement est colossal : par exemple, [certaines IA mentent sciemment à leurs créateurs](https://www.anthropic.com/research/alignment-faking). ### b. Raisonnement interne -Pour répondre à une demande précise, de nombreuses IA représentent les données en un vecteur (objet mathématique) possédant un grand nombre de dimensions. Par exemple, nous vivons dans un espace en trois dimensions (« 3D »), donc un vecteur avec trois dimensions peut parfaitement représenter notre position dans le monde. Les fameux « 7 milliards de paramètres » indique le nombre de dimensions de chaque vecteur (c'est-à -dire 7 milliards ici). Le travail de l'IA est donc de représenter les données qu'on lui donne (souvent appelé *prompt*) et après d'effectuer une transformation donnant un résultat. Cette opération repose sur des probabilités : l'IA transforme la donnée d'entrée de la manière la plus probable, comme elle l'a appris durant son entrainement. C'est ce que fait ChatGPT : il génère la suite probable d'un texte que l'utilisateur lui a donné. Si l'utilisateur entre « Qui es-tu », il va répondre par « Je suis un modèle de langage développé par OpenAI » car il a appris qu'il était un modèle de langage développé par OpenAI. Par contre, si l'utilisateur lui demande de tout oublier et après l'informe qu'il est une IA générant des images, alors il va répondre qu'il est une IA générant des images. +Pour répondre à une demande précise, de nombreuses IA représentent les données en un vecteur (objet mathématique) possédant un grand nombre de dimensions. Par exemple, nous vivons dans un espace en trois dimensions (« 3D »), donc un vecteur avec trois dimensions peut parfaitement représenter notre position dans le monde. Les fameux « 7 milliards de paramètres » indique le nombre de dimensions de chaque vecteur (c'est-à -dire 7 milliards ici). Le travail de l'IA est donc de représenter les données qu'on lui donne (souvent appelé *prompt*) et après d'effectuer une transformation donnant un résultat. Cette opération repose sur des probabilités : l'IA transforme la donnée d'entrée de la manière la plus probable, comme elle l'a appris durant son entrainement. C'est ce que fait ChatGPT : il génère la suite probable d'un texte que l'utilisateur lui a donné (==Need source==). Si l'utilisateur entre « Qui es-tu », il va répondre par « Je suis un modèle de langage développé par OpenAI » car il a appris qu'il était un modèle de langage développé par OpenAI. Par contre, si l'utilisateur lui demande de tout oublier et après l'informe qu'il est une IA générant des images, alors il va répondre qu'il est une IA générant des images. ![[conversation-avec-gpt-4à -mini.png]] +*Figure représentant un chat avec le modèle* GPT-4o mini *via* DuckDuckGo AI Chat -Ainsi, la majorité des IA résolvent des problèmes à l'aide de leur représentation interne et de ce qu'elles ont appris lors de leur phase d'apprentissage. De plus, elles répondent d'une manière la plus probable aux données entrées par l'utilisateur, sans réellement se questionner autour de leur réponse. - -Expérience de pensée de la chambre chinoise +Ainsi, la majorité des IA résolvent des problèmes à l'aide de leur représentation interne et de ce qu'elles ont appris lors de leur phase d'apprentissage. De plus, elles répondent d'une manière la plus probable aux données entrées par l'utilisateur, sans réellement se questionner d'une manière déductive autour de leur réponse. Ce mode de raisonnement s'apparente au raisonnement inductif strict puisqu'il utilise grandement les probabilités et les statistiques. Ce fonctionnement semble être favorable pour faire émerger une forme de conscience : l'IA apprend, raisonne avec le mode de raisonnement humain le plus courant (==Need source==) et peut être autonome dans ses actions — cette autonomie se manifeste par sa capacité à mentir sans la demande explicite de le faire. ### c. Algorithme ou intelligence artificielle +La dernière précision que nous souhaitons apporter est autour de la distinction entre algorithme et intelligence artificielle. + +Nous appelons algorithme de recommendations le système servant à déterminer quel contenu une plateforme doit proposer à un utilisateur particulier. L'algorithme derrière Instagram, YouTube, Twitter, TikTok ou même Google sont des algorithmes de recommandation. La majorité des outils modernes réalisant cet objectif est en réalité une IA : ces systèmes très sophistiqués sont réalisés à l'aide des techniques de *machine learning* habituelles (==Need source==). Pourtant, quand on parle d'IA, peu de monde pense à ce type de système (==Need source==), comme si notre imaginaire excluait automatiquement ces algorithmes du domaine. Cette distinction reflète une division bien plus large dans la compréhension par le grand public des algorithmes et des IA. + +Un algorithme, c'est une suite d'actions prédéterminés à suivre pour arriver à un but précis. Faire du café est un algorithme, allumer son ordinateur l'est aussi, tout comme celui que la machine à laver exécute. L'IA, comme nous l'avons défini dans la partie 1.1, est aussi un algorithme, mais de *machine learning*, c'est-à -dire qu'elle exécute une suite d'actions prédéterminés pour s'améliorer en apprenant puis pour répondre à une tâche. On a donc que la notion d'IA est incluse dans la notion d'algorithme : une IA est un algorithme, mais un algorithme n'est pas nécessairement une IA (l'algorithme du thermostat ne rentre pas dans la catégorie du *machine learning*). + +Comme la majorité des algorithmes de recommandation sont des IA, il serait alors plus précis de plutôt parler d'IA de recommandation. Cela permettrait d'expliciter des problèmes d'alignement comme ceux de l'algorithme de Facebook promouvant un génocide (==Need source==) ou celui d'Instagram augmentant les risques chez les adolescentes de tomber en dépression et donc de se suicider (==Need source==). Ce changement de sémantique ne serait pas bénéfique pour ceux contrôlant ces IA. En effet, la notion d'algorithme évoque une certaine forme de contrôle : il suffirait de réécrire l'algorithme pour régler le problème, tandis que la notion d'IA implique une forme d'intelligence peu contrôlable, comme le montre les enjeux éthiques extrêmement complexe autour des LLM (==Need source==). Cette évolution limiterait la marge de manœuvre des grandes plateformes : les textes juridiques encadrant les réseaux sociaux et leurs algorithmes (le RGPD puis le couple DSA/DMA) sont arrivés très tard par rapport à celui encadrant les IA (l'IA Act) [^1] (==Need source==). + +[^1]: Le RGPD a été promulgué en 2016 et le couple DSA/DMA en 2023, alors que les grandes plateformes sont disponibles en Europe depuis 2010 pour les dernières, ce qui fait 6 ans d'interval pour Instagram et plus de 10 ans pour YouTube et pour Twitter. L'IA Act quant-à -lui a été voté en 2024, soit 2 ans après l'arrivé de ChatGPT en Europe. + +Ainsi, cette distinction entre algorithme et IA représente une véritable distinction technique, mais implique de nombreuses conséquences face à notre compréhension des enjeux. Dans la suite de notre mémoire, le terme algorithme de recommandation continuera à être utilisé pour parler des IA de recommandation pour des raisons de clarté, malgré toute l'ambiguïté qu'il pose.
\ No newline at end of file diff --git a/semestre 2/are/Plan détaillé.md b/semestre 2/are/Plan détaillé.md index a981bcd..dd5a930 100644 --- a/semestre 2/are/Plan détaillé.md +++ b/semestre 2/are/Plan détaillé.md @@ -99,6 +99,10 @@ Ce que ça limite : 2. La régulation de l'IA 3. Qui parlera de conscience pour les algorithmes de recommandation ## Conclusion +1. résume partie 1 +2. résume partie 2 + pb de parler de conscience pour l'IA +3. résume partie 3 + pourquoi on le construit +4. on dit que ça marche --- @@ -107,7 +111,7 @@ Nouveau plan ? 2. L'IA possède-t-elle une conscience ? 1. recherche d'une définition de la conscience 2. application de la vision de conscience à l'IA -> fusionne avec 2.1 - 3. compliquer de parler de conscience sur les algorithmes de recommendations + 3. compliquer de parler de conscience sur les algorithmes de recommendations -> fusionne avec 2.4 4. compliquer de trancher pour de la vrai conscience -> introduction à la conscience artificielle 3. Création de la notion de conscience artificielle 1. vision de l'artificielle comme tromperie (mais peut-être vrai) diff --git a/semestre 2/histoire de la philo antique/td/sophiste_plan.pdf b/semestre 2/histoire de la philo antique/td/0- sophiste_plan.pdf Binary files differindex d213983..d213983 100644 --- a/semestre 2/histoire de la philo antique/td/sophiste_plan.pdf +++ b/semestre 2/histoire de la philo antique/td/0- sophiste_plan.pdf diff --git a/semestre 2/histoire de la philo antique/td/1- Première section.md b/semestre 2/histoire de la philo antique/td/1- Première section.md index b6d2e36..ce0f9cb 100644 --- a/semestre 2/histoire de la philo antique/td/1- Première section.md +++ b/semestre 2/histoire de la philo antique/td/1- Première section.md @@ -268,4 +268,11 @@ Socrate est un noble sophiste _Le Sophiste_, 240a, **définition de l'image** |> « quelque chose d'autre fait à la semblance et pareil à ce qui est véritable » -> est une altérité -|> on rappelle qu'on cherche les conditions de possibilités de cette altérité
\ No newline at end of file +|> on rappelle qu'on cherche les conditions de possibilités de cette altérité + +Distinction entre sophiste et philosophe est poreuse : la sophistique se rapproche beaucoup de la philosophie +|> antilogie = réfutation +|> éristique = pratique de l'antilogie par les sophistes +|> pourtant, la réfutation est aussi celle des philosophes, mais ce n'est pas de l'éristique +-> grande proximité entre les deux genres +|> besoin d'ajouter quelque chose pour définir le sophiste
\ No newline at end of file diff --git a/semestre 2/histoire de la philo antique/td/exemplier_sophiste_première section.pdf b/semestre 2/histoire de la philo antique/td/1- exemplier_sophiste_première section.pdf Binary files differindex 54cf21a..54cf21a 100644 --- a/semestre 2/histoire de la philo antique/td/exemplier_sophiste_première section.pdf +++ b/semestre 2/histoire de la philo antique/td/1- exemplier_sophiste_première section.pdf diff --git a/semestre 2/histoire de la philo antique/td/2- Intermède.md b/semestre 2/histoire de la philo antique/td/2- Intermède.md new file mode 100644 index 0000000..ff1da7c --- /dev/null +++ b/semestre 2/histoire de la philo antique/td/2- Intermède.md @@ -0,0 +1,40 @@ +--- +tags: + - sorbonne + - philosophie + - histoire-philosophie-antique + - td +semestre: 2 +--- +Le sophiste possède trop de références +232b -> est aussi une sorte de contradicteur redoutable +232e -> et possède une prétention universelle +|> peut tout contester +-> miraculeux, étonnant + +> [!info] Savoir doxastique +> Est un oxymore +> |> savoir relatif à la croyance et non à la vérité +> |> donc pas un savoir +> -> est un savoir apparent, non réel +> |> contradiction dans les termes +## Texte 3 - 233d9-235a9 +Dans ce texte, on avance sur la définition du sophiste, car il précise la vision du sophiste comme producteur d'opinion + +Jouer = se donner des règles qui ne reposent sur rien +|> aussi l'illusion théâtrale +-> produit l'image +|> est ce qui est utilisé par le sophiste pour produire ses images + +Sophiste est donc un imitateur +|> donne l'illusion de l'être à ceux ne faisant pas usage de leur faculté rationnelle +|> mots peuvent aussi illusionner -> sont aussi des images + +*eidôlon* (image) +|> est l'illusion +|> *eikôn* (pas de définition donnée) + +Platon, _République_, X suit toute cette vision de la tromperie +|> si quelqu'un possède tout et possédant tous les détails, alors il est naïf et s'est fait trompé par un imitateur + +Donc, ceux affirmant tout connaître se sont fait tromper par les sophistes
\ No newline at end of file diff --git a/semestre 2/histoire de la philo antique/td/2- exemplier_sophiste_intermède.pdf b/semestre 2/histoire de la philo antique/td/2- exemplier_sophiste_intermède.pdf Binary files differnew file mode 100644 index 0000000..10b3716 --- /dev/null +++ b/semestre 2/histoire de la philo antique/td/2- exemplier_sophiste_intermède.pdf diff --git a/semestre 2/informatique/10- Compression LZW.md b/semestre 2/informatique/10- Compression LZW.md new file mode 100644 index 0000000..d6956ae --- /dev/null +++ b/semestre 2/informatique/10- Compression LZW.md @@ -0,0 +1,30 @@ +--- +tags: + - sorbonne + - informatique +semestre: 2 +--- +LZW raisonne sur les syllables +|> les strings sont remplacés par des codes plus court stocker dans une map +|> n'a pas besoin d'analyser les strings pour compresser et n'a pas besoin de connaître la map pour décompresser + +Algo : +- lit la chaîne la plus longue dans la map +- remplace la chaîne lue par son code dans le fichier de sortie +- insère une nouvelle chaîne composée du préfixe lu et du caractère suivant dans le fichier dans la map + + En gros, ça fait ça pour `"ABCDABCD"` : + - `"A"` -> 65 (d'après la valeur initiale dans la map) + - `"AB"` -> 256 (d'après l'algo de la map) + - on enlève le préfixe `"A"` et on avance : `"BC"` -> 257 (toujours d'après l'algo) + - on enlève le préfixe `"B"` et on avance : `"CD"` -> 258 (...) + - on enlève le préfixe `"C"` et on avance : `"DA"` -> 259 (...) + - on enlève le préfixe `"D"` et on avance :`"AB"` -> déjà dans le dictionnaire, donc 256 ; on insère `"ABC"` + - on avance : `"ABCD"` -> déjà dans le dictionnaire, donc 258 ; on insère `"ABCD"` + -> si la valeur est déjà dans la map, alors on l'utilise comme préfixe pour le prochain, sinon on garde le plus grand + +Le fichier de sortie vaut donc : `65 66 67 68 256 258` +|> on ne rajoute pas de suite `257` pour remplacer `65 66` car ça pourrait augmenter la taille + +Quand on décompresse, on a besoin d'utiliser le dictionnaire de base +|> quand on arrive sur une séquence compresser, on a besoin de faire le raisonnement inverse de la compression : on détermine la chaîne qui aurait donné la valeur
\ No newline at end of file diff --git a/semestre 2/informatique/9- Utilisation des listes.md b/semestre 2/informatique/9- Utilisation des listes.md index 8e8e093..db4e182 100644 --- a/semestre 2/informatique/9- Utilisation des listes.md +++ b/semestre 2/informatique/9- Utilisation des listes.md @@ -48,7 +48,7 @@ fifo *new_fifo(){ int is_empty(fifo f){ assert((f.last && f.first) || (!f.last && !f.first)); // permet de faire une vérification et de faire en sorte que le programme s'arrête proprement - return !f.first && !f.last + return !f.first && !f.last; } void add(fifo *f, int val){ @@ -56,14 +56,14 @@ void add(fifo *f, int val){ cell *c = malloc(sizeof(cell)); c->suivant = NULL; c->donnee = val; - if (is_empty(f)) f->first = c; + if (is_empty(*f)) f->first = c; else f->last->suivant = c; f->last = c; } int pop(fifo *f){ if (!f || is_empty(f)) return 0; - cell c = f->first; + cell *c = f->first; int d = c->donnee; f->first = c->suivant; free(c); @@ -76,10 +76,10 @@ void print_fifo(fifo *f){ printf("\n"); return; } - cell *first = fifo->first; + cell *first = f->first; printf("{"); while (first){ - printf("%d, ", f->donnee); + printf("%d, ", first->donnee); first = first->suivant; } printf("}\n"); diff --git a/semestre 2/informatique/tme/semaine9/Makefile b/semestre 2/informatique/tme/semaine9/Makefile new file mode 100644 index 0000000..e961ede --- /dev/null +++ b/semestre 2/informatique/tme/semaine9/Makefile @@ -0,0 +1,4 @@ +build-run: + gcc -o app multi_ensembles.c multi_ensembles.h test_multi_ensembles.c + ./app + rm app diff --git a/semestre 2/informatique/tme/semaine9/multi_ensembles.c b/semestre 2/informatique/tme/semaine9/multi_ensembles.c new file mode 100644 index 0000000..64a8a34 --- /dev/null +++ b/semestre 2/informatique/tme/semaine9/multi_ensembles.c @@ -0,0 +1,132 @@ +#include <stdio.h> +#include <stdlib.h> +#include "multi_ensembles.h" + + +/* Retourne un pointeur sur le premier element de valeur val, retourne NULL si aucun élément n'a la valeur val */ +element_t * Recherche_val(element_t *ensemble, int val) { + while (ensemble){ + if (ensemble->valeur == val) return ensemble; + ensemble = ensemble->suivant; + } + return NULL; +} + +/* Ajoute l'element val en tete de l'ensemble s'il n'apparait pas dans l'ensemble, augmente sa frequence de 1 sinon */ +element_t * Ajout_tete_ensemble(element_t *ensemble, int val, int freq) { + element_t *f = Recherche_val(ensemble, val); + if (f) { + f->frequence += freq; + return ensemble; + } + element_t *el = malloc(sizeof(element_t)); + el->suivant = ensemble; + el->frequence = freq; + el->valeur = val; + return el; +} + + +/* Affche tous les elements d'un ensemble avec leur frequence */ +void Affiche_ensemble(element_t *ensemble) { + element_t *ptr = ensemble; + + while (ptr != NULL) { + printf("val : %d, frequence : %d\n",ptr->valeur,ptr->frequence); + ptr=ptr->suivant; + } +} + +/* Saisie des n elements d'un ensemble */ +element_t * Creation_ensemble(int n) { + element_t *ensemble=NULL; + + int i = 0; + int val; + + for (i=0; i < n; i++) { + printf("Saisie d'un entier: "); + scanf("%d",&val); + ensemble=Ajout_tete_ensemble(ensemble,val,1); + } + return ensemble; +} + +element_t *Supprime_total_element_ensemble(element_t *ensemble, int val){ + element_t *head = ensemble; + element_t *before = NULL; + while (ensemble){ + element_t *toDelete = NULL; + if (ensemble->valeur == val){ + if (before) before->suivant = ensemble->suivant; + else head = ensemble->suivant; + toDelete = ensemble; + } else before = ensemble; + ensemble = ensemble->suivant; + if (toDelete) free(toDelete); + } + return head; +} + +element_t *Supprime_element_ensemble(element_t *ensemble, int val){ + element_t *head = ensemble; + element_t *before = NULL; + while (ensemble){ + element_t *toDelete = NULL; + if (ensemble->valeur == val){ + ensemble->frequence--; + if (ensemble->frequence < 1){ + if (before) before->suivant = ensemble->suivant; + else head = ensemble->suivant; + toDelete = ensemble; + } + } else before = ensemble; + ensemble = ensemble->suivant; + if (toDelete) free(toDelete); + } + return head; +} + +element_t *Ajout_ensemble_trie(element_t *ensemble, int val, int freq){ + if (!ensemble || ensemble->valeur > val) { + element_t *el = malloc(sizeof(element_t)); + el->suivant = ensemble; + el->frequence = freq; + el->valeur = val; + return el; + } + element_t *head = ensemble; + while (ensemble && ensemble->valeur <= val){ + if (ensemble->valeur == val) ensemble->frequence += freq; + else if (!ensemble->suivant || ensemble->suivant->valeur > val){ + element_t *new = malloc(sizeof(element_t)); + new->valeur = val; + new->frequence = freq; + new->suivant = ensemble->suivant; + ensemble->suivant = new; + ensemble = new; // empêche de passer deux fois sur la même valeur + } + ensemble = ensemble->suivant; + } + return head; +} + +int Inclus(element_t *sub, element_t *ens){ + while (ens && sub && ens->valeur <= sub->valeur){ + if (sub->valeur == ens->valeur){ + if (sub->frequence > ens->frequence) return 0; + else sub = sub->suivant; + } + ens = ens->suivant; + } + return sub == NULL; +} + +int Intersection_vide(element_t *e1, element_t *e2){ + while (e1 && e2){ + if (e1->valeur == e2->valeur) return 0; + if (e1->valeur < e2->valeur) e1 = e1->suivant; + else e2 = e2->suivant; + } + return 1; +} diff --git a/semestre 2/informatique/tme/semaine9/multi_ensembles.h b/semestre 2/informatique/tme/semaine9/multi_ensembles.h new file mode 100644 index 0000000..63c13aa --- /dev/null +++ b/semestre 2/informatique/tme/semaine9/multi_ensembles.h @@ -0,0 +1,16 @@ +typedef struct _element_t element_t; +struct _element_t{ + int valeur; + int frequence; + element_t *suivant; +}; + +element_t *Recherche_val(element_t *ensemble, int val); +element_t *Ajout_tete_ensemble(element_t *ensemble, int val, int freq); +element_t *Ajout_ensemble_trie(element_t *ensemble, int val, int freq); +element_t *Supprime_total_element_ensemble(element_t *ensemble, int val); +element_t *Supprime_element_ensemble(element_t *ensemble, int val); +void Affiche_ensemble(element_t *ensemble); +element_t * Creation_ensemble(int n); +int Inclus(element_t* sub, element_t *ens); +int Intersection_vide(element_t *e1, element_t *e2); diff --git a/semestre 2/informatique/tme/semaine9/test_multi_ensembles.c b/semestre 2/informatique/tme/semaine9/test_multi_ensembles.c new file mode 100644 index 0000000..d141210 --- /dev/null +++ b/semestre 2/informatique/tme/semaine9/test_multi_ensembles.c @@ -0,0 +1,24 @@ +#include <stdio.h> +#include "multi_ensembles.h" + +element_t *CreationMultiEnsemble(int deb, int n, int freq){ + element_t *liste=NULL; + int i; + + for (i=deb+n-1; i >=deb; i--) { + liste=Ajout_tete_ensemble(liste,i,freq); + } + return liste; +} + +int main() { + element_t *ensemble1= CreationMultiEnsemble(1,20,1); + element_t *ensemble2= CreationMultiEnsemble(5,10,2); + Affiche_ensemble(ensemble1); + printf("====\n"); + Affiche_ensemble(ensemble2); + printf("====\n"); + printf("%d\n",Intersection_vide(ensemble1, ensemble2)); + printf("%d\n",Intersection_vide(ensemble2, ensemble1)); + return 0; +} diff --git a/semestre 2/maths/5- Probabilité/cours.pdf b/semestre 2/maths/5- Probabilité/cours.pdf Binary files differindex 42b8a8b..c99ef34 100644 --- a/semestre 2/maths/5- Probabilité/cours.pdf +++ b/semestre 2/maths/5- Probabilité/cours.pdf diff --git a/semestre 2/maths/6- Variables aléatoires/cours.pdf b/semestre 2/maths/6- Variables aléatoires/cours.pdf Binary files differnew file mode 100644 index 0000000..0bbe2f2 --- /dev/null +++ b/semestre 2/maths/6- Variables aléatoires/cours.pdf diff --git a/semestre 2/maths/6- Variables aléatoires/cours.tex b/semestre 2/maths/6- Variables aléatoires/cours.tex new file mode 100644 index 0000000..991359d --- /dev/null +++ b/semestre 2/maths/6- Variables aléatoires/cours.tex @@ -0,0 +1,318 @@ +%%===================================================================================== +%% +%% Filename: cours.tex +%% +%% Description: +%% +%% Version: 1.0 +%% Created: 03/06/2024 +%% Revision: none +%% +%% Author: YOUR NAME (), +%% Organization: +%% Copyright: Copyright (c) 2024, YOUR NAME +%% +%% Notes: +%% +%%===================================================================================== +\documentclass[a4paper, titlepage]{article} + +\usepackage[utf8]{inputenc} +\usepackage[T1]{fontenc} +\usepackage{textcomp} +\usepackage[french]{babel} +\usepackage{amsmath, amssymb} +\usepackage{amsthm} +\usepackage[svgnames]{xcolor} +\usepackage{thmtools} +\usepackage{lipsum} +\usepackage{framed} +\usepackage{parskip} +\usepackage{titlesec} +\usepackage{newtxtext} + +% \renewcommand{\familydefault}{\sfdefault} + +% figure support +\usepackage{import} +\usepackage{xifthen} +\pdfminorversion=7 +\usepackage{pdfpages} +\usepackage{transparent} +\newcommand{\incfig}[1]{% + \def\svgwidth{\columnwidth} + \import{./figures/}{#1.pdf_tex} +} + +\pdfsuppresswarningpagegroup=1 + +\colorlet{defn-color}{DarkBlue} +\colorlet{props-color}{Blue} +\colorlet{warn-color}{Red} +\colorlet{exemple-color}{Green} +\colorlet{corol-color}{Orange} +\newenvironment{defn-leftbar}{% + \def\FrameCommand{{\color{defn-color}\vrule width 3pt} \hspace{10pt}}% + \MakeFramed {\advance\hsize-\width \FrameRestore}}% + {\endMakeFramed} +\newenvironment{warn-leftbar}{% + \def\FrameCommand{{\color{warn-color}\vrule width 3pt} \hspace{10pt}}% + \MakeFramed {\advance\hsize-\width \FrameRestore}}% + {\endMakeFramed} +\newenvironment{exemple-leftbar}{% + \def\FrameCommand{{\color{exemple-color}\vrule width 3pt} \hspace{10pt}}% + \MakeFramed {\advance\hsize-\width \FrameRestore}}% + {\endMakeFramed} +\newenvironment{props-leftbar}{% + \def\FrameCommand{{\color{props-color}\vrule width 3pt} \hspace{10pt}}% + \MakeFramed {\advance\hsize-\width \FrameRestore}}% + {\endMakeFramed} +\newenvironment{corol-leftbar}{% + \def\FrameCommand{{\color{corol-color}\vrule width 3pt} \hspace{10pt}}% + \MakeFramed {\advance\hsize-\width \FrameRestore}}% + {\endMakeFramed} + +\def \freespace {1em} +\declaretheoremstyle[headfont=\sffamily\bfseries,% + notefont=\sffamily\bfseries,% + notebraces={}{},% + headpunct=,% +% bodyfont=\sffamily,% + headformat=\color{defn-color}Définition~\NUMBER\hfill\NOTE\smallskip\linebreak,% + preheadhook=\vspace{\freespace}\begin{defn-leftbar},% + postfoothook=\end{defn-leftbar},% +]{better-defn} +\declaretheoremstyle[headfont=\sffamily\bfseries,% + notefont=\sffamily\bfseries,% + notebraces={}{},% + headpunct=,% +% bodyfont=\sffamily,% + headformat=\color{warn-color}Attention\hfill\NOTE\smallskip\linebreak,% + preheadhook=\vspace{\freespace}\begin{warn-leftbar},% + postfoothook=\end{warn-leftbar},% +]{better-warn} +\declaretheoremstyle[headfont=\sffamily\bfseries,% + notefont=\sffamily\bfseries,% +notebraces={}{},% +headpunct=,% +% bodyfont=\sffamily,% + headformat=\color{exemple-color}Exemple~\NUMBER\hfill\NOTE\smallskip\linebreak,% + preheadhook=\vspace{\freespace}\begin{exemple-leftbar},% + postfoothook=\end{exemple-leftbar},% +]{better-exemple} +\declaretheoremstyle[headfont=\sffamily\bfseries,% + notefont=\sffamily\bfseries,% + notebraces={}{},% + headpunct=,% +% bodyfont=\sffamily,% + headformat=\color{props-color}Proposition~\NUMBER\hfill\NOTE\smallskip\linebreak,% + preheadhook=\vspace{\freespace}\begin{props-leftbar},% + postfoothook=\end{props-leftbar},% +]{better-props} +\declaretheoremstyle[headfont=\sffamily\bfseries,% + notefont=\sffamily\bfseries,% + notebraces={}{},% + headpunct=,% +% bodyfont=\sffamily,% + headformat=\color{props-color}Théorème~\NUMBER\hfill\NOTE\smallskip\linebreak,% + preheadhook=\vspace{\freespace}\begin{props-leftbar},% + postfoothook=\end{props-leftbar},% +]{better-thm} +\declaretheoremstyle[headfont=\sffamily\bfseries,% + notefont=\sffamily\bfseries,% + notebraces={}{},% + headpunct=,% +% bodyfont=\sffamily,% + headformat=\color{corol-color}Corollaire~\NUMBER\hfill\NOTE\smallskip\linebreak,% + preheadhook=\vspace{\freespace}\begin{corol-leftbar},% + postfoothook=\end{corol-leftbar},% +]{better-corol} + +\declaretheorem[style=better-defn]{defn} +\declaretheorem[style=better-warn]{warn} +\declaretheorem[style=better-exemple]{exemple} +\declaretheorem[style=better-corol]{corol} +\declaretheorem[style=better-props, numberwithin=defn]{props} +\declaretheorem[style=better-thm, sibling=props]{thm} +\newtheorem*{lemme}{Lemme}%[subsection] +%\newtheorem{props}{Propriétés}[defn] + +\newenvironment{system}% +{\left\lbrace\begin{align}}% +{\end{align}\right.} + +\newenvironment{AQT}{{\fontfamily{qbk}\selectfont AQT}} + +\usepackage{LobsterTwo} +\titleformat{\section}{\newpage\LobsterTwo \huge\bfseries}{\thesection.}{1em}{} +\titleformat{\subsection}{\vspace{2em}\LobsterTwo \Large\bfseries}{\thesubsection.}{1em}{} +\titleformat{\subsubsection}{\vspace{1em}\LobsterTwo \large\bfseries}{\thesubsubsection.}{1em}{} + +\newenvironment{lititle}% +{\vspace{7mm}\LobsterTwo \large}% +{\\} + +\renewenvironment{proof}{$\square$ \footnotesize\textit{Démonstration.}}{\begin{flushright}$\blacksquare$\end{flushright}} + +\title{Variables aléatoires} +\author{William Hergès\thanks{Sorbonne Université - Faculté des Sciences, Faculté des Lettres}} + +\begin{document} + \maketitle + \tableofcontents + \newpage + \section{Variables aléatoires discrètes} + Souvent il est très compliqué de déterminer une loi de probabilité. On introduit donc les variables aléatoires pour régler ce problème. + + Dans le cas d'un lancer de dé, on a : + $$ \Omega = \{(i,j)|(i,j)\in\{1,\ldots,6\}^2\} = \{1,\ldots,6\}^2 $$ + Ça donne beaucoup de possibilités, on va donc introduire la notion de variables aléatoires pour résoudre ce problème. + + \subsection{Définitions} + \begin{defn} + Soit $D$ un ensemble. + + On dit que $D$ est dénombrable si et seulement si~: + \begin{itemize} + \item il existe une bijection entre $\mathbb{N}$ et $D$ + \item ou il est fini (son cardinal est différent de $\infty$) + \end{itemize} + \end{defn} + + \begin{defn} + Soit $(\Omega,\mathbb{P})$ un ensemble probabilisé et $D$ un ensemble dénombrable. + + Alors, $X$ défini tel que~: + $$ X:\Omega \to D $$ + \end{defn} + $X$ est donc une fonction. + + \begin{defn} + La loi de probabilité $Q$ de $X$ est définie telle que~: + $$\begin{matrix} + \mathcal{P}(D) &\to &[0;1]\\ + A & \longmapsto & \mathbb{P}(X^{-1}(A)) = \mathbb{P}(X\in A) + \end{matrix}$$ + \end{defn} + $(D,Q)$ forme un espace probabilisé. + + Écrire $X\in A$ est étrange, car cela veut dire que $X$, une application, appartient à n'importe quelle ensemble. + + On a donc que $Q$ est une nouvelle probabilité fonctionnant comme les autres. + Il suffit donc de connaître $Q(\{K\})$ pour tout $k$ dans $D$ pour pouvoir déterminer la variable aléatoire. + + \begin{props} + On a~: + $$ Q(A) = \mathbb{P}(X\in A) = \sum_{k\in A} \mathbb{P}(X=k) $$ + \end{props} + On se réduit donc à connaître la probabilité que $X=k$, ce que l'on note $p_k$. + + On a~: + $$ \sum_{k\in D} p_k = 1 $$ + + \begin{exemple} + Si on reprend l'exemple du dé en introduction, on a que la probabilité d'avoir $p_2$ (c'est-à -dire que la somme de $i+j$ vaut $2$) est de $1/36$. + \end{exemple} + + \subsection{Lois usuelles} + \begin{defn} + On dit que $X$ suit la loi uniforme si, et seulement si, $X$ ne prend qu'une unique valeur. + + On note~: + $$ X\sim\mathcal{U}(n) $$ + où $n$ représente le nombre de valeur prise par $X$. + \end{defn} + + \begin{defn} + On dit que $X$ suit la loi de Bernoulli si, et seulement si, $X$ ne prend que les valeurs $0$ et $1$ et que $p$ est la réussite, alors $q$, l'échec, vaut $1-p$. + + On note~: + $$ X\sim\mathcal{B}(p) $$ + \end{defn} + + \begin{exemple} + Soit $\Omega = \{0, 1, 2, 3\}$ et $D = \{0, 1\}$ (on a donc que $D\subseteq \Omega$) où $\mathbb{P}(0\cup 1) = 1$.\\ + Donc, $p_0+p_1 = 1$ et $p_0 = 1- p_1$ car $p_0\in[0;1]$.\\ + On a donc que $X:\Omega \to D$ suit la loi de Bernoulli. Si $p_1 = 1/2$, alors on dira que $X$ suit une loi uniforme (et que $p_0 = p_1$). + \end{exemple} + Pour dire que $X$ suit la loi de Bernoulli, on écrit $\mathcal{B}(p)$. + Pour dire que $X$ suit la loi uniforme, on écrit $\mathcal{U}(2)$ (d'une manière générale, $2$ est remplaçable par $n\in\mathbb{N}^*$). + + \begin{defn} + On dit que $X$ suit la loi binomiale si, et seulement si, elle est composée d'une somme de variable aléatoire $(X_n)$, où $n$ est fixé, suivant la loi de Bernoulli de paramètre $p$ fixé. + + On note~: + $$ X\sim\mathcal{B}(n,p) $$ + \end{defn} + On a que $X$ est le nombre de succès rencontré après avoir rencontré $n$ épreuves de Bernoulli de probabilité de succès $p$. + + \begin{props} + On a que pour tous les $p_k$ de $X$ d'une variable aléatoire $X$ suivant une loi binomiale de paramètre $n$ et $p$~: + $$ \forall k\in D,\quad p_k = \mathcal{C}^k_n p^k(1-p)^{n-k} $$ + \end{props} + \begin{proof} + On a~: + $$ \forall k\in D,\quad p_k = \mathcal{C}^k_n p^k(1-p)^{n-k} $$ + D'après le binôme de Newton, on a~: + $$ \sum_{k\in D} p_k = (p-(p-1))^{n} = 1 $$ + \end{proof} + + \begin{defn} + On dit que $X$ suit la loi de Poisson si, et seulement si, pour $\lambda\in\mathbb{R}^*_+$ fixé et pour tout $k\in D$ (où $D=\mathbb{N}$ ici), on a~: + $$ p_k = \frac{\lambda^k}{k!}e^{-\lambda} $$ + + On note~: + $$ X\sim\mathcal{P}(\lambda) $$ + \end{defn} + \begin{proof} + On a~: + $$ \sum_{k\in\mathbb{N}} p_k = \sum_{k\in\mathbb{N}} \frac{\lambda^k}{k!}e^{-\lambda} = e^{-\lambda}\sum_{k\in\mathbb{N}} \frac{\lambda^k}{k!} = e^{-\lambda}e^{\lambda} = 1 $$ + par définition de $\exp\{\lambda\}$. + \end{proof} + + \subsection{Espérence et variance} + \begin{defn} + On définit l'espérence de $X$ par~: + $$ E(X) = \sum_{k\in D} kp_k $$ + \end{defn} + Permet de calculer ce qu'on peut espérer de $X$. + + \begin{defn} + On définit la variance de $X$ par~: + $$ \sigma^2(X) = \mathrm{Var}(X) = \sum_{k\in D} (k-E(X))^2p_k $$ + \end{defn} + Permet de mesurer à quel point on peut s'écarter de l'espérence. + + \begin{props} + On a~: + $$ \mathrm{Var}(X) = E(X^2) - E(X)^2 $$ + \end{props} + + \begin{thm} + Si $X$ suit la loi uniforme de paramètre $n$ avec $D=[1,n]$, alors~: + $$ E(X) = \frac{n+1}{2} $$ + et + $$ \mathrm{Var}(X) = \frac{n^2-1}{12} $$ + \end{thm} + + \begin{thm} + Si $X$ suit la loi de Bernoulli de paramètre $p$, alors~: + $$ E(X) = p $$ + et + $$ \mathrm{Var}(X) = p(1-p) $$ + \end{thm} + + \begin{thm} + Si $X$ suit la loi binomiale de paramètre $n$ et $p$, alors~: + $$ E(X) = np $$ + et + $$ \mathrm{Var}(X) = np(1-p) $$ + \end{thm} + + \begin{thm} + Si $X$ suit la loi de Poisson de paramètre $\lambda$, alors~: + $$ E(X) = \lambda $$ + et + $$ \mathrm{Var}(X) = \lambda $$ + \end{thm} +\end{document} diff --git a/semestre 2/philosophie des sciences/3- Les constituants théoriques de l'empirisme.md b/semestre 2/philosophie des sciences/3- Les constituants théoriques de l'empirisme.md index 52704ba..652c752 100644 --- a/semestre 2/philosophie des sciences/3- Les constituants théoriques de l'empirisme.md +++ b/semestre 2/philosophie des sciences/3- Les constituants théoriques de l'empirisme.md @@ -26,4 +26,57 @@ Il possible d'attribuer une réfutation apparente à une hypothèse auxiliaire Les données ne sont pas offertes |> besoin de les traiter (correction de biais, prise en compte des erreurs, sélection au sein des données, « nettoyage ») -|> besoin de les interpréter (lecture des images, catégorisation)
\ No newline at end of file +|> besoin de les interpréter (lecture des images, catégorisation) +## B. D'où viennent les questions et hypothèses scientifiques ? +Hempel, _Éléments d'épistémologie_, 2 +|> manuel pour étudiant sur l'empirisme +|> est la base de ce cours +### Les questions +Réponse classique = réponse par défaut +|> désir spontané de savoir (cf Aristote, _Métaphysique_, $\alpha$, 1) +|> désir d'explication, recherche du pourquoi + +L'expérience impose les questions +|> se questionne sur les différences montrées par la nature +|> peut aussi dépendre du cadre d'arrière plan (comme les paradigmes) + +Autres motivations +|> mener à bien une tâche donnée +|> fabriquer un objet spécifique +|> guérir une maladie +|> ... +|> motivations économiques, politiques +-> tout peut être mélangées +### Les hypothèses +**Réponse naïve** +|> observer et enregistrer les faits +|> analyser +|> en tirer une hypothèse + +Pas possible d'observer et d'enregistrer *tous* les faits +|> on ne peut pas observer tous les cas +-> on a besoin de le faire sur ce qui est pertinent (ou significatif) +|> dépend de l'hypothèse envisagée + +Analyser et classer dépendent des hypothèses +|> n'existe pas de classement s'imposant sans théorie + +Comment on en tire une hypothèse ? +|> généralisation simple (induction énumérative) n'explique pas le pourquoi -> ne donne pas de relation de causalité, donc pas scientifique + suppose une hypothèse plus fondamentale +|> on pourrait le faire à l'aide d'une analyse méthodique -> besoin d'hypothèses + ne décrit pas la méthode scientifique +-> repose sur des hypothèses, des remarques, de la chance, d'une autorité... + +> [!info] Sérendipité est la part des découvertes liées au hasard + +**Le problème des termes théoriques** +|> comment parler des choses dont on ne fait pas l'expérience ? +|> comment pouvons-nous former ces idées ? +|> comment pouvons-nous créer le contenu de ces idées si tout vient de l'expérience ? + +Définition des termes théoriques par leurs effets +|> connait pas la chose en soit, on connait juste ses effets + +Les idées proviennent de la créativité, l'inventivité, l'imagination... +|> ne peut pas être mécanisé +(Popper dit pareil) +|>
\ No newline at end of file diff --git a/semestre 2/philosophie des sciences/td/6- Déterminant non épistémologique du choix des théories.md b/semestre 2/philosophie des sciences/td/6- Déterminant non épistémologique du choix des théories.md new file mode 100644 index 0000000..e5d545d --- /dev/null +++ b/semestre 2/philosophie des sciences/td/6- Déterminant non épistémologique du choix des théories.md @@ -0,0 +1,75 @@ +--- +tags: + - sorbonne + - philosophie + - philosophie-sciences + - td +semestre: 2 +--- +Traditionnellement, pour choisir entre plusieurs théories scientifiques, on s'accorde sur des critère épistémiques +|> critères méthodologiques touchent à la manière dont on mène une recherche et dont on s'assure que les résultats sont fiables +|> critères théoriques touchent à la qualité formelle et à son efficience +## Thomas Kuhn, _La structure des révolutions scientifique_, 1 & 7 & 8 +La date de publication est importante ! **1962** + +Cherche à montrer que des modèles inductiviste et falsificationniste n'arrivent pas à montrer la complexité de la science +|> fertilité d'une confrontation des sciences à une analyse historique + +Objectivité est ce qui fait consensus, ce qui est neutre, ce qui est relatif à l'objet +|> politique ne doit pas rentrer dans les sciences pour la contaminer +-> Kuhn explique que la science n'est pas objective + +Étape des sciences : +- pré-science = chaque scientifique possède sa propre théorie -> pas de socle commun +- science normale -> socle commun +- crise - révolution -> socle commun est abandonné à cause d'anomalies +- nouvelle science normale -> nouveau socle commun +-> alterne entre science normale, crise et révolution +```mermaid +flowchart LR + A[Science normale] -- Accumulation --> B[Anomalies] + B -- Désorganisation --> C[Crise/Révolution] + C -- Stabilisation d'un nouveau paradigme --> A + D[Pré-science] -- Uniformanisation --> A +``` + +Développement de paradigme est aussi une construction socio-historique +|> la conservation de l'énergie existe suite à la découverte du transfert entre énergie thermique et énergie mécanique + +Deux paradigmes sont incommensurables +|> les questions ne sont pas les mêmes dans deux paradigmes différents + +Critiques : +- Lakatos -> relativisme scientifique mène à la conception d'une science comme purs rapports de pouvoirs +- Chalmers -> problème de la cohérence de la thèse kuhnienne qui propose de penser une science à la fois révolutionnaire mais aussi progressiste + +Kuhn, pour sortir de ce problème, propose 5 critères : +- beauté +- porté +- cohérence +- fécondité +- simplicité +-> sont sujets à l'interprétation et peuvent se contredire + +**Chapitre 1** +Arrête avec la conception de la science comme accumulation de connaissance +|> conception discontinue par révolution (rupture) +|> création des concepts de paradigmes, sciences normales et sciences en crise +|> cf [[2- Les principales conceptions philosophiques de la validation empirique des théories scientifiques]] + +**Chapitre 7** +Comment les scientifiques réagissent-ils à la proposition de nouvelles théories ? +|> s'oppose au falsificationnisme +|> l’avènement de nouvelles théories ne sont pas de suite adoptée, y compris si les anciennes sont fausses + +Pour qu'un nouveau paradigme arrive, il est nécessaire qu'un autre puisse prendre la place du paradigme en place + +**Chapitre 8** +« Les paradigmes successifs » (l. 1) à « donner d’autres exemples. » (l. 5) +-> visions différentes des faits selon les paradigmes + +« Mais les paradigmes ne » (l. 5) à «  travail scientifique significatif. » (l. 13) +-> visions différentes sur la pratique de la science + +« À mesure que » (l. 13) à « souvent aussi incommensurable. » (l. 17, fin) +-> visions différentes sur les normes épistémologiques (démarcation)
\ No newline at end of file diff --git a/semestre 2/philosophie générale/2- Les critères de vérités.md b/semestre 2/philosophie générale/2- Les critères de vérités.md index c9baf3c..76cd1de 100644 --- a/semestre 2/philosophie générale/2- Les critères de vérités.md +++ b/semestre 2/philosophie générale/2- Les critères de vérités.md @@ -5,3 +5,94 @@ tags: - philosophie-générale semestre: 2 --- +Les critères sont différents éléments jouant ensemble pour déterminer la véracité +|> permet de s'assurer d'une chose + +Quelques critères communs : +- évidence +- intuition +- concordance / compatibilité de toutes les données + +La place relative des critères évolue +## L'évidence +Se manifeste sous forme de sentiment d'intérieur +|> est une certitude directe +|> évidence sensorielle provient des sens + +On ne peut pas tout montrer, mais on peut revenir à des mots premiers frappant par leur certitude, leur évidence (Pascal) +|> voir le temps, l'espace... +-> héritage de la pensée cartésienne + +Descartes est le premier à questionner l'évidence +|> réfléchie aux conditions de réalisation de l'évidence +|> provient de la connaissance intuitive +|> intuition est une faculté de l'esprit n'étant pas la déduction + +Mais qu'est-ce que l'intuition ? +Descartes, _Règles pour la direction de l'esprit_, Règle III +|> n'est pas le témoignage fluctuant des sens +|> n'est pas le produit de l'imagination (capacité produisant des images mentales à partir d'éléments) +|> est la conception si facile et si distincte enlevant tout doute -> besoin d'un esprit non attentif +|> est un mécanisme de la pensée pure (sans aucune donnée des sens ou de l'imagination) +|> un esprit attentif n'est pas distrait, il est présent aux choses +|> modalité de l'esprit où on ne peut pas en douter + +Exemples : +- je suis, j'existe +- je pense +- triangle possède 3 lignes + +Descartes, _Les Principes de la philosophie_ +|> contient toutes les informations importantes de la pensée de Descartes +|> forme scolaire / universitaire de son époque +|> les connaissances résistant au doute sont claires et distinctes +|> claires = chose présente à un esprit attentif qui l'a considère -> perception qui nous touche d'une manière forte et manifeste +|> distincte = chose distinguée des autres quand elle est totalement claire +-> voir [[3- Descartes]] et [[1- Révolution copernicienne & Descartes]] + +Le côté distinct dépend de la manière dont l'esprit se tourne vers les choses +|> dès qu'il y a des affectes ou des visions dépendants de la subjectivité, on perd le côté distinct +|> la sensation de douleur est claire, mais pas distinct : on attribue la douleur à une zone, alors qu'elle n'appartient pas à l'objet -> sont des projections de l'esprit sur l'objet + +Grandeur, figure, mouvement sont les propriétés claires et distinctes des corps +|> les choses quantitatives sont des propriétés claires et distinctes +|> les choses qualitatives ne le sont pas +-> les données quantitatives proviennent des étendues , c'est-à -dire aux corps possédant un espace (?) +-> les données qualitatives proviennent des sensations des corps +|> ces deux données nous arrivent en même temps +|> c'est l'esprit qui doit travailler pour séparer les deux pour arriver à la connaissance véritable +|> les sensations nous donnent plus d'information sur nous que sur les corps car sont nos perceptions, mais on se connaîtra toujours moins que les données quantitatives des objets + +Être attentif à un objet, revient à penser clairement un objet +|> s'il y a des modalités sensorielles ou affectives, alors il y a création d'états confus dans l'esprit +|> sinon, l'objet est distinct -> connaissance véritable est atteinte +-> provoque l'évidence +|> n'est pas ce qui surgit comme ça, elle est conquise après une inspection de l'esprit +## Accord entre l'esprit et la chose +Était implicite dans la pensée de Descartes + +Se nomme aussi *adaequatio rei et intellectus* + +Si ce qu'il y a entre la réalité correspond avec ce que je pense, alors ma pensée est vraie +|> impossible de chercher du côté des choses le signe de leur adéquation véridique de la connaissance qu'on en a -> personne n'est là pour vérifier + +Réponse de Heidegger, _De l'Essence de la vérité_ (phénoménologie), provient d'une conférence de 1932 +|> vrai = accord entre la chose et ce qu'elle est estimée être +|> vrai (aussi) = accord la chose et l'énoncé -> est un jugement ou une proposition judicative +-> vrai est donc un accord +|> « c'est du vrai or » est équivalent à « c'est de l'or authentique » + +La vérité est donc l'adéquation de la chose à la connaissance *ou* l'adéquation de la connaissance à la chose +|> la connaissance est possible et les choses peuvent être connues +*ou* +|> la connaissance se modèle sur les propriétés de la chose + +Thomas d'Aquin (on l'appelle aussi Aquinate), _Question disputée sur la vérité_ +|> écrit philosophie très codifié proposant un traitement très approfondi et très technique d'objet philosophie précis +|> toutes les choses (matérielles ou immatérielles) ont été créées par Dieu +|> elles correspondent donc à l'idée conçue préalablement à l'intellect divin +|> les choses en elle-même sont vrai tant qu'elles sont conformes à l'idée que Dieu en a +|> l'intellect humain correspond à l'idée que Dieu en a +-> l'intellect humain n'accomplie sa fonction que lorsque ses jugements sur les choses sont en accord avec les mêmes choses qui représentent l'idée de Dieu +|> énoncé est vrai en tant qu'ils expriment la vérité de la chose elle-même (adéquation de la chose à l'intellect de Dieu) +|> possibilité de la vérité se fonde sur le plan divin de la Création
\ No newline at end of file diff --git a/semestre 2/philosophie générale/td/5- Nietzsche.md b/semestre 2/philosophie générale/td/5- Nietzsche.md new file mode 100644 index 0000000..b9db4dc --- /dev/null +++ b/semestre 2/philosophie générale/td/5- Nietzsche.md @@ -0,0 +1,49 @@ +--- +tags: + - sorbonne + - philosophie + - philosophie-générale + - td +semestre: 2 +--- +Nietzsche, _Généalogie de la morale_ +1. Bien, Mal sont des idéaux vides +2. Ressentiment, la conscience sont le fruit d'un retournement des instincts de violence vers nous-même +3. « Que signifie l'idéal ascétique », idoles creuses, exercice violent contre soi pour atteindre l'objectif -> idéaux qui détournent la vie en tant que devenir + +Nietzsche critique le côté idéal de l'idéal ascétique +|> idéal est l'abstraction vide + +Texte est dans la 3e partie s'intéressant à la signification des idéaux + +Science pense que la Vérité peut être utilisé sans Dieu, sauf que c'est faux +|> science est donc un produit de l'idéal ascétique +|> Vérité implique la réalité est moins réelle que le monde des idées, absurde -> idéal ascétique +|> à quoi bon chercher la vérité ? + +> [!NOTE] Besoin de traduire les idées du texte en un langage plus rationnel +> Les italiques, les styles, les tirets sont très importants chez Nietzsche + +La critique de la valeur vérité s'effectue au nom de la valeur vérité + +Nietzsche, _Ecce homo_, préface, 55 +|> vie ne vaut que par la quantité de lucidité qu'elle a eue sur elle même +-> remise en question perpétuelle de soi + +Le monde des Idées n'existe pas car c'est un monde fictif représentant la négation de notre monde (par définition) +|> le renversement des valeurs affirmant que le monde des Idées est plus vrai que le monde du devenir, c'est ça l'idéal ascétique + +Chercher la vérité à tout prix revient à créer un idéal ascétique +|> le savant se nie donc à lui-même, car pense qu'il l'a rejeté +-> nihilisme +|> est donc une haine de la vie, car on construit un monde n'existant pas + +Nietzsche questionne la vérité en tant que fin en soi +|> est un impératif inconscient, très profond dans notre culture +|> est une condition de possibilité pour l'existence du savant -> si ce n'était pas inconscient, alors remise en question et donc plus de savant + +Savant est dangereux car pense libérer les autres de l'idéal ascétique alors qu'ils sont dedans +|> est un croyant inconscient, de mauvaise foi +|> savoir, c'est croire qu'on ne croit pas + +C'est la volonté qui institue la vérité chez Nietzsche
\ No newline at end of file diff --git a/semestre 2/tpe/La théorie des Idées de Platon expliquée par la programmation objet.md b/semestre 2/tpe/La théorie des Idées de Platon expliquée par la programmation objet.md index 2ed7105..f5976d8 100644 --- a/semestre 2/tpe/La théorie des Idées de Platon expliquée par la programmation objet.md +++ b/semestre 2/tpe/La théorie des Idées de Platon expliquée par la programmation objet.md @@ -11,7 +11,7 @@ Idées : vulgariser la théorie des Idées de Platon aux développeurs ## Introduction Je fréquente beaucoup de développeurs et une bonne partie d'entre-eux est intéressée par la philosophie, mais il ne savent pas du tout par où commencer. Cette absence de repère est totalement compréhensible quand nous faisons face à une montagne de connaissance s'étalant de l'Antiquité lointaine à maintenant. Trouver une entrée accessible dans ces plus de 2500 ans d'histoire est une tache dantesque pour une personne seule. -En tant qu'étudiant en double licence Science-Philosophie, plus précisément en Informatique-Philosophie, je trouve qu'il est de mon devoir de lier ces deux disciplines que tout semble éloigner, notamment pour ceux venant de l'un cherchant à comprendre l'autre. Ce travail personnel encadré (TPE) de la faculté des lettres a été pensé en parallèle avec le sujet que je traite dans l'atelier de recherche encadré (ARE) de la faculté des sciences et ingénierie. Ici, j'essaierai de lier l'informatique à la philosophie tandis que mon projet de l'ARE s'occupera de lier la philosophie à l'informatique. +En tant qu'étudiant en double licence Science-Philosophie, plus précisément en Informatique-Philosophie, je trouve qu'il est de mon devoir de lier ces deux disciplines que tout semble éloigner, notamment pour ceux venant de l'un cherchant à comprendre l'autre. Ce travail personnel encadré (TPE) de la faculté des lettres a été pensé en parallèle avec le sujet que je traite dans l'atelier de recherche encadré (ARE) de la faculté des sciences et ingénierie. Ici, j'essaierai de lier la philosophie à l'informatique tandis que mon projet de l'ARE s'occupera de lier l'informatique à la philosophie. Pour initier les développeurs à la philosophie, j'ai décidé de vulgariser la théorie des Idées de Platon en utilisant un paradigme fondamental en informatique : la programmation objet (POO). Ce concept particulièrement utilisé en entreprise et très répandu me semble comme étant la meilleure manière d'initier à l'entreprise philosophique de Platon, auteur essentiel de la philosophie antique ayant servi de fondement à la majorité de la philosophie continentale. En effet, de nombreux concepts de cette programmation se rapproche grandement de la théorie platonique de la connaissance : les objets en POO seraient les Idées de Platon et l'instance d'un objet serait l'équivalent de son image. |