Linuxfr.org

À l’occasion de la Journée internationale des droits des femmes et pour la paix internationale, on va parler d’un sujet « tendance » vu sous un angle un peu spécifique : celui des femmes qui la font. Parce que, bien que l’on soit amené à reprocher aux intelligences artificielles une forme de sexisme due à leurs jeux de données, les femmes n’ont pas été, ne sont pas étrangères à leur conception. C’est donc l’occasion de donner les portraits de Karen Spärck Jones (1935 – 2007) et de Chloé-Agathe Azencott qui ont contribué, et contribuent, à leur existence, et de rappeler les « petits » défauts des IA.

• lien nᵒ 1 : Qui est Karen Spärck Jones ?
• lien nᵒ 2 : L’énergique Karen Spärck Jones (1935-2007)
• lien nᵒ 3 : Karen Spärck Jones (26 août 1935 – 4 avril 2007)
• lien nᵒ 4 : Page de Karen Spärck Jones sur le site de l'Université de Cambridge
• lien nᵒ 5 : Site perso de Chloé-Agathe Azencott, parcours, liens vers ses publications et médias, etc.
• lien nᵒ 6 : L’intelligence artificielle ne remplacera pas les scientifiques
• lien nᵒ 7 : Une intelligence artificielle libre est-elle possible ?

Sommaire

• Karen Spärck Jones (1935 – 2007) entre moteur de recherche et traitement automatique du langage
• Chloé-Agathe Azencott, spécialiste de l’apprentissage automatique
• Sexiste, raciste l’IA ?

Karen Spärck Jones (1935 – 2007) entre moteur de recherche et traitement automatique du langage

Karen Spärck Jones fait ses études à Cambridge. Elle commencera sa carrière en 1953 à l’unité de recherche linguistique de l’université avec la linguiste Margaret Mastermann, elle-même pionnière dans le domaine de la linguistique informatique. Ses recherches porteront sur les moteurs de recherche et du traitement du langage.

Margaret Mastermann lui confie la mission de programmer un ordinateur qui devait comprendre des mots polysémiques, elle génèrera un thésaurus. Elle entame également une collaboration avec l’informaticien Roger Needham qu’elle épousera en 1958.

En 1964, Karen Spärck Jones publie un article d’une importance capitale Synonymy and semantic classification (Synonymie et classification sémantique), considéré comme un document fondamental dans le domaine du traitement du langage naturel. Une importance qui s’accroîtra avec l’arrivée du World Wide Web.

À partir de 1994, ses travaux portent sur les outils de recherche d’information, notamment les applications vocales, les interrogations de bases de données, la modélisation des utilisateurs et des agents, le résumé et l’évaluation des systèmes d’informations et des systèmes linguistiques.

Elle est élue en 1995 membre de la British Academy (académie des sciences humaines et sociales du Royaume-Uni) dont elle sera vice-présidente de 2000 à 2002. Elle obtiendra aussi plusieurs prix : le Gerard Salton Award en 1988 (un prix de l’ACM et du SIGIR (en), deux associations états-uniennes en informatique), le prix de l’ACL en 2004 (une société savante américaine spécialisée dans le traitement des langues) et la médaille Lovelace de la British Computer Society en 2007 (sept ans après Linus Torvalds).

Elle dira, dans un entretien suite à la réception de la médaille Lovelace :

J’étais sidérée. J’ai regardé la liste des précédents récipiendaires et j’ai pensé : « Qu’est-ce que je viens faire dans ce groupe de gens ? » Mais j’étais particulièrement enchantée de voir que j’étais la première femme à l’obtenir. Très agréable, j’ai vraiment apprécié.
Je pense qu’il est très important de faire en sorte qu’il y ait plus de femmes en informatique. Mon slogan est « l’informatique est trop importante pour être laissée aux hommes ». Nécrologie de Karen Spärck Jones (en), Université de Cambridge, 4 avril 2007.

Chloé-Agathe Azencott, spécialiste de l’apprentissage automatique

On change de génération avec Chloé-Agathe Azencott, elle aurait pu être une petite fille de Karen Spärck Jones.

Chloé-Agathe Azencott est professeure à l’École des Mines de Paris et à l’Institut Curie où elle enseigne l’apprentissage automatique ou apprentissage statistique ou encore apprentissage machine, en anglais machine learning. Elle a fait ses études à l’IMT Atlantique (ENST Bretagne à son époque, et, plus familièrement « Télécoms Bretagne ») et à l’Université de Californie à Irvine (UC Irvine).

Elle est récipiendaire, en 2021, du premier prix de la Jeune ingénieure en intelligence artificielle, organisé par le cabinet de conseil en communication Tilder en partenariat avec France Digitale (une association de startups et de VCs) et le magazine Challenges. Elle est l’autrice d’un livre sur l’apprentissage automatique : Introduction au machine learning chez Dunod, deuxième édition février 2022. On peut en télécharger une version PDF gratuitement mais sans les exercices. La version papier est en réimpression.

Comment définit-elle l’apprentissage automatique qui est l’un des sous-domaines de l’intelligence artificielle ? Elle commence par définir l’apprentissage qui est le fait d’acquérir une compétence par l’expérience et la pratique. Dans une conférence donnée le 25 novembre 2021 à l’Institut Henri Poincaré elle ajoute :

j’aime cette définition parce que je peux l’appliquer à ce qui se passe avec des humains, donc un enfant qui apprend à marcher en essayant de marcher et plus il s’entraine à marcher, plus il marche. Ça s’applique à mes étudiants et mes étudiantes qui, à force de résoudre des problèmes de maths, acquièrent l’expérience et la compétence de savoir faire des stats et des probas et puis ça s’applique aussi aux ordinateurs à condition de, peut-être, détourner un peu le sens de « compétences » et d’« expérience ».

Pour une machine la compétence est un algorithme donc

un nouvel algorithme capable de faire des choses que l’ordinateur n’était pas capable de faire avant et l’expérience ou la pratique ça va être des exemples ou des données.

Définition qui peut être complétée par celle qu’elle donne dans l’introduction de son livre :

Dans le cas d’un programme informatique, […], on parle d’apprentissage automatique, ou machine learning, quand ce programme a la capacité de se modifier lui-même sans que cette modification ne soit explicitement programmée. Cette définition est celle donnée par Arthur Samuel (1959). On peut ainsi opposer un programme classique, qui utilise une procédure et les données qu’il reçoit en entrée pour produire en sortie des réponses, à un programme d’apprentissage automatique, qui utilise les données et les réponses afin de produire la procédure qui permet d’obtenir les secondes à partir des premières.
[…]
Ce point de vue informatique sur l’apprentissage automatique justifie que l’on considère qu’il s’agit d’un domaine différent de celui de la statistique. Cependant, nous aurons l’occasion de voir que la frontière entre inférence statistique et apprentissage est souvent mince. Il s’agit ici, fondamentalement, de modéliser un phénomène à partir de données considérées comme autant d’observations de celui-ci.

Elle pense toutefois qu’il convient de garder un esprit critique vis-à-vis de l’IA notamment parce que :

l’on y injecte souvent des connaissances déjà établies (lois de la physique, notions de linguistique, connexions entre concepts), ces modèles restent essentiellement statistiques et ne mènent aucun raisonnement. L’intelligence artificielle ne remplacera pas les scientifiques, Chloé-Azencott, La Croix, 15 avril 2024

Chloé-Agathe Azencott considère, en outre, qu’il est extrêmement important :

de donner plus de visibilité aux femmes scientifiques, et notamment à celles qui travaillent dans le domaine du machine learning et de la science des données (elles ne représentent que 2% des scientifiques dans ce domaine), mais aussi à toutes les identités, afin de refléter la diversité dans tous ces aspects, y compris social. Chloé-Agathe Azencott, mathématiques et machine learning au service de la recherche médicale, Institut Henri Poincaré, [sd].

Une nécessité qui se démontre ci-après.

Sexiste, raciste l’IA ?

Avant tout chose, une précision. Le sexisme et le racisme ce sont à la fois des opinions et des manifestations. Si les intelligences artificielles n’ont pas d’opinions, en revanche ce qui en sort peut être manifestement raciste ou sexiste et c’est cet aspect-là qu’on va voir à travers une série d’articles de diverses origines parus entre 2017 et 2024. Les articles sont présentés dans l’ordre chronologique.

Il est intéressant de voir, à partir de cette sélection, les questions que pose l’IA et de relever l’impact extrêmement important de cette technologie sur la société, qu’il s’agisse d’emploi (tri des candidatures), de santé, de droits d’auteurs ou de justice, entre autres.

▶ L’intelligence artificielle reproduit aussi le sexisme et le racisme des humains, Morgane Tual, 15 avril 2017, Le Monde.

L’article se fait le relais d’une étude de la revue Science (en) du 14 avril 2017 et commence ainsi :

Les femmes associées aux arts et au foyer, les hommes aux professions scientifiques… Ces stéréotypes ont tellement la vie dure qu’ils se retrouvent reproduits dans des programmes d’intelligence artificielle (IA).

Un problème qui :

ne se situe pas seulement au niveau du langage. Quand un programme d’IA est devenu jury d’un concours de beauté, en septembre 2016, il a éliminé la plupart des candidats noirs.

L’article signale que ce ne sont pas les IA qui ont des préjugés, mais bien nous qui leur donnons les nôtres et relève que cela concerne la sélection des CV, la justice, les assurances. Au niveau des pistes pour redresser la barre, il est suggéré une meilleure diversité au niveau des personnes qui conçoivent les IA (une diversité très mise à mal par la nouvelle présidence des États-Unis et des patrons des GAFAM). Une autre piste évidente : travailler sur les données. L’article conclut que la solution du problème serait de modifier les humains.

▶ L’intelligence artificielle, aussi raciste et sexiste que nous, Fabien Goubet, 4 mai 2017, Le temps.ch.

L’article est basé sur la même étude que celle citée plus haut et il commence assez fort :

Les androïdes rêvent-ils de moutons noirs expulsés par des moutons blancs ? Avec leurs capacités de raisonnement froides, basées sur des calculs complexes, on imagine les intelligences artificielles dénuées de tout préjugé. C’est tout le contraire, comme vient de le confirmer une étude parue en avril dans la revue « Science ».

Il explique que le logiciel, GloVe, utilisé pour l’étude :

s’est prêté au jeu d’association d’idées. Ce programme est une IA basée sur le «machine learning», c’est-à-dire capable d’apprendre, à partir de nombreux exemples, à classer des informations selon des critères exigés par un humain. C’est sur ce type d’apprentissage que reposent notamment les algorithmes de reconnaissance d’images utilisés par Facebook ou Google. Pour entraîner GloVe, Aylin Caliskan l’a donc « nourri » avec un gigantesque corpus de 840 milliards de mots (en) issus du Web, en 40 langues différentes. Ses réponses laissent songeur. Comme un être humain, le programme a associé des noms de fleurs à des connotations positives, tandis que des noms d’insectes, par exemple, ont été catégorisés plutôt négativement.

Il ajoute que ces « biais plutôt innocents » ont été reproduits plus problématiquement : aux prénoms féminins les associations avec la famille, aux prénoms masculins celles avec la carrière, et un meilleur traitement était réservé aux noms à consonance européenne. Comportement qu’un spécialiste des réseaux de neurones artificiels et de la théorie neuronale de la cognition, Claude Touzet, explique :

Les machines capables d’apprentissage sont un miroir du comportement humain. En les nourrissant avec un discours humain forcément biaisé, il est naturel qu’elles le reproduisent.

Avec des idées de solutions possibles, par exemple imposer des lois aux IA, ce que Sébastien Konieczny, directeur de recherche au CNRS, trouve difficile car :

on ne sait pas encore vraiment comment réguler ces algorithmes avec des règles éthiques et morales, pas plus – et c’est tout aussi inquiétant – qu’on ne comprend comment la machine a pris sa décision.

Une solution possible :

serait d’associer ces algorithmes à d’autres méthodes permettant, elles, de rendre compte du raisonnement.

▶ Comment une IA peut devenir raciste ou sexiste, Anne Cagan, 25 juin 2020, Journal du geek.

La base de l’article est une interview de Stéphane d'Ascoli, qui deviendra docteur en intelligence artificielle en 2022 et venait de publier une livre de vulgarisation « Comprendre la révolution de l’intelligence artificielle » aux éditions First. Stéphane d’Ascoli donne l’exemple des recrutements biaisés par les IA :

On a tendance à s’imaginer que les IA sont froides, objectives et parfaitement rationnelles mais ce n’est pas le cas. Elles apprennent de nos données et nos données sont biaisées. Si, pendant dix ans, les femmes ont été défavorisées lors du processus de recrutement d’une entreprise et que celle-ci utilise ces données pour entraîner une IA, il y a des chances que l’IA déduise que les CV de femmes sont moins pertinents pour cette entreprise et qu’elle continue de les défavoriser. Les intelligences artificielles n’ont pas notre esprit critique.

À la question : « comment éviter ces dérives ». Il répond qu’une piste faisable serait d’assurer que :

les jeux de données sur lesquels on va entraîner l’IA sont équilibrés et diversifiés.

Et qu’il faut, évidemment, tester l’IA pour vérifier qu’elle traite tout le monde de façon identique.

▶ L’IA serait-elle raciste ? C’est ce qu’affirme une étude, Daniel Ichbiah, 18 novembre 2023, Futura.

L’étude en question, datée de juillet 2023 a été menée par une équipe plurinationale : Shangbin Feng et Yulia Tsvetkov de l’Université de Washington (USA), Chan Young Park de l’Université privée Carnegie Mellon (USA) et Yuhan Liu de l’Université Jiaotong de Xi'an (Chine).

À chaque fois, il a été noté que les outils d’IA générative manifestaient des biais sociaux et politiques particuliers, en relation avec le lieu où le corpus de données avait été collecté.

L’article relève les inquiétudes de la Cnil anglaise qui estime que l’usage de l’IA pourrait aboutir à « des conséquences dommageables pour la vie des gens ».

▶ ChatGPT et misogynie : l’intelligence artificielle est-elle sexiste ?, Nadine Jürgensen, 11 février 2024, TDG (Tribune de Genève).

D’entrée de jeu, la question est posée :

Deepfakes sur Taylor Swift et Sibel Arslan, représentations suggestives du corps des femmes: que faire contre une IA parfois machiste ?

L’autrice explique qu’elle a testé ChatGPT et qu’elle a été déçue : réponses maladroites, insatisfaisantes, voire fausses. Elle ajoute :

Jusqu’à présent, l’IA ne semble pas exercer une grande attraction sur le sexe féminin. En effet, seuls 30% des utilisatrices et des utilisateurs actifs sont des femmes. Elles sont critiques à l’égard des résultats de l’IA et ne les perçoivent pas comme justes. Oui, elles ont l’impression de tricher lorsqu’elles utilisent l’IA au quotidien. Elle serait pratique pour les hommes, tandis que les femmes peuvent avoir l’impression d’être moins qualifiées parce qu’elles la sollicitent.

Elle reprend la question des sources de données des IA et aborde un point intéressant qui est celui de la réglementation, la Suisse n’en disposant pas. Elle évoque la question de la propriété intellectuelle :

Les artistes et les professionnels des médias de notre pays demandent une meilleure protection de leurs droits d’auteur. Et tant d’autres questions, par exemple où et comment l’intelligence artificielle peut se «servir» de contenus créés par l’homme ou comment protéger nos données personnelles. En outre, il est essentiel de savoir si un contenu a été créé avec l’IA ou non.

Elle conclut, après avoir indiqué qu’elle avait recommencé à jouer avec l’IA, qu’elle continuera à écrire sa chronique elle-même.

▶ Pourquoi les IA génératives sont-elles sexistes, racistes et homophobes ?, Justine Havelange, 29 juillet 2024, EJO.

Cet article est issu d’une rencontre avec Anne Jobin, chercheuse au département informatique de l’Université de Fribourg (Suisse) présidente de la commission fédérale des médias et spécialiste des technologies digitales.

« La technologie n’est ni bonne, ni mauvaise, ni neutre », cette citation de l’historien des sciences Melvin Kranzberg est pour Anna Jobin un guide « pour se rendre compte de la vitesse des changements et de la cohabitation nécessaire entre nous et la technologie. »

L’IA n’est pas neutre, car elle reproduit les stéréotypes de notre société (comme on l’a déjà vu plus haut).

Les bases de données, même gigantesques, sont parfois la source d’un « sous-apprentissage ». Comprenez par là qu’il n’existe pas assez de données sur certains types de personne.
Ce constat a mobilisé l’UNESCO mais également « Numeum », le syndicat [français] de l’industrie du Numérique. L’une des pistes de solution trouvées par ces organisations est de diversifier les équipes de développeurs et d’ingénieurs ou de faire appel à des sociologues.

À la question des solutions possibles : l’ajustement des biais, modèles, bases de données et algorithmes, est une réponse.

▶ Pour finir, et occuper vos futures longues soirée de printemps, d’été, d’automne et d’hiver, la lecture du blog Entretien avec un vampire d’un professeur des universités en informatique qui a fait un assez triste constat.

Depuis deux ans, les IA génératives ont déferlé absolument partout, et donc aussi dans l’enseignement. Plus spécifiquement, les étudiant·e·s s’en servent quotidiennement pour résoudre les exercices que je leur donne, je le constate, iels me le disent. J’ai beau prévenir qu’en faisant ainsi, l’objet même des exercices disparaît (on ne s’exerce plus), le rouleau compresseur marketing les convainc que ça peut les aider et on me dit même comment telle ou telle IA est interrogée pour expliquer le programme qu’elle propose, et les concepts qui vont avec, utilisée comme une vraie auxiliaire de travail en somme.

L’idée du blog étant d’évaluer l’IA comme il le fait avec ses étudiants et de documenter ce travail.

Télécharger ce contenu au format EPUB

Commentaires : voir le flux Atom ouvrir dans le navigateur

Scenari est un ensemble de logiciels open source dédiés à la production collaborative, publication et diffusion de documents multi-support. Vous rédigez une seule fois votre contenu et vous pouvez les générer sous plusieurs formes : site web, PDF, OpenDocument, diaporama, paquet SCORM (Sharable Content Object Reference Model)… Vous ne vous concentrez que sur le contenu et l’outil se charge de créer un rendu professionnel accessible et responsive (qui s’adapte à la taille de l’écran).

À chaque métier/contexte son modèle Scenari :

• Opale pour la formation ;
• Dokiel pour la documentation ;
• Optim pour les présentations génériques ;
• Topaze pour les études de cas ;
• et bien d’autres…

• lien nᵒ 1 : Explication de Scenari
• lien nᵒ 2 : Pour démarrer
• lien nᵒ 3 : Téléchargements
• lien nᵒ 4 : Communauté Scenari
• lien nᵒ 5 : Mastodon
• lien nᵒ 6 : Telegram
• lien nᵒ 7 : LinkedIn

236ème émission Libre à vous ! de l’April. Podcast et programme :

• sujet principal : Parcours libriste avec Simona Levi interviewée par Alexis Kauffmann. Rediffusion du sujet principal de l’émission Libre à vous ! du 14 janvier 2025
• la chronique Les humeurs de Gee sur « Prestidigitateur ou sorcier ? »
• la chronique À la rencontre du libre de Julie Chaumard sur « Téléphonie, apprentissage et créativité »

Rendez‑vous en direct chaque mardi de 15 h 30 à 17 h sur 93,1 FM en Île‑de‑France. L’émission est diffusée simultanément sur le site Web de la radio Cause Commune.

Vous pouvez laisser un message sur le répondeur de la radio, pour réagir à l’un des sujets de l’émission ou poser une question. Le numéro du répondeur : +33 9 72 51 55 46.

• lien nᵒ 1 : Podcast de l’émission
• lien nᵒ 2 : Les références pour l’émission et les podcasts par sujet
• lien nᵒ 3 : La transcription de l’émission
• lien nᵒ 4 : Photos de l’émission
• lien nᵒ 5 : S’abonner au podcast
• lien nᵒ 6 : S’abonner à la lettre d’actus
• lien nᵒ 7 : Libre à vous !
• lien nᵒ 8 : Radio Cause Commune

Télécharger ce contenu au format EPUB

Commentaires : voir le flux Atom ouvrir dans le navigateur

Les calculatrices graphiques sont de lointains dérivés des ordinateurs de poche des années 1980, dans lesquelles subsiste cette capacité native à pouvoir être programmé.
J’en serais probablement resté à mon expérience de lycéen, et l’éternel combat Casio / Texas Instrument, s’il n’y avait pas eu un virage (pas forcément bien courbe) autour de Python dans la fin des années 2010.

Entre passion de l’informatique, doux rêveur, promesse de calculatrice libre et réalité du marché… j’avais l’envie de vous partager mes quelques heures de recherches et de réflexions sur le sujet.

• lien nᵒ 1 : Upsilon pour Casio 90E
• lien nᵒ 2 : Upsilon - Firware alternatif pour calculatrice NumWorks

Sommaire

• • Ordinateur de poche, calculatrice et langage BASIC
  • Une évolution de rupture
  • Libre - Un peu, beaucoup, à la folie, passionnément… pas du tout
  • Omega
  • Ma petite CASIO
  • NumWorks - L’esprit d’ouverture… ou pas
  • La magie du libre
  • Vers la fin des applications avancées

Ordinateur de poche, calculatrice et langage BASIC

Les ordinateurs de poche existent depuis les années 80 et ont fait le succès de sociétés telles que Sharp, Casio ou Psion. Ils se confondent avec les calculatrices les plus évoluées, et restent aujourd’hui les seules survivantes de ces deux mondes.

Elles sont programmables, majoritairement dans de nombreux dialectes du langage BASIC, directement sur la machine, mais aussi dans d’autres langages plus bas niveau, souvent via un ordinateur plus conventionnel.

Une évolution de rupture

Dans la fin des années 2010, deux évolutions sont poussées dans le monde des calculatrices : le « mode examen » et le besoin d’un langage plus moderne, beaucoup se tournant vers le langage Python.

C’est l’occasion pour NumWorks de se lancer dans ce marché très spécial. Deux point sont mis en avant :

• Le langage Python comme le langage de programmation utilisateur (alors que ce n’est qu’un autre ajout pour les constructeurs historiques).
• Un modèle « libre », qui as fait beaucoup parler de ce nouveau venu, notamment ici.

Libre - Un peu, beaucoup, à la folie, passionnément… pas du tout

La mise en application s’est vite montrée moins claire. La libération matérielle tient, à en juger par leur GitHub, à huit fichiers STL, sous licence CC-BY-NC-ND, et dont la dernière mise à jour date de 2020. Il est donc interdit d’en faire des modifications et/ou une utilisation commerciale… une liberté relative.

Le système d’exploitation, nommé epsilon, qui offre une bonne implémentation de Python, mais qui souffre de plusieurs problèmes de jeunesse, est bien disponible… mais également sous cette même licence CC-BY-NC-ND.

Omega

Critiquée pour cette différence entre le discours commercial de liberté, et la réalité de la licence, en mai 2018 elle fut finalement modifiée en CC-BY-NC-SA, autorisant donc la modification et la redistribution de versions modifiées. Il en naîtra notamment Omega un dérivé communautaire d’Epsilon, alors en version 11.

Ma petite CASIO

Dans un esprit de découverte, j’ai eu l’envie d’explorer moi-même ce nouveau monde du Python sur calculatrice. Peut-être un peu entrainé par les différentes lectures sur la calculatrice libre que je lisais un peu partout.

Cependant, l’interprétation assez personnelle de NumWorks du libre, et l’obligation de passer par leur site pour communiquer avec la calculatrice a orienté mon choix vers une Casio Graph 90E.

Pas que cette dernière soit plus libre, bien au contraire… juste qu’elle est simplement reconnue comme une clef USB pour y transférer des éléments depuis l’ordinateur et qu’elle a une communauté plus importante.

Le micro-python qui y est intégré est limité, et s’il permet de faire des choses… on voit que le constructeur s’est limité à ce qui était juste nécessaire. Ce qui limite les possibilités laissées aux utilisateurs.

J’aurais pu en rester là, et c’est même un peu ce que j’ai fait jusqu’à peu.

NumWorks - L’esprit d’ouverture… ou pas

Alors que j’explorais d’autres domaines, et que ma Casio prenait la poussière, le monde évoluait, et NumWorks en était à la 4ᵉ variante matérielle de sa calculatrice révolutionnaire.

La définition du « Libre » par l’entreprise avait elle aussi eu le temps d’évoluer.

Epsilon depuis sa version 16 du 30 novembre 2021, verrouille les calculatrices pour n’autoriser que les systèmes officiels du constructeur. Un peu à l’image des consoles de jeu, que certains hackent pour installer des homebrew ou firmware modifiés, il en devient de même pour la « calculatrice libre » : on chasse les évolutions communautaires.

Epsilon en est aujourd’hui (28 février 2025) à sa version 23… sans volonté affichée d’ouverture supplémentaire. Le dépôt GitHub n’affiche pas de licence dans ses métadonnées, mais une mention « Copyright - All rights reserved. NumWorks is a registered trademark. » figure en bas de la page de présentation.

Oméga a mis en pause son développement depuis février 2024, renvoyant vers une autre alternative Upsilon, qui ne s’installe pas mieux sur une calculatrice NumWorks verrouillée… mais quelqu’un a compilé pour la CASIO.

La magie du libre

C’est M. Bernard PARISSE qui a compilé une version d’Upsilon comme application pour la génération de CASIO que je possède. Je vous invite à en lire tous les détails sur la page de son projet.

Arrivant donc à avoir le meilleur des mondes, le travail de NumWorks, les additions de la communauté et plus de puissance supplémentaire de ce matériel.

Mais cela est conditionné par la possibilité de pouvoir faire fonctionner des applications tierces sur ces calculatrices…

Vers la fin des applications avancées

Il y a historiquement deux méthodes pour développer des applications pour ces calculatrices.

Un langage haut niveau, qui est un dialecte BASIC, une adaptation de Python, ou d’autres langages plus ou moins évolués, qui sont directement modifiables sur l’appareil (même si le clavier d’une calculatrice n’y est pas toujours optimal).

Un langage bas niveau, typiquement du C ou même de l’assembleur, édité et compilé sur un ordinateur puis transféré vers la calculatrice (même si certaines machines Sharp pouvaient se programmer en C directement sur la machine).

Et c’est un point que met en valeur Bernard PARISSE dans son argumentaire sur Upsilon pour CASIO : l’ouverture de ce constructeur aux développements tiers.

Mais voila, ce n’est pas forcément le sens que prennent les constructeurs, même chez CASIO.

Le test communautaire de la CASIO Math+, qui succède à la Graph 90E, ne permet pas ces applications tierces développées en langage de bas niveau, et la conclusion sur ce point est tout sauf optimiste.

Voila qui conclut ce petit tour dans le sous-domaine de l’informatique qu’est celui des calculatrices graphiques, même si ce n’est probablement pas ce qui vous servira dans une discussion autour de la machine à café (sauf, peut-être, si vous êtes prof de math).

Télécharger ce contenu au format EPUB

Commentaires : voir le flux Atom ouvrir dans le navigateur

Un petit aperçu de cette nouvelle version de la suite bureautique sortie le 6 février 2025. Cela ne saurait remplacer la lecture des Notes de version dont la lecture est grandement conseillée car elle est exhaustive. On relèvera dans le cadre de cette dépêche principalement ce qui concerne l’interface, les aspects linguistiques, la compatibilité et l’interopérabilité.

La plupart des captures d’écran de cette dépêche ont été faites avec un thème personnel. L’apparence, notamment au niveau des couleurs, de votre LibreOffice sera donc différente. C’est un parti pris assumé.

• lien nᵒ 1 : LibreOffice
• lien nᵒ 2 : Les notes de la version 25.2
• lien nᵒ 3 : LibreOffice 24.8 : fonctions, fonctionnalités, améliorations et nouveautés
• lien nᵒ 4 : Soutenir LibreOffice
• lien nᵒ 5 : Les extensions et modèles
• lien nᵒ 6 : Introduction ODF 1.4, brouillon
• lien nᵒ 7 : Annonce de la sortie de LibreOffice 25.2.1
• lien nᵒ 8 : Annonce de la sortie de la version 25.2

Sommaire

• L’interface
• ODF 1.4, compatibilité et interopérabilité
• Traduction et langues
• Quelques statistiques sur cette version

L’interface

Pour rappel depuis plusieurs versions, il est possible d’afficher une interface soit « classique » avec des barres d’outils, soit sous la forme d’onglets avec des variantes, par exemple « barre d’outils standard » et « barre d’outils unique » ou encore « onglets » et « onglets compacts ». On peut décider d’appliquer ces changements à toute la suite ou à seulement une application de la suite. Cela se passe dans Affichage > Interface. C’est pris en compte immédiatement.

On pouvait déjà aussi choisir, dans Outils > Options > Affichage un jeu d’icônes et leur taille et, dans Outils Options > Apparence paramétrer quelques couleurs et choisir entre un thème clair et un thème sombre. Avec cette version, on peut tout configurer ou presque en créant un nouveau thème, on peut même en ajouter d’autres. Pour l’instant, le site des extensions et modèles de LibreOffice en propose cinq (il n’y en avait que trois à la sortie de la version). Pour récupérer un thème, cliquer sur le bouton à droite des thèmes (1), il téléchargera et installera le thème de votre choix. On peut préférer de faire le thème soi-même ou d’en modifier un en cliquant sur la flèche à droite des items (2). Les changements se font après un redémarrage.

En théorie, on peut avoir une image en fond de l’application, en pratique, cela doit dépendre des environnements de bureau ou de certains paramètres avancés. Avec ma configuration, Mageia 9 + Xfce cela ne s’affiche pas. Au niveau des changements de couleur : il faut faire attention aux rapports de contraste.

En haut (1) un aperçu du thème « automatique » et en dessous (2) un aperçu du mien. Dans les deux cas, l’interface est en mode barre d’outils unique, mais avec une barre d’outils très très personnalisée. Ça ne se voit pas trop sur la capture.

On peut ainsi également configurer la couleur des caractères non imprimables tels que les marques de paragraphes ¶.

Dans les autres avancées ergonomiques bienvenues : on peut choisir de n’afficher dans le menu Fichier > Derniers documents utilisés que les documents du « module actuel », donc soit uniquement les fichiers de Writer ou de Calc ou d’Impress ou de Draw ou de Base, soit tous les fichiers, les fichiers épinglés restant au-dessus de la liste quels qu’ils soient. Dans Writer : on peut gérer la liste des modifications dans le volet latéral (que vous devriez systématiquement avoir affiché tellement il est utile). Calc a une nouvelle boite de dialogue qui permet de sélectionner ou supprimer les doublons : Données > Duplicates et l’assistant Fonction a été amélioré pour permettre de les trouver plus facilement.

La boite de dialogue de recherche des doublons

ODF 1.4, compatibilité et interopérabilité

LibreOffice 25.02 est compatible avec la version 1.4 du format Open Document (ODF) qui, semble-t-il n’a pas encore fait l’objet d’une sortie officielle. En tout cas, ça n’est pas signalé sur la page consacrée aux annonces (en) concernant ce format. A priori, la version 14.4 n’est donc pas encore officiellement un standard OASIS (en) tout en étant semble-t-il prêt pour l’être si on croit cette discussion (en).

Par défaut les fichiers sont au format ODF 1.4.Extended. Ce qui peut se modifier au niveau du menu Outils > Options Chargement/enregistrement.

On notera que, plus les versions ODF évoluent, moins les suites bureautiques qui n’ont pas fait évoluer le support des formats et les vieilles versions de LibreOffice pourront ouvrir et travailler correctement les nouveaux fichiers s’ils sont complexes.

Indépendamment de la prise en compte du format ODF 1.4, le développement de LibreOffice a continué à travailler sur d’autres points. Ainsi on a notamment :

• une meilleure récupération des polices lors de l’import d’un fichier .DOCX, l’incorporation des polices au fichier ne suffisant pas toujours pour un bon affichage, notamment en cas de fontes qui doivent être ignorées (en),
• toujours pour Writer, une meilleure interaction avec LOK, (LibreOffice Kit) une bibliothèque de LibreOffice (en),
• dans Calc, le support de l’export et de l’import de connections.xml au format OOXML, qui permet un meilleur import des fichiers au format XLSX et évite des pertes de données, rapport de bug 158857 (en),
• le support de macOS Quick Look, une application de Mac OS qui permet de visualiser tous les fichiers sans avoir à les ouvrir, dans LibreOffice 25.02, elle prend en charge les formats de fichiers les plus courants de la suite (en),
• et une mise à jour en version 0.1.8 de libvisio, une bibliothèque de LibreOffice (en) qui sert pour la gestion des fichiers au format Microsoft Visio, le logiciel de création d’organigrammes et de diagrammes de Microsoft.

Traduction et langues

Cette version, comme on peut le voir sur les captures d’écrans précédentes, n’est pas intégralement traduite. La traduction de l’interface était assurée par Jean-Baptiste Faure qui passe la main. LibreOffice a donc besoin de volontaires pour assurer la localisation de l’application en français. Si cela vous intéresse, envoyez un courriel à la liste de discussion francophone discuss@fr.libreoffice.org. La liste est modérée, même si vous n’y êtes pas abonné·e, la modération l’enverra sur la liste. Un très très grand merci à Jean-Baptiste pour toutes ces années.

Ceci est indépendant du fait que le français de la République de Guinée (fr-GN) existe maintenant comme langue par défaut des fichiers et pour le formatage spécifique à la région.

Les dictionnaires orthographiques pour l’anglais (GB et ZA), le danois, le mongol, le thaï, le coréen, l’ukrainien et le slovaque ont été mis à jour. Le support pour le thésaurus et l’AutoCorrection thaï a été ajouté tandis que le thésaurus slovène a été mis à jour. Ces dictionnaires peuvent être ajoutés à LibreOffice sous la forme d’extensions (en) ainsi que les correcteurs orthographiques.

Si cela vous intéresse, il existe même une extension (en) développée par les Ministères économiques et financiers français, TerMef qui « est le gestionnaire des référentiels terminologiques des Ministères économiques et financiers (Mef) au format de l’internet sémantique. » Elle vous donne les définitions officielles des termes, pas uniquement en informatique, susceptibles d’être utiles dans les rapports avec l’administration française, on aura donc une définition de « format » et une définition de « formation professionnelle ».

Cette extension, qui s’affiche dans le volet latéral. On entre le terme recherché avec les options voulues et on appuie sur le premier bouton à gauche (1)1. L’extension vous sort une série de définition, en cliquant sur celle qui nous intéresse (2), ici « Formater », elle affiche la notice du terme. L’extension est sous licence MPL (en).

Quelques statistiques sur cette version

Au 13 février, selon le blog de la suite (en), donc après une semaine, LibreOffice 25.2 aura été téléchargée directement 647 961 fois. Son annonce sur les différents réseaux sociaux, dont Mastodon a été vue, partagée, aimée et commentée 11 313 fois.

À noter : la première mise à jour mineure, 25.2.1 vient de sortir, le 27 février (au moment où je termine enfin la rédaction de cette dépêche).

Un très grand merci à celles et ceux qui font de LibreOffice une superbe suite bureautique.

1. J’imagine que les boutons ont des icônes spécifiques, mais elles ne s’affichent pas ici. ↩

Télécharger ce contenu au format EPUB

Commentaires : voir le flux Atom ouvrir dans le navigateur

Cette revue de presse sur Internet fait partie du travail de veille mené par l’April dans le cadre de son action de défense et de promotion du logiciel libre. Les positions exposées dans les articles sont celles de leurs auteurs et ne rejoignent pas forcément celles de l’April.

• [ZDNET] Décès de Jean-Pierre Archambault, pionnier du logiciel libre dans les écoles
• [La Tribune] Open source (d'inspiration)
• [Le Monde.fr] Revente de jeux vidéo dématérialisés: UFC-Que choisir saisit la Commission européenne
• [L'OBS] “Quand on rejoint Wikipédia, c'est pour rendre le monde meilleur, pas pour brimer ou détruire”
• [ZDNET] Après son départ de X, les conseillers parisiens proposent que Paris crée un serveur mastodon

• lien nᵒ 1 : April
• lien nᵒ 2 : Revue de presse de l'April
• lien nᵒ 3 : Revue de presse de la semaine précédente
• lien nᵒ 4 :

Calendrier Web, regroupant des événements liés au Libre (logiciel, salon, atelier, install party, conférence), annoncés par leurs organisateurs. Voici un récapitulatif de la semaine à venir. Le détail de chacun de ces 51 événements (France : 47, internet : 3, Belgique : 1, Québec : 1) est en seconde partie de dépêche.

• lien nᵒ 1 : April
• lien nᵒ 2 : Agenda du Libre
• lien nᵒ 3 : Carte des événements
• lien nᵒ 4 : Proposer un événement
• lien nᵒ 5 : Annuaire des organisations
• lien nᵒ 6 : Agenda de la semaine précédente
• lien nᵒ 7 : Agenda du Libre Québec

Sommaire

• • [FR Montpellier] Émission | Radio FM-Plus | Temps Libre | Diffusion - Le lundi 3 mars 2025 de 09h00 à 10h00.
  • [CA-QC Montréal] Rencontres-Linux Québec - Le mardi 4 mars 2025 de 17h30 à 21h30.
  • [FR Paris] Protéger ses pratiques numériques - Du lundi 3 mars 2025 à 09h30 au mardi 4 mars 2025 à 18h00.
  • [FR Nantes] 23 bonnes raisons pour adopter l’éducation ouverte - Du lundi 3 mars 2025 à 10h00 au vendredi 28 mars 2025 à 11h00.
  • [FR Martigues] Culture WEB - Le lundi 3 mars 2025 de 17h00 à 19h00.
  • [FR Saint-Nazaire-en-Royans] Permanence Rézine Cambuse - Le lundi 3 mars 2025 de 17h30 à 19h30.
  • [FR Bègles] Soirée découverte de Linux spécial grands débutants - Le lundi 3 mars 2025 de 18h30 à 20h30.
  • [FR Limoges] ExpoLibre - Du mardi 4 mars 2025 à 10h00 au samedi 29 mars 2025 à 18h00.
  • [internet] Émission «Libre à vous!» - Le mardi 4 mars 2025 de 15h30 à 17h00.
  • [FR Montpellier] Atel'libre | Modélisez et animez vos images 3D avec Blender - Le mardi 4 mars 2025 de 17h00 à 19h00.
  • [FR Grenoble] Permanence Rézine - Le mardi 4 mars 2025 de 19h00 à 20h00.
  • [FR Croix] Atelier Local-Low-Tech - Le mardi 4 mars 2025 de 19h00 à 22h00.
  • [internet] Permanence numérique (visio) - Le mardi 4 mars 2025 de 20h00 à 21h30.
  • [FR Dijon] Editathon Wikipédia - femmes dijonnaises - Le mercredi 5 mars 2025 de 09h00 à 12h00.
  • [FR Le Mans] Permanence du mercredi - Le mercredi 5 mars 2025 de 12h30 à 17h00.
  • [FR Le Blanc] Ateliers “Libres” - Le mercredi 5 mars 2025 de 14h00 à 17h00.
  • [FR Le Blanc] Ateliers “Libres” - Le mercredi 5 mars 2025 de 14h00 à 14h00.
  • [FR Pessac] Cours gratuit d’Espéranto, langue Libre - Le mercredi 5 mars 2025 de 17h30 à 19h00.
  • [FR Beauvais] Sensibilisation et partage autour du Libre - Le mercredi 5 mars 2025 de 18h00 à 20h00.
  • [FR Orchies] Mercredis Linux - Le mercredi 5 mars 2025 de 19h30 à 23h30.
  • [FR Montpellier] ROBOTOP’IA (Robotique et IA, futur d’une rencontre) - Le jeudi 6 mars 2025 de 09h15 à 17h30.
  • [FR Martigues] Premiers pas avec Linux - Le jeudi 6 mars 2025 de 10h00 à 12h00.
  • [FR Joué-lès-Tours] Atelier du Libre - Le jeudi 6 mars 2025 de 13h30 à 16h00.
  • [FR Montpellier] Atel'libre | PAO : Gimp, Inkscape, Scribus, Krita - Le jeudi 6 mars 2025 de 17h00 à 19h00.
  • [FR Chambéry] Repair du libre - Le jeudi 6 mars 2025 de 18h00 à 20h00.
  • [FR Angers] Rencontre mensuelle OpenStreetMap - Le jeudi 6 mars 2025 de 18h15 à 19h15.
  • [FR Béziers] Permanence | GNU/Linux et Logiciels Libres - Le jeudi 6 mars 2025 de 18h30 à 21h00.
  • [FR Montrouge] Rencontre contributeurs OpenStreetMap Sud de Paris - Le jeudi 6 mars 2025 de 19h00 à 22h00.
  • [FR via Internet] Permanence numérique en visio - Le jeudi 6 mars 2025 de 20h00 à 21h30.
  • [internet via Internet] Permanence numérique en visio - Le jeudi 6 mars 2025 de 20h00 à 21h30.
  • [FR Chambery] Forum Alpinux - Le jeudi 6 mars 2025 de 20h00 à 22h00.
  • [FR Nantes] Bureautique accessible - Le vendredi 7 mars 2025 de 09h00 à 17h00.
  • [FR Quimperlé] Point info GNU/Linux - Le vendredi 7 mars 2025 de 13h30 à 17h30.
  • [FR Figeac] Café bidouille, réparation informatique - Le vendredi 7 mars 2025 de 14h00 à 17h00.
  • [FR Anglet] Rencontre Mapadour (groupe local OSM) - Le vendredi 7 mars 2025 de 16h00 à 19h00.
  • [FR Milly-sur-Thérain] Sensibilisation et partage autour du Libre - Le vendredi 7 mars 2025 de 17h00 à 19h00.
  • [BE Antoing] Atelier Linux - Le vendredi 7 mars 2025 de 18h00 à 20h00.
  • [FR Paris] Soirée « radio ouverte » au studio de Cause Commune - Le vendredi 7 mars 2025 de 19h30 à 22h00.
  • [FR Annecy] Réunion hebdomadaire AGU3L Logiciels Libres - Le vendredi 7 mars 2025 de 20h00 à 23h59.
  • [FR Marignier] Utilisation d’internet - Le samedi 8 mars 2025 de 09h00 à 12h00.
  • [FR Villeneuve d’Ascq] Ateliers « Libre à vous » - Le samedi 8 mars 2025 de 09h00 à 12h00.
  • [FR Lézignan-Corbières] Atelier au fablab de Lézignan-Corbières - Le samedi 8 mars 2025 de 10h00 à 12h00.
  • [FR Bégard] Permanence infothema à Bégard (Groupe 1) - Le samedi 8 mars 2025 de 10h00 à 12h00.
  • [FR Lézignan-Corbières] Initiation à un logiciel libre de dessin vectoriel - Le samedi 8 mars 2025 de 10h00 à 12h00.
  • [FR Ivry sur Seine] Cours de l’École du Logiciel Libre - Le samedi 8 mars 2025 de 10h30 à 18h30.
  • [FR Quimperlé] Install Party GNU/Linux - Le samedi 8 mars 2025 de 14h00 à 17h30.
  • [FR Fontenay-le-Fleury] Conférence : Droit & Image – Ce que vous pouvez (ou pas) faire avec vos photos ! - Le samedi 8 mars 2025 de 14h00 à 17h00.
  • [FR Le Havre] Install partie - Le samedi 8 mars 2025 de 14h00 à 17h00.
  • [FR Nantes] Permanence Linux-Nantes - Le samedi 8 mars 2025 de 15h00 à 18h00.
  • [FR Quimper] Permanence Linux Quimper - Le samedi 8 mars 2025 de 16h00 à 18h00.
  • [FR Vandœuvre-lès-Nancy] Atelier modélisation boitier d’un capteur de distance - Le dimanche 9 mars 2025 de 10h00 à 13h00.
  • [FR St Caprais de bordeaux] Ğmarché - Le dimanche 9 mars 2025 de 10h00 à 15h00.

[FR Montpellier] Émission | Radio FM-Plus | Temps Libre | Diffusion - Le lundi 3 mars 2025 de 09h00 à 10h00.

Montpel'libre réalise une série d’émissions régulières à la Radio FM-Plus intitulées « Temps Libre ». Ces émissions sont la présentation hebdomadaire des activités de Montpel’libre.

Après le jingle où l’on présente brièvement Montpel'libre, nous donnerons un coup de projecteur sur les activités qui seront proposées prochainement.

Ces émissions seront l’occasion pour les auditeurs de découvrir plus en détails les logiciels libres et de se tenir informés des dernières actualités sur le sujet.

Alors, que vous soyez débutant ou expert en informatique, que vous ayez des connaissances avancées du logiciel libre ou que vous souhaitiez simplement en savoir plus, Montpel'libre, au travers de cette émission, se fera un plaisir pour répondre à vos attentes et vous accompagner dans votre découverte des logiciels libres, de la culture libre et des communs numériques.

Vous vous demandez peut-être ce qu’est un logiciel libre. Il s’agit simplement d’un logiciel dont l’utilisation, la modification et la diffusion sont autorisées par une licence qui garantit les libertés fondamentales des utilisateurs. Ces libertés incluent la possibilité d’exécuter, d’étudier, de copier, d’améliorer et de redistribuer le logiciel selon vos besoins.

Inscription | GPS 43.60524/3.87336

Fiche activité:
https://montpellibre.fr/fiches_activites/Fiche_A5_017_Emission_Radio_Montpellibre_2024.pdf

• Radio FM-Plus, 4 rue Saint Barthelemy, Montpellier, Occitanie, France
• https://montpellibre.fr
• montpel-libre, radio, fm-plus, temps-libre, diffusion

[CA-QC Montréal] Rencontres-Linux Québec - Le mardi 4 mars 2025 de 17h30 à 21h30.

Local de la rencontre: École de Technologie Supérieure A-13??
Rencontre virtuelle: https://bbb3.services-conseils-linux.org/Linux-Meetup

17:30 à 19:00 - 5 à 7 virtuel et en présentiel

Rejoignez-nous pour un moment de détente et de convivialité lors de notre 5 à 7. Que vous préfériez nous retrouver au Resto-Pub 100 Génies de l’ÉTS ou en ligne sur BigBlueButton (BBB), l’essentiel est de partager un moment agréable. Si vous avez l’intention de venir en personne, veuillez nous en informer afin de pouvoir réserver suffisamment de place pour vous.

18:30 à 19:00 - Installation et tests de l’environnement hybride (tests de son et vidéo)

19:00 à 21:30 - Programmation de la rencontre

1. Accueil et mot de bienvenue
2. Capsule éducative [? ?]
3. Présentation [? ?]
4. Une période d’échange de trucs et astuces sous Linux, où chacun est encouragé à partager ses connaissances.

Extras

Que vous soyez débutant ou expert, étudiant ou professionnel, cette réunion est ouverte à tous. Elle réunit une diversité de personnes, allant des gestionnaires aux programmeurs, des professeurs aux retraités, unissant ainsi des esprits passionnés par les logiciels libres, quel que soit votre domaine d’expertise.

Rejoignez-nous pour cette opportunité exceptionnelle de socialiser, d’apprendre, et de tisser des liens avec d’autres passionnés. Ensemble, nous pouvons approfondir notre compréhension des logiciels libres et contribuer à une communauté dynamique.

La participation est gratuite, et nous avons hâte de vous rencontrer, que ce soit en personne ou en ligne. Inscrivez-vous dès maintenant pour recevoir le lien de la réunion virtuelle, et pensez à nous informer si vous prévoyez de vous joindre à nous au Resto-Pub 100 Génies de l’ÉTS.

Au plaisir de partager cette soirée exceptionnelle avec vous!

Cordialement,

Martial

P.S.: Pour le transport en commun : Station de métro Bonaventure

• École de Technologie Supérieure et virtuel, ÉTS - Pavillon A, 1100, rue Notre-Dame Ouest, Montréal, Montréal, Québec
• https://www.rencontres-linux.quebec/
• linux-meetup-montréal, rencontres-linux-québec

[FR Paris] Protéger ses pratiques numériques - Du lundi 3 mars 2025 à 09h30 au mardi 4 mars 2025 à 18h00.

Cette formation présente une démarche d’analyse des menaces dans les activités associatives, militantes ou personnelles, dans des contextes d’utilisation d’outils numériques. Elle propose également des logiques de sécurisation des pratiques.

Sauf à ne rien faire, il n’existe pas de situation ou de solution « parfaitement sécurisée ». Il est néanmoins pertinent de réfléchir aux intérêts de protéger ses pratiques numériques. Dans de nombreuses situations cela est plus que nécessaire : pour prendre soin de soi ou des personnes avec qui l’on s’organise ou que l’on aide et/ou pour être plus efficace dans la poursuite de nos objectifs politiques et sociaux.

Cette formation propose des méthodes et outils pour penser la sécurisation de ses pratiques, notamment informatiques, comme un processus. Elle permet d’évaluer les outils numériques utilisés ou envisagés au regard de la nature des activités, des menaces existantes, des informations et des correspondant·es que vous cherchez à protéger. Sans offrir de solution « clé en main », elle propose un cadre pour commencer à améliorer la sécurisation de ses activités en accord avec ses objectifs et les contraintes existantes.

Lors de la dernière session de formation, en mars 2024, le taux de satisfaction des stagiaires était de 4,9/5. Iels ont particulièrement apprécié « le partage des expériences avec les autres participant⋅es » et « le cadre posé sans jugement de valeurs ou des pratiques. ». Parmi les expressions employées par les participant·es pour décrire la formation, citons: « Sécuriser c’est un processus de soin » et « La sécurisation des pratiques est une affaire collective ».

À qui s’adresse cette formation?
La formation est ouverte à toute personne soucieuse d’améliorer la protection de ses pratiques numérique. Elle s’adresse en particulier aux acteur·ices du milieu associatif souhaitant adopter de bonnes pratiques en matière d’autodéfense numérique et accompagner ces évolutions dans leurs organisations.

Objectifs pédagogiques

• Savoir mettre en place un modèle des risques et des menaces liées à nos pratiques informationnelles – principalement numériques - au sein de nos structures.
• Mieux comprendre les menaces de surveillance pesant sur les échanges numériques.
• Découvrir ou mieux comprendre des bonnes pratiques permettant d’améliorer la sécurité de nos activités informatiques.
• Améliorer ses capacités à diffuser et faciliter l’adoption d’une évolution des pratiques de sécurisation dans ses organisations.

Déroulé

• Enjeux de la surveillance, individuellement et collectivement: éléments de compréhension politiques, juridiques et techniques.
• Sécurisation des pratiques, réduction des risques: une approche collective et de soin.
• Modélisation de la menace et processus de planification de sécurité opérationnelle.
• Logiques de sécurisation des pratiques et de mise en place d’outils face aux contraintes.
• Présentation et analyse d’outils numériques de protection et possible prise en main.
• Enjeux juridiques sur la protection des données.
• Échanges et accompagnement éventuel sur des enjeux concrets liés aux problématiques des participant·es (outils, enjeux juridiques, diffusion au sein d’une organisation…).

Méthode mobilisée et évaluations
La formation est animée de façon à permettre à chacun·e·de partir de ses besoins en les partageant avec les autres participant‧e‧s afin de construire une analyse commune. Un éclairage méthodologique et technique adapté au niveau des participant⋅es est assuré par les formateur⋅ices.
Chaque temps est rythmé par des apports théoriques, de l’expérimentation collective et des travaux en petits ou grand groupe. Tous ces temps se déroulent de façon participative, de manière à s’appuyer sur l’expérience et les savoirs des participant·es et d’être en mesure de répondre à leurs attentes, besoins et interrogations. Une évaluation des connaissances est réalisée en amont, puis à mi-parcours et à la clôture de l’action de formation.

Pré-requis

Participer à la formation en tant que membre d’un collectif.

Cette formation est dispensée en langue française.

Matériel requis
Idéalement, mais non obligatoire, amener un ordinateur portable et/ou un smartphone équipé d’un système d’exploitation à jour et en avoir un usage courant pour pouvoir réaliser certaines des expérimentations et découvertes d’outils proposées.
La fiche « FormationsNumérique_ MatérielNécessaire_ritimo_25.pdf », détaille les équipements matériels et logiciels nécessaires pour suivre cette formation, et précise les points d’attention y afférents.

Formatrice et intervenant
Mélissa Richard, chargée d’animation numérique pour le réseau ritimo et
Sx, militant engagé dans la défense des libertés en ligne et hors ligne, juriste bidouilleur, auteur du « Guide de Survie des Aventuriers du Net » (édité par l’association CECIL).

Informations pratiques

• Dates: lundi 3 et mardi 4 mars 2025
• Durée: 2 jours, soit 14 heures de formation
• Modalité de formation: en présentiel
• Lieu: au CICP, 21ter rue Voltaire, 75011 PARIS
• Horaires: de 9h30 à 18h
• Nombre de participant·es minimum: 6 personnes
• Nombre de participant·es maximum: 15 personnes
• Date limite d’inscription: 18 février 2025
• Note pour les personnes bénéficiaires de la formation professionnelle: il est fortement recommandé de s’inscrire au plus tard un mois avant la formation pour que nous puissions vous faire parvenir devis et convention.

Précautions sanitaires
Nos formations en présentiel se déroulent dans le respect des gestes barrières et d’un protocole sanitaire mis en place pour la protection de tou·tes (mis à jour en fonction de l’évolution de la situation).

Accessibilité
Toutes les salles accueillant nos formations sont accessibles aux personnes à mobilité réduite. Si vous avez d’autres besoins nécessitant que nous adaptions nos modalités pédagogiques, contactez-nous soit à l’adresse mail mentionnée ci-dessous, soit par téléphone, ou précisez-le dans le formulaire de demande d’inscription.

Frais pédagogiques de formation

• 30 euros – étudiant·es et chômeur·ses (sur justificatif)
• 60 euros - bénévoles, volontaires des membres et relais ritimo et Coredem
• 80 euros - bénévoles, volontaires d’autres associations
• 600 euros - salarié·es bénéficiaires de la formation professionnelle

Inscription
Pour faire une demande d’inscription, merci de compléter le formulaire de demande d’inscription.
Une fois votre demande d’inscription validée, nous vous demanderons de nous faire parvenir un acompte de 15 euros à l’ordre de ritimo (21 ter rue Voltaire 75011 Paris) pour confirmer votre inscription. Celui-ci sera encaissé si vous annulez votre participation moins de deux semaines avant la formation.

• CICP, 21 ter, rue Voltaire, Paris, Île-de-France, France
• https://www.ritimo.org/Proteger-ses-pratiques-numeriques-mars-10692?id_evenement=2849
• ritimo, logiciel-libre, formation, sécurité, atelier

[FR Nantes] 23 bonnes raisons pour adopter l’éducation ouverte - Du lundi 3 mars 2025 à 10h00 au vendredi 28 mars 2025 à 11h00.

23 bonnes raisons pour adopter l’éducation ouverte

La chaire UNESCO RELIA avec l’aide du réseau UNOE et de l’Université européenne du bien-être EUniWell propose une initiative inédite pour participer à la semaine internationale de l’éducation ouverte OEWeek, promue par Open Éducation Global: 23 bonnes raisons pour adopter l’éducation ouverte

Le projet est simple:

• Une publication d’un article par jour durant tout le mois de mars sur 3 blogs.
• Chaque article promeut un argument pour convaincre d’opter pour l’éducation ouverte
• Des contributions du monde entier: 23 contributeurs dont 3 de Nantes Université, 13 pays représentés, dans 8 langues.
• Toutes les contributions seront sous Licence Créative Commons BY, pour en faciliter les diffusions et réutilisations.

Rendez-vous sur le blog de la Chaire Relia pour vous laisser convaincre chaque jour un peu plus qu’il faut adopter l’éducation ouverte !

• Nantes, Pays de la Loire, France
• https://chaireunescorelia.univ-nantes.fr/2025/03/03/pour-decouvrir-23-raisons-en-faveur-de-leducation-ouverte-cest-par-ici/
• éducation-ouverte, éducation, multilinguisme, chaire-unesco-relia

[FR Martigues] Culture WEB - Le lundi 3 mars 2025 de 17h00 à 19h00.

Les Espaces publics numériques (EPN) vous proposent une séance pour découvrir l’actualité du net, mais également bien d’autres sujets !

Présentation

« Fake news », actualités, culture geek, réseaux sociaux, darknet, cryptomonnaie, l’univers du « libre », l’écologie numérique, l’impact du digital sur l’environnement, les réflexes à adopter… Une séance pour décrypter toute l’actualité du numérique en compagnie des médiateurs numériques.

En savoir plus

Cette activité fait partie de l’ensemble des ateliers collectifs proposés par les Espaces Publics Numériques (EPN) de la ville de Martigues.
Ces ateliers vont vous permettre de découvrir dans la convivialité des outils et des usages numériques utiles en fonction de votre niveau.
Il s’agit d’ateliers collectifs encadrés par des médiateurs numériques.

• Nos espaces sont labellisés SUD LABS par la Région Sud Provence-Alpes-Côte-d’Azur.
• inscription possible sur https://logen.ville-martigues.fr

• Retrouvez-nous sur Facebook

• EPN Maison de la Formation et Jeunesse, quai Lucien Toulmond, Martigues, Provence-Alpes-Côte d’Azur, France

• https://www.ville-martigues.fr/services-en-ligne/martigues-numerique/espaces-publics-numeriques

• internet, web, atelier, epn, médiation-numérique

[FR Saint-Nazaire-en-Royans] Permanence Rézine Cambuse - Le lundi 3 mars 2025 de 17h30 à 19h30.

Rézine est un fournisseur d’accès à Internet qui défend une vision politique des technologies et des réseaux. Pour cela, Rézine met notamment en œuvre un accès Internet local, à prix juste, respectant la neutralité du Net, piloté par ses usagères et usagers, dans une démarche émancipatrice.

Nous fournissons Internet via la fibre, via wifi (radio) et proposons également des VPN.

Par ailleurs fournir une critique du numérique, et en particulier des réseaux, est une activité inhérente à notre activité de fournisseur d’accès à Internet, que nous avons affirmée dans l’objet de la structure. Nous inscrivons notre démarche dans une tradition d’éducation populaire, qui vise à contribuer à l’émancipation des personnes, dans leur rapport aux technologies et aux réseaux, quel que soit leur niveau de connaissance.

Venez nous rencontrer pour discuter, devenir membre, poser vos questions sur la fibre, sur Internet, ou juste par curiosité!

• Les BonBONs du Vercors, 1 rue des Mariniers, Saint-Nazaire-en-Royans, Auvergne-Rhône-Alpes, France
• https://www.rezine.org
• fai, connectivité, fibre, ftth, radio, rézine, éducation-populaire, permanence

[FR Bègles] Soirée découverte de Linux spécial grands débutants - Le lundi 3 mars 2025 de 18h30 à 20h30.

Lundi 3 mars 2025 à 18h30 à la ZAP

« Peut-on éviter d’acheter un nouvel ordinateur en installant Linux sur son vieux matos ? Le logiciel libre, c’est anticapitaliste ? Ma vie privée est-elle mieux protégée avec l’informatique libre ? »

Avec humour et esprit de synthèse, Antony, ancien journaliste, désormais webmaster épris de numérique responsable, vous emmène dans une ballade déconcertante et instructive dans un monde de gnous et de manchots pour répondre à ces questions et toutes celles qu’on peut se poser quand on est novice en la matière.

Cette présentation sera suivie d’une session (libre, forcément !) d’expérimentation ludique de différents systèmes d’exploitation libres à explorer soi-même, avec deux utilisateurs confirmés à vos côtés. À recommander à tous, curieux, déjà convaincus et sceptiques…

Également aux parents qui souhaitent éveiller leurs enfants avec un système adapté à leurs besoins, aux membres d’associations avec un parc d’ordinateurs plus ou moins vieillissant… et tout particulièrement à ceux qui cherchent à sauver leur ordinosaure et/ou à aligner leurs valeurs idéalistes avec la réalité de leur quotidien informatique.

Repas en auberge espagnole : apportez de quoi grignoter ! Boissons en vente sur place.
Merci de vous inscrire pour aider les organisateurs à prévoir la logistique (adresse de courriel requise pour l’inscription, vous recevrez simplement un rappel le week-end précédent l’événement).

PS: je ne suis pas l’organisateur, je publie juste cette information qui mérite d’être partagée.

• ZAP : Zone À Partager, 1 place du 14 Juillet, Bègles, Nouvelle-Aquitaine, France
• https://zoneapartager.org
• linux, vie_privée, gnu-linux, logiciels-libres, découverte

[FR Limoges] ExpoLibre - Du mardi 4 mars 2025 à 10h00 au samedi 29 mars 2025 à 18h00.

_________________________________________________________

ExpoLibre (une expo sur le logiciel libre:D)

Expolibre est un ensemble de panneaux destinés au grand public qui présentent la philosophie du logiciel libre, mouvement qui se développe depuis le début des années 80, et expliquent ce que sont les logiciels libres. L’objectif est de sensibiliser aux enjeux de société liés à cette révolution informatique.

Dans l’esprit du logiciel libre, cette exposition est « libre » et nous vous invitons à la télécharger pour la diffuser, la copier, l’exposer ou l’adapter.

L’Expolibre a été réalisée par le groupe sensibilisation de l’April, dont l’objectif est la production, l’inventaire et l’amélioration des ressources de communication autour du logiciel libre, à des fins de promotion et de sensibilisation du public à ces enjeux.

Pour en savoir plus sur l’Expolibre : www.expolibre.org.

(plus d’informations auprès de la Bfm centre-ville: 05 55 45 96 53)

Exposition proposée par le réseau des Bfm de Limoges
dans le cadre du Mois Du Logiciel Libre.

• Bfm Limoges, 2 place Aimé Césaire, Limoges, Nouvelle-Aquitaine, France
• libre-en-fete-2025, bfm, bfm_limoges, bibliothèque-francophone-multimédia, mdll, logiciels-libres, exposition, expolibre

[internet] Émission «Libre à vous!» - Le mardi 4 mars 2025 de 15h30 à 17h00.

L’émission Libre à vous! de l’April est diffusée chaque mardi de 15 h 30 à 17 h sur radio Cause Commune sur la bande FM en région parisienne (93.1) et sur le site web de la radio.

Le podcast de l’émission, les podcasts par sujets traités et les références citées sont disponibles dès que possible sur le site consacré à l’émission, quelques jours après l’émission en général.

Les ambitions de l’émission *Libre à vous!*

Découvrez les enjeux et l’actualité du logiciel libre, des musiques sous licences libres, et prenez le contrôle de vos libertés informatiques.

Donner à chacun et chacune, de manière simple et accessible, les clefs pour comprendre les enjeux mais aussi proposer des moyens d’action, tels sont les objectifs de cette émission hebdomadaire.

L’émission dispose:

• d’un flux RSS compatible avec la baladodiffusion
• d’une lettre d’information à laquelle vous pouvez vous inscrire (pour recevoir les annonces des podcasts, des émissions à venir et toute autre actualité en lien avec l’émission)

• d’un salon dédié sur le webchat de la radio

• Radio Cause Commune,

• https://www.libreavous.org

• april, radio, cause-commune, libre-à-vous

[FR Montpellier] Atel'libre | Modélisez et animez vos images 3D avec Blender - Le mardi 4 mars 2025 de 17h00 à 19h00.

C’est avec un grand plaisir que nous vous annonçons cette réunion du groupe Blender à Montpellier. (Le premier mardi de chaque mois).

Rencontrer le groupe local d’utilisateurs du logiciel de modélisation 3D Blender pour échanger et actualiser ses connaissances sur ce logiciel à la fois très puissant et riche en potentialités. Attention, il ne s’agit pas d’ateliers d’initiation à Blender.

Les thèmes que nous vous proposons d’aborder :

Le programme :

• Initiation à Blender
• les activités du Groupe Blender
• premiers pas dans l’univers 3d
• prise en main des outils de base
• inscriptions aux formations Blender

Blender est un logiciel libre de modélisation, d’animation et de rendu en 3D. Cette réunion se veut pour partager du temps autour du projet, s’entre-aider, s’émuler, s’amuser, produire, ou tout simplement discuter. Cette réunion s’adresse à toutes les personnes débutantes, confirmées et même curieuses de l’image en 3D.

Ces rencontres du groupe Blender ont lieu le premier mardi de chaque mois de 17h00 à 19h00.
Sur inscription | GPS 43.60859/3.89329

• La Fabrique, médiathèque Émile Zola, 218 boulevard de l’Aéroport international, Montpellier, Occitanie, France
• https://montpellibre.fr
• montpel-libre, logiciels-libres, blender, 3d, image, atelier-libre

[FR Grenoble] Permanence Rézine - Le mardi 4 mars 2025 de 19h00 à 20h00.

Rézine est un fournisseur d’accès à Internet qui défend une vision politique des technologies et des réseaux. Pour cela, Rézine met notamment en œuvre un accès Internet local, à prix juste, respectant la neutralité du Net, piloté par ses usagères et usagers, dans une démarche émancipatrice.

Nous fournissons Internet via la fibre, via wifi (radio) et proposons également des VPN.

Par ailleurs fournir une critique du numérique, et en particulier des réseaux, est une activité inhérente à notre activité de fournisseur d’accès à Internet, que nous avons affirmée dans l’objet de la structure. Nous inscrivons notre démarche dans une tradition d’éducation populaire, qui vise à contribuer à l’émancipation des personnes, dans leur rapport aux technologies et aux réseaux, quel que soit leur niveau de connaissance.

Venez nous rencontrer pour discuter, devenir membre, poser vos questions sur la fibre, sur Internet, ou juste par curiosité!

• Collectif Voisin, place André Charpin, Grenoble, Auvergne-Rhône-Alpes, France
• https://www.rezine.org
• fai, connectivité, fibre, ftth, radio, rézine, éducation-populaire, permanence

[FR Croix] Atelier Local-Low-Tech - Le mardi 4 mars 2025 de 19h00 à 22h00.

L’Association Club Linux Nord Pas-de-Calais est présent tous les premiers mardis du mois aux Petites Cantines, à Croix.

Au cours de ces séances, nous vous proposons d’installer le système d’exploitation libre Linux et/ou les logiciels libres que vous utilisez sur votre ordinateur.

Si votre ordinateur est récent et que vous vous voulez vous donner les moyens de maîtriser les informations qui y entrent et en sortent, ou si votre ordinateur devient poussif…

Pensez à nous rendre visite, c’est gratuit et on vous donnera toutes les clés pour que vous puissiez faire le choix qui vous convient

Après une longue attente la version 0.55 du jeu Unvanquished a été publiée le 20 octobre 2024. Deux mises à jour mineures se sont succédées le 3 novembre et le 15 décembre pour peaufiner cette version, juste à temps pour être déposée sous le sapin de Noël !

Unvanquished est un jeu vidéo libre et gratuit mêlant stratégie en temps réel et actions à la première personne dans un univers futuristique où deux factions (humains, aliens) combattent pour leur survie.

S’inscrivant dans la continuité de Tremulous (révélé en 2006) et basé sur ce dernier, Unvanquished développe cette expérience de jeu nerveuse et exigeante depuis 2013, en améliorant continuellement le moteur et explorant des variantes et ajustements de jouabilité.

Laisse-moi goûter à cette version !

• lien nᵒ 1 : Unvanquished 0.55: Awesomeness has arrived
• lien nᵒ 2 : Unvanquished 0.55.1, let’s polish it!
• lien nᵒ 3 : Unvanquished 0.55.2: bots in the sky
• lien nᵒ 4 : Des nouvelles de Unvanquished
• lien nᵒ 5 : Unvanquished, 10 ans et Invaincu

Sommaire

• Gameplay
• Bots
• Interface utilisateur
• Traductions
• Nouveaux visuels
• Fichier d’entité
• Le futur est lumineux
• Corrections du moteur de rendu
• Performance améliorées
• Bien entendu que ça fait tourner Unvanquished !
• Nouveaux joujoux
• À venir
• Il est temps de jouer !

Cette version avait été promise dans le dernier article Des nouvelles de Unvanquished, et 10 mois après la version 0.54, voici la version 0.55.

Pendant cette année 2024, le jeu a fait l’objet d’un développement soutenu et vu l’arrivée de nouveaux contributeurs.

Gameplay

• La portée du « rocket pod » a été réduite: 2000qu → 1300qu (62m → 40m).
• Il n’est plus possible de désévoluer vers la même classe, ce qui permettait de recharger ses projectiles sans attendre.

Bots

• Les bots aliens savent désormais éteindre les bases en feu.
• Ils peuvent aussi utiliser le granger avancé pour atteindre des plate-formes élevées et y construire.
• Les classes sachant marcher sur les murs le font de manière plus fiable, et le saut de mur du maraudeur est plus précis lorsqu’il escalade des murs.

D’autres améliorations sont plus subtiles, les bots peuvent naviguer dans les cartes de façon plus efficace depuis que la taille des tuiles du maillage de navigation est configurable. Les mappers (ceux qui créent ou modifient des cartes) peuvent aussi configurer d’autres aspects de la navigation.

Un déséquilibre qui rendait les bots aliens moins bons que les bots humains a été retravaillé.

La navigation dans la carte perseus a été améliorée. C’est un des patchs de la mise à jour mineure 0.55.1, c’était déjà prêt pour la 0.55 mais avait été oublié (oups !).

La 0.55.2 a donné aux bots la capacité de voler et la capacité de danser autour des ravins sans tomber.

Interface utilisateur

Il est désormais possible de se déplacer et d’utiliser certaines touches d’action alors que certains menus circulaires sont ouverts : évolution, construction, balises (beacons). Cela permet d’ouvrir le menu de construction en tant que granger avancé sans tomber. On peut aussi évoluer tout en courant ou en sautant, etc.

Les nouveaux menus avec les options de réticules.

Traductions

La version 0.55 est la première version majeure d’Unvanquished à distribuer de nouveau des traductions ! Nous avions déjà distribué quelques traductions avec la version de correction 0.54.1, elles étaient en quelques sorte en prévisualisation. Cette version apporte les traductions pour le Français, l’Allemand, l’Italien, l’Espagnol, le Finlandais, deux variantes de Portugais, et trois variantes de Chinois.

Dans les premiers jours d’Unvanquished nous avions des traductions, mais il y a longtemps nous avons changé la technologie utilisée pour implémenter l’interface utilisateur et la prise en charge des traductions a dû être réimplémentée. Les voici de retour et nous sommes heureux de vous les distribuer de nouveau. Pour contribuer plus de traductions et les affiner, le mieux est de le faire sur Weblate.

Nouveaux visuels

De nouveaux modèles sont là : la « painsaw » d’Alex Tikkoiev et le Chaingun d’extreazz. Ils ont été intégrés au jeu par Ishq. Cela semble simple à faire mais nous n’avons pas de modeleur ni d’animateur actif et cela nous freine beaucoup, vous pouvez nous rejoindre.

Le nouveau chaingun d’extreazz.

La painsaw produit désormais des étincelles quand elle impacte des surfaces dures, agissant comme le Grand Communicateur de vos désirs de disperser des tripes extra-terrestres.

La nouvelle painsaw d’Alex Tikkoiev.

Il y a dix ans nous avons reçu une fonctionnalité bien sympathique appelée particules douces (soft particles). Cela empêche certains effets comme le brouillard ou les nuages d’acides d’être affichés de manière disgracieuse lorsqu’ils touchent des murs. Initialement l’effet n’était configuré que pour une poignée de shaders. Rapidement des programmeurs paresseux se sont dits : « configurer les shaders est ennuyeux, et si nous activions la fonctionnalité pour toutes les particules ? ». Malheureusement, cela rend certaines particules invisibles, spécialement les effets d’impacts qui sont très proches de murs ou de sols. Apparemment personne n’a remarqué ça pendant 9 ans, jusqu’à ce que nous retournions à la configuration manuelle de shaders à cause de changements architecturaux liés à autosprite2. Après une revue méticuleuse de tous les systèmes de particules du jeu, nous avons corrigé, retiré ou amélioré certains effets graphiques. Par exemple le souffle du canon lucifer produit désormais une onde de choc, causant une distorsion visuelle. Un tel effet était déjà présent dans les données, mais il ne fonctionnait pas à cause d’un problème de tri des shaders. Le tir secondaire produit aussi un flash violacé à l’impact, effet qui était souvent invisible à cause des particules douces automatiques.

Le nouvel effet de soin de la médistation.

Reaper a repensé l’effet de soin de la medistation et l’a rendue plus transparente, pour que les joueurs en cours de soin puissent voir à travers.

Sweet a ajouté un nouvel effet visuel au champ de force de la carte plat23. Cela utilise l’effet de mirage de chaleur (heat haze) qui était initialement conçu pour les armes et les effets de feu, mais il se trouve que ça peut également produire des effets très sympathiques dans les cartes. Nous remercions Masmblr pour la manière dont il nous fait avancer en démontrant dans ses propres cartes communautaires comment il est possible d’exploiter de façon créative et nouvelle des fonctionnalités que nous proposons déjà !

Fichier d’entité

Le moteur prend désormais en charge les fichiers d’entité. Cela est particulièrement utile pour les cartes (niveaux de jeu) sans source (il y en a des centaines !). Un fichier d’entité permet certaines personnalisations de comment certaines entités fonctionnent (portes, ascenseurs, téléporteurs…). Il est possible d’extraire une description d’entités avec q3map2 et le fichier extrait peut être édité avec un éditeur de texte et lu par le moteur lorsqu’il charge une carte. Le fichier d’entité peut aussi être utilisé pour modifier comment la lumière d’une carte sera appliquée (il est possible d’y renseigner des variables qui configurent le moteur de rendu pour cette carte).

Le futur est lumineux

Une vidéo démontrant la compatibilité des lumières de diverses cartes historiques (voir la vidéo complète).

Un effort aux long cours est fait pour que le moteur affiche de meilleures lumières en jeu. Les investigations ont commencé à livrer des résultats significatifs en 2020 avec l’affinage du procédé de compilation des lumières. Cet effort est multi-facettes et touche à de multiples aspects de la chaîne de production et de rendu. Ces dernières années, Illwieckz s’est assuré que différents types d’éclairage soient pris en charge. L’éclairage par vertex (vertex lighting) a été ajouté en plus de l’éclairage par grille (grid lighting) et de l’éclairage par texture (lightmap). Ainsi les cartes qui mélangent éclairage par vertex et éclairage par texture sont désormais correctement affichées. Illwieckz a aussi débuggué les styles de lumières, une sorte de lumière dynamique pré-calculée qui fusionne plusieurs textures de lumière (lightmap) au moment du rendu.

Comparaison entre l'ancien suréclairage (à gauche) et le nouveau suréclairage (à droite). Comparer avec un curseur.

Après cela Illwieckz a réimplémenté le mécanisme de suréclairage (overbright) pour éviter la troncature des lumières (light clamping). Il se trouve que le moteur de rendu de Quake 3 souffrait d’une limitation qui atténuait les lumières autant qu’il les éclaircissait… Le nouveau code non-buggé est désormais activé par défaut. Cela a suscité des débats puisque comme le moteur id Tech 3 avait un suréclairage buggé depuis plus de 20 ans, utiliser un moteur de rendu non-buggé peut révéler des bugs que les créateurs de niveaux n’ont jamais vu avant, et il était même possible d’introduire des bugs dans certains logiciels de production sans que les gens ne s’en rendent compte ! Certaines personnes peuvent argumenter que l’affichage buggé est la façon dont le créateur du niveau s’attend à ce que son niveau soit vu… Cette histoire va si loin que cela mériterait un article dédié !

La prochaine étape sur ce chemin vers un meilleur éclairage sera de faire de la colorimétrie correctement et de faire de la fusion linéaire de lumière (quelque chose qu’id Tech 3 n’a jamais fait), mais cette tâche est pour le futur.

Corrections du moteur de rendu

Une vidéo montrant la récursion de miroirs et de portails et leur fusion (voir la vidéo complète).

• Sprites : Les surfaces utilisant le mot clé de shader autosprite2 sont correctement affichées, c’est parfois utilisé pour afficher des effets de symétrie axiale, par exemple pour une flamme de bougie. Ce travail a été réalisé par Slipher.
• Portails et miroirs : Reaper a terminé l’implémentation de la récursion de portail et de miroir, a implémenté la fusion de portails et la fusion alphaGen (une technique qui permet d’obscurcir un portail selon la distance à celui-ci), et a rendu possible d’avoir des portails mobiles. Il a corrigé la rotation de portail ainsi que des bugs de portails liés aux lumières, et s’est assuré que du creep extra-terrestre de taille 10 millions de fois la taille de l’univers observable n’apparaissent pas dans les portails…
• Vidéo : Nous pouvons à nouveau jouer des vidéos sur les surfaces. Avec le temps le code s’était gâté (rotten code), était devenu cassé et avait même été enlevé tandis qu’il était cassé. Il fut ressuscité et a fait l’objet d’une profonde réécriture par Slipher, et la fonctionnalité fonctionne de nouveau — et même mieux qu’avant (avec moins de limites arbitraires) ! Cette nouvelle implémentation était déjà visible dans la version 0.54.1, la voici désormais dans une version majeure. Le seul format pris en charge est l’antique format RoQ utilisé par Quake 3 qui, par mesure de compatibilité avec les données de jeu existantes, est le codec que nous devons prendre en charge avant tout autre codec. Nous ne fermons pas la porte au fait de prendre en charge d’autres codecs, mais pour cela il faudrait que la fonctionnalité soit utilisée plus souvent pour justifier cet effort supplémentaire.
• Brouillard : Reaper a corrigé l’effet de brouillard, qui était cassé dans la version 0.45. Oups !
• Lumières : Les lumières dynamiques sont désormais moins pixelisées, quand bien même ce problème n’est pas encore complètement corrigé.
• PBR : La prise en charge de textures prétendues « basées sur la physique » est désormais dans un état viable grâce à Ishq (plus d’artefacts noirs). C’est déjà utilisé avec un nouveau modèle de chaingun. Pour le rendre bon, nous avons besoin de le faire fonctionner avec les réflexions spéculaires (réflexions statiques).

Une vidéo montrant la lecture de vidéo sur les surfaces du jeu (voir la vidéo complète).

En corrigeant le shader autosprite2, la fusion de portails et la lecture de vidéos, nous avons corrigé 3 régressions du moteur original de Quake 3 et qui étaient liées à la prise en charge de format de fichiers anciens et de techniques tout aussi anciennes. Parce que notre moteur de rendu n’est plus celui de Quake 3, corriger certaines de ces régressions requiert parfois d’écrire du code neuf plutôt que de corriger un code existant, et c’est exactement ce qui s’est produit pour les portails.

Performance améliorées

Unvanquished 0.55.2 a été publiée pour Noël !

Le moteur et le jeu sont plus rapides que jamais !

• Simplification du ciel : Reaper a purifié par le feu le code de rendu du ciel qui était archaïque et… étrange. Ce code pouvait générer plus de 1000 triangles par trame rien que pour dessiner le ciel. Une skybox n’a pas besoin d’une géométrie aussi fine, elle est simplement modélisée comme l’intérieur d’un cube. En plus le code faisait des allers-retours mémoire entre la mémoire principale et la mémoire graphique…

Ces derniers temps, on a beaucoup parlé d’intelligence artificielle sur LinuxFr.org. D’IA propriétaires, et d’IA libres. Mais peut-on vraiment faire une IA libre ? La notion n’est pas sans poser quelques difficultés. Une (pas si) courte discussion du problème.

Sommaire

• On appellera IA un réseau de neurones artificiels
• Pour comprendre le réseau de neurones, il est nécessaire de disposer de bases statistiques
  • Les statistiques reposent sur la modélisation
    • Un exemple : la régression linéaire
• Le réseau de neurones
  • Le neurone naturel
  • Le neurone formel
  • La mise en réseau
  • Le réseau de neurones est Turing-complet
  • Le réseau de neurones présente un effet boîte noire important
  • Le réseau de neurones est un modèle statistique
    • Tous les modèles sont faux, certains sont utiles, et c’est vrai aussi pour le réseau de neurones
• Le but du logiciel libre est de rendre le pouvoir à l’utilisateur
  • La première des libertés est celle de savoir ce que je fais
  • Si je sais ce que je fais, je dois pouvoir modifier ce que je fais
• Le réseau de neurones est difficilement compatible avec le libre
  • Personne ne sait vraiment ce que fait un réseau de neurones
  • Disposer de la description complète d’un réseau de neurones ne permet pas de l’améliorer
  • La définition du code source d’un réseau de neurones est ambiguë
  • Cette ambiguïté fait courir un risque juridique sous certaines licences libres
    • Comment les boîtes qui font de l’IA non libre résolvent-elles ce dilemme ? Elles ne le résolvent pas
  • La définition d’une IA open source ressemble furieusement à un constat d’échec
• Conclusion : qu’attendre d’une IA libre ?

On appellera IA un réseau de neurones artificiels

Commençons par définir notre objet d’étude : qu’est-ce qu’une IA ? Par « intelligence artificielle », on pourrait entendre tout dispositif capable de faire réaliser par un ordinateur une opération réputée requérir une tâche cognitive. Dans cette acception, un système expert qui prend des décisions médicales en implémentant les recommandations d’une société savante est une IA. Le pilote automatique d’un avion de ligne est une IA.

Cependant, ce n’est pas la définition la plus couramment employée ces derniers temps. Une IA a battu Lee Sedol au go, mais ça fait des années que des ordinateurs battent les humains aux échecs et personne ne prétend que c’est une IA. Des IA sont employées pour reconnaître des images alors que reconnaître un chien nous semble absolument élémentaire, mais l’algorithme de Youtube qui te suggère des vidéos pouvant te plaire parmi les milliards hébergées fait preuve d’une certaine intelligence et personne ne l’appelle IA. Il semble donc que le terme « IA » s’applique donc à une technique pour effectuer une tâche plus qu’à la tâche en elle-même, ou plutôt à un ensemble de techniques partageant un point commun : le réseau de neurones artificiels.

Dans la suite de cette dépêche, j’utiliserai donc indifféremment les termes d’IA et de réseau de neurones1.

Pour comprendre le réseau de neurones, il est nécessaire de disposer de bases statistiques

Les statistiques (ou la statistique, on peut dire les deux, comme en Alexandrie), c’est la branche des mathématiques qui s’intéresse aux moyens, à partir de données observées et fondamentalement probabilistes, d’en tirer des conclusions généralisables (et idéalement, de prédire l’avenir à partir du passé).

La data science, c’est la branche de l’informatique qui s’intéresse aux moyens, à partir de données emmagasinées sur lesquelles on ne fait pas d’hypothèse de mode de génération, d’en tirer des conclusions généralisables (et idéalement, de prédire les données futures).

Ça vous semble similaire ? Ça l’est. Les deux champs vont avoir des divergences de vocabulaire, de langages (les stateux préfèreront R, les data scientists Python), de formation (les stateux sont plutôt des universitaires, les data scientists plutôt des informaticiens au niveau licence, mais ils ont les mêmes masters et doctorats), mais fondamentalement, et surtout mathématiquement, c’est la même chose. Les connaissances en inférence statistique (notamment bayésienne, pour ceux à qui ça parle) se généralisent très bien à la data science.

Pour faire court, un statisticien est un data scientist qui se la pète, alors qu’un data scientist est un informaticien qui, n’étant pas assez bon pour survivre à la rude concurrence universitaire, a multiplié son salaire par 10 ou 20 en allant vendre ses compétences statistiques à Facebook.

Les statistiques reposent sur la modélisation

En statistique, la manière la plus courante de répondre à une question est de construire un modèle. Prenons une question simple : je dispose d’un jeu de données où j’ai enregistré, pour 1000 personnes, leur IMC et leur taux de cholestérol. Je souhaite savoir s’il y a un lien entre les deux. On souhaiterait, dans ce cas simple, rechercher une relation monotone, sans faire d’hypothèse sur le type de relation.

Un exemple : la régression linéaire

Une manière de répondre à ma question est d’écrire et de trouver les meilleurs A et B pour que la droite « colle » le mieux possible au nuage de points. On démontre que la meilleure droite est celle qui minimise un certain critère, la somme des carrés des erreurs. Une fois qu’on a la meilleure droite possible, on peut faire plein de choses avec :

• On peut rétro-prédire le taux de cholestérol des personnes déjà observées et voir de combien la prédiction s’écarte du réel, ce qui fournit une erreur moyenne de prédiction ;
• On peut faire de même en prédisant juste le taux de cholestérol moyen pour tous les individus et comparer les erreurs moyennes de prédiction, ce qui permet de voir de combien le modèle améliore la prédiction (et donc de quantifier la quantité d’info apportée par la donnée IMC sur la variable cholestérol) ;
• On peut étudier le signe de A : si A est négatif, prendre du poids fait baisser le cholestérol : si A est positif, prendre du poids augmente le cholestérol : si A est nul, le poids n’apporte pas d’info sur le cholestérol.
• Par contre, on ne peut rien dire de la causalité. Tout ce qu’on a observé, ce sont des personnes qui, au même moment, avaient un IMC et un taux de cholestérol donnés. Impossible de dire s’ils ont ce cholestérol parce qu’ils ont cet IMC, s’ils ont cet IMC parce qu’ils ont ce cholestérol, ou s’ils ont ce cholestérol et cet IMC parce qu’ils ont une troisième exposition.
• On peut enfin faire effectuer de la prédiction à notre modèle : en lui passant une personne dont on ne connaît que l’IMC, on peut estimer son taux de cholestérol et assortir cette prédiction d’un niveau de certitude (ça demande un peu plus de maths, mais c’est l’idée).

On peut vouloir ajouter une troisième variable, mettons le tabagisme. On écrira alors :

Avec la variable tabac codée à 0 (non fumeur) ou 1 (fumeur). Noter que notre modèle est alors passé en dimension 3 : on ne cherche plus à faire passer la meilleure droite par rapport au nuage de points en 2D, mais à faire passer le meilleur plan par rapport au nuage de points en 3D. Noter aussi qu’on peut facilement inclure des variables qualitatives : il suffit de les coder 0 ou 1. On peut d’ailleurs inclure des variables à n modalités : il suffit de les recoder en n-1 sous-variables en 0-1 (la modalité de référence étant celle pour laquelle toutes les sous-variables sont à 0).

Les sont appelés des paramètres : c’est en les faisant varier qu’on ajuste le modèle aux données.

On peut ainsi ajouter un nombre quelconque de variables… Ou peut-être pas. En effet, on va finir par atteindre un seuil où le meilleur hyperplan est tout simplement celui qui passe par tous les points ! Si j’ai 50 individus et 50 paramètres, il est facile de choisir un plan qui passe par tous les individus. C’est ce qu’on appelle le surapprentissage : le modèle a tout simplement appris le jeu de données par cœur ! Le surapprentissage est un écueil des modèles trop complexes et un réseau de neurones est tout à fait capable de surapprendre.

Le réseau de neurones Le neurone naturel

Les neurones sont les cellules du système nerveux. Elles sont spécialisées dans la transmission d’information.

Comme tu peux le voir sur cette image issue de Wikimedia (source), un neurone comprend un nombre quelconque de dendrites, un corps cellulaire, et un axone. Point crucial : l’axone est unique. Il peut lui-même transmettre de l’information à différents neurones en aval, mais il transmet la même information. Or l’information, dans un neurone, peut entrer par les dendrites et par le corps cellulaire, mais elle ne peut ressortir que par l’axone (on peut faire abstraction de la gaine de myéline et des nœuds de Ranvier, qui ont un rôle central dans la vitesse de conduction de l’information mais qui ne changent rien aux calculs effectués). Autrement dit, un neurone transmet la même information à tous les neurones d’aval, et si ceux-ci en font un usage différent, c’est uniquement lié à leurs propres calculs en interne.

Le neurone formel

On peut modéliser un neurone, par analogie avec le neurone naturel. Notre neurone formel pourra donc prendre un nombre quelconque d’entrées, mais comme un neurone naturel, il ne produira qu’une seule sortie. Notre neurone est donc une fonction de ses entrées :

En pratique (mais ça n’a rien d’obligatoire), on prend souvent une fonction d’une combinaison linéaire des entrées :

Avec une contrainte : la fonction (qu’on appelle fonction d’activation) doit être monotone (idéalement strictement monotone), dérivable presque partout (c’est nécessaire à l’optimisation du réseau, qu’on verra plus tard), définie sur un intervalle suffisamment large pour qu’on soit toujours dedans, et non linéaire (sinon mettre les neurones en réseau n’a aucun intérêt, autant faire directement une unique régression linéaire).

En pratique, on prend donc quelques fonctions classiques :

• La fonction binaire : si , sinon
• La fonction logistique, une amélioration de la fonction binaire : . Avantage : elle est strictement monotone, dérivable partout, et elle prend quand même ses valeurs entre 0 et 1.
• La fonction Rectified Linear Unit (ReLU, qu’on peut prononcer « relou ») : si , sinon. Avantage : elle est très facile (donc rapide) à calculer et à dériver. On peut la rendre strictement monotone en la modifiant à la marge : si , sinon, avec .

La mise en réseau

Tout l’intérêt du neurone formel réside dans sa mise en réseau. Un unique neurone ne fait pas mieux qu’une régression linéaire. On construit donc un réseau de neurones. Pour ce faire, on va donc générer plusieurs neurones, chacun prenant en entrée la sortie de plusieurs neurones et produisant une sortie unique, qui sera à son tour utilisée en entrée par d’autres neurones. On ajoute un ensemble de neurones qu’on pourrait qualifier de « sensitifs », au sens où ils prennent en entrée non pas la sortie d’un neurone antérieur, mais directement l’input de l’utilisateur, ou plutôt une partie de l’input : un pixel, un mot… Enfin, une sortie est ajoutée : elle produit le résultat final.

Étant donné que les neurones sont virtuels et n’ont pas d’emplacement géographique, il est assez logique de les représenter en couches : la couche 0 est constituée des neurones sensitifs, la couche 1 prend en entrée les résultats de la couche 0, et ainsi de suite. Classiquement, tous les neurones de la couche n+1 prennent en entrée les sorties de tous les neurones de la couche n.

Se pose alors la question : combien de neurones par couche, et combien de couches au total ?
On peut considérer deux types de topologies : soit il y a plus de neurones par couche que de couches : le réseau est plus large que long, on parlera de réseau large. Soit il y a plus de couches que de neurones par couche, auquel cas le réseau est plus long que large, mais on ne va pas parler de réseau long parce que ça pourrait se comprendre « réseau lent ». On parlera de réseau profond. C’est de là que viennent les Deep et les Large qu’on voit un peu partout dans le marketing des IA. Un Large Language Model, c’est un modèle, au sens statistique, de langage large, autrement dit un réseau de neurones avec plus de neurones par couche que de couches, entraîné à traiter du langage naturel. On constate empiriquement que certaines topologies de réseau sont plus efficaces pour certaines tâches. Par exemple, à nombre de neurones constant, un modèle large fera mieux pour du langage. À l’inverse, un modèle profond fera mieux pour de la reconnaissance d’images.

Le réseau de neurones est Turing-complet

Un résultat théorique important est que les réseaux de neurones sont Turing-complets. C’est-à-dire que, pour tout programme que l’on peut coder et qui sorte une réponse algorithmique, il existe un réseau de neurones qui donne le même résultat. La réciproque est vraie aussi : ce qui est faisable avec un réseau de neurones est faisable en C ou dans un autre langage, au pire en recodant le réseau dans ce langage.

Le réseau de neurones présente un effet boîte noire important

Prenons maintenant un élément d’information et essayons de suivre son trajet dans le modèle jusqu’à la sortie. Dans une régression linéaire, c’est assez facile : le poids de l’IMC va peser pour dans le résultat final. Dans une forêt aléatoire, on peut toujours isoler les arbres où apparaît une donnée et essayer de regarder combien elle pèse. C’est fastidieux mais ça reste faisable. Dans un réseau de neurones, c’est impossible. Chaque neurone de la couche 1 va passer un résultat agrégé à la couche 2, où chaque donnée de la couche 0 ne compte plus que comme partie d’un tout. De même, chaque neurone de la couche 2 va agréger tous les résultats de la couche 1. Il devient impossible d’individualiser l’effet d’une donnée ou même celui d’un neurone.

Ainsi, même si je connais l’intégralité du contenu du modèle, il m’est impossible de donner du sens à une partie du modèle, prise isolément. Le modèle se comporte comme un bloc monolithique, et la seule manière d’étudier un nouvel exemple est de lui appliquer tout le modèle et de voir ce qui sort. C’est ce qu’on nomme l’effet boîte noire.

Attention : l’effet boîte noire n’est pas lié au nombre de paramètres du modèle. Si je fais de la génétique, et que j’étudie 2000 mutations génétiques individuelles (des SNP, pour single nucleotide polymorphism), je peux assez facilement ajuster un modèle de régression logistique (qui est une variante de la régression linéaire où on fait prédire non pas une variable quantitative, mais une probabilité) à 2000 paramètres (un pour chaque SNP). Chaque paramètre sera parfaitement compréhensible et il n’y aura pas d’effet boîte noire.

Il n’est pas non plus lié à ta méconnaissance des mathématiques, cher lectorat. Des statisticiens chevronnés se cassent les dents sur l’effet boîte noire. Il est intégralement lié à la structure du modèle. Certains types de modèles en ont, d’autres n’en ont pas. Les réseaux de neurones en ont.

Cet effet a une conséquence perturbante : même si on sait ce que fait un réseau de neurones, il est impossible de savoir comment il le fait ! On pourrait argumenter que ce n’est pas forcément différent de ce que nous faisons : si on montre à un enfant de 3 ans une photo de chien, il saura dire que c’est un chien, mais il ne saura pas dire pourquoi c’est un chien. Cependant, on demande rarement à un programme d’être réflexif, mais on demande toujours à son auteur de savoir comment il tourne. C’est un peu la base de la programmation.

Le réseau de neurones est un modèle statistique

Reprenons : on a un paradigme (le réseau de neurones) capable d’effectuer n’importe quelle tâche pour laquelle il existe une solution algorithmique, à condition de le programmer correctement… Mais on ne sait pas le programmer ! Heureusement, il existe un contournement : on ne va pas le programmer, on va l’ajuster, comme un modèle statistique. Ou l’entraîner, si on préfère le terme de « machine learning ».

Tu t’en souviens, cher lecteur, un réseau de neurones est un ensemble de fonctions dont chacune prend en entrée différentes données avec des coefficients (les fameux ). On va commencer par initialiser l’apprentissage en donnant des valeurs aléatoires à ces coefficients. Ensuite, on va soumettre à notre réseau de neurones des tas et des tas de données correctes, et qu’on va comparer ce qu’il prédit à ce qu’on attend. La différence s’appelle l’erreur. Et à chaque itération, on va identifier les neurones les plus générateurs d’erreur et les pénaliser (réduire leur poids, ou plutôt réduire leur poids dans les neurones où c’est nécessaire), tout en favorisant les meilleurs neurones. Les détails de la technique (qui s’appelle la rétropropagation de l’erreur) dépassent largement le cadre de cette courte introduction, mais l’essentiel est qu’à la fin, on obtient un réseau capable de donner des réponses proches de ce qui existait dans l’ensemble des données correctes qu’on lui a passé et de généraliser quand la demande est différente d’une donnée de l’ensemble d’apprentissage. Avantage : en pratique, un réseau de neurones est capable de prendre en entrée n’importe quel type de structure de données : image, texte, son… Tant que les neurones d’entrée sont adaptés et qu’il existe un ensemble d’apprentissage suffisamment grand, c’est bon.

Tous les modèles sont faux, certains sont utiles, et c’est vrai aussi pour le réseau de neurones

Bien sûr, il y a des limites. La première est la complexité algorithmique. Un réseau de neurones nécessite de réaliser un nombre astronomique d’opérations simples : pour chaque couche, il faut, pour chaque neurone, calculer la somme des produits des coefficients avec toutes les sorties de la couche antérieure, soit multiplications, où n est le nombre de neurones par couche et c le nombre de couches. Par exemple, pour un petit réseau de 10 couches de 20 neurones, plus une couche d’entrée, on réaliserait à chaque itération multiplications en virgule flottante, et encore, c’est ici un tout petit réseau : un réseau comme ChatGPT a des neurones qui se comptent par millions, voire dizaines de millions !

Une autre limite est la précision des réponses. Le réseau de neurones étant un modèle statistique, il n’est capable que d’interpoler, c’est-à-dire trouver une réponse à partir de cas similaires. Cette interpolation est rarement aussi précise que celle que donnerait une réponse formelle si elle existait : si Newton avait eu accès à des réseaux de neurones, nous aurions une prédiction du mouvement des planètes qui ne baserait sur aucune théorie, qui serait à peu près exacte mais insuffisamment précise pour envoyer des sondes sur Mars. Quant à s’interroger sur la précession du périhélie de Mercure, on oublie.

De manière générale, on peut s’interroger sur ce qui amène un réseau de neurones à se planter. On peut diviser les erreurs en plusieurs catégories :

• La question posée n’a aucun rapport avec les données passées en entrée. Par exemple : « Sachant que la dernière personne que j’ai croisée dans la rue avait 42 ans, indique-moi son genre ». Le modèle n’a pas assez d’information pour répondre.
• La question posée n’a aucun rapport avec l’ensemble d’apprentissage. Par exemple, demander à un modèle entraîné à reconnaître des photos de chien de reconnaître une voiture. En général, ce problème est résolu en contraignant le format des questions ; dans cet exemple, il suffirait de ne pas permettre à l’utilisateur de poser une question, juste de poster une photo et de recevoir une réponse. D’ailleurs, on ne voit pas très bien pourquoi entraîner un tel modèle à traiter du langage.
• L’ensemble d’apprentissage est trop restreint/biaisé. L’exemple typique est le modèle qui prétendait reconnaître les délinquants à une simple photo et identifiait en fait tous les noirs : ben oui, ils étaient majoritaires dans les délinquants de l’ensemble d’apprentissage. Noter qu’il existe des problèmes où l’ensemble d’apprentissage sera toujours trop restreint pour un certain niveau de précision exigé. Si on demande à un réseau de dire si un point donné est à l’intérieur ou à l’extérieur d’un flocon de Koch, il va falloir lui passer une infinité de données d’apprentissage pour qu’il apprenne les cas limites juste par interpolation (alors qu’avec un modèle formel, ça serait assez facile).
• Le modèle est parasité par une donnée annexe : c’est une problématique assez spécifique du réseau de neurones. L’exemple le plus classique est celui des images de mains : après tout, le voisin le plus probable d’un doigt, c’est un autre doigt. L’amusant, c’est que ce problème serait résolu assez facilement en demandant au modèle de compter 4 doigts et un pouce. Mais comme on ne peut pas programmer directement un réseau de neurones…
• Enfin, si les motifs précédents ont été écartés, je dois me demander si mon modèle n’est pas inadapté : soit qu’il n’a pas assez de neurones, soit que la topologie n’est pas bonne. Plus de neurones permettent de traiter des données plus complexes et leur disposition permet d’augmenter leur efficacité.

En définitive, on peut voir le réseau de neurones comme un outil qui résout approximativement un problème mal posé. S’il existe une solution formelle, et qu’on sait la coder en un temps acceptable, il faut le faire. Sinon, le réseau de neurones fera un taf acceptable.

Le but du logiciel libre est de rendre le pouvoir à l’utilisateur

On a beaucoup glosé, et on continuera de le faire longtemps, sur la philosophie du Libre. Free Software Foundation d’un côté, Open Source Initiative de l’autre, les sujets de discorde ne manquent pas. Mais il faut au moins créditer l’OSI sur un point : avoir clarifié le fait que le Libre est avant tout un mouvement politique, au sens noble du terme : il vise à peser sur la vie de la cité, alors que l’Open Source vise avant tout à disposer de logiciels de qualité.

La première des libertés est celle de savoir ce que je fais

Ça paraît évident dans la vie de tous les jours : je sais ce que je fais. Si je décide de prendre une pelle et de planter un arbre dans mon jardin, je sais que je suis en train de prendre une pelle et de planter un arbre dans mon jardin. Si je décide de prendre un couteau et de le planter dans le thorax de mon voisin, je sais ce que je fais. C’est une liberté fondamentale, au sens où elle fonde toutes les autres. Si je ne sais pas ce que je fais, je ne peux signer un contrat, par exemple (c’est d’ailleurs le principe qui sous-tend le régime de la tutelle en droit). D’ailleurs, comme toute liberté, elle fonde une responsabilité. Si je ne savais pas ce que je faisais (et que je peux le prouver), je peux plaider l’abolition du discernement et échapper à ma responsabilité pénale, quelle que soit l’infraction commise, même les plus graves2

Dans la vie de tous les jours, donc, il est évident que je sais ce que je fais. Mais avec un ordinateur, c’est beaucoup moins évident. Quand j’exécute Windows, je ne sais pas ce que je fais. Pas seulement parce que je ne connais pas la séquence de boot, mais de façon beaucoup plus fondamentale : parce que n’ayant pas accès au code source, je ne sais pas ce que fait le programme que j’exécute. Ce qui pose un problème majeur de confiance dans le logiciel exécuté :

• Confiance dans le fait que le programme fait bien ce que son programmeur a voulu qu’il fasse (absence de bugs)
• Confiance dans le fait que le programmeur avait bien mon intérêt en tête et pas seulement le sien (sincérité du programmeur, fréquemment prise en défaut dans le logiciel non libre)

Dans le système des 4 libertés du logiciel libre, cette liberté est la liberté 1. Elle passe après la liberté 0 (liberté d’exécuter le programme) et avant la liberté 2 (liberté de redistribuer le programme). On pourrait légitimement discuter de sa priorité par rapport à la liberté 0 (est-il raisonnable d’exécuter un programme dont on ne sait pas ce qu’il fait ?) mais ça dépasserait l’objet de cette dépêche.

Si je sais ce que je fais, je dois pouvoir modifier ce que je fais

Conséquence logique de la liberté précédente : si je n’aime pas ce que fait un programme, je dois pouvoir l’améliorer. Si je ne sais pas le faire moi-même, je dois pouvoir payer quelqu’un pour l’améliorer. Là encore, ça suppose l’accès au code source, ne serait-ce que pour savoir ce que fait le programme. Il s’agit de la liberté 3 du logiciel libre.

Le réseau de neurones est difficilement compatible avec le libre Personne ne sait vraiment ce que fait un réseau de neurones

On l’a vu, les réseaux de neurones présentent un effet boîte noire important. Déjà, la plupart des IA commerciales ne sont accessibles qu’au travers d’une interface ou une API. Elles n’exposent que rarement les neurones. Mais même pour une personne disposant de tous les neurones, autrement dit de la description complète du réseau, l’effet boîte noire est tel que le fonctionnement du réseau de neurones est inintelligible. D’ailleurs, s’il était intelligible, il serait très vite simplifié !

En effet, on peut recoder tout réseau de neurones dans un langage plus rapide, dès lors qu’on comprend ce qu’il fait (puisqu’il est Turing-complet). Vu la consommation astronomique d’énergie des réseaux de neurones, s’il existait un moyen de comprendre ce que fait un réseau de neurones et de le traduire dans un autre langage, on le ferait très vite. Ce qui fournirait d’ailleurs des réponses à des questions théoriques ouvertes comme : qu’est-ce que comprendre une phrase ? Comment reconnaît-on un chien, un visage, un avion ?

Disposer de la description complète d’un réseau de neurones ne permet pas de l’améliorer

On l’a vu : si je dispose de la totalité des neurones, je dispose de la totalité de la description du réseau de neurones. Mais comme je suis incapable de savoir ce qu’il fait, je ne suis pas plus avancé pour l’améliorer, qu’il s’agisse de retirer un défaut ou d’ajouter une fonctionnalité. Noter d’ailleurs que ceci n’est pas forcément impactant de la même manière pour tous les aspects du réseau de neurones : si je n’ai aucun moyen d’être sûr de l’absence de bugs (c’est même le contraire ! Il y a forcément des bugs, c’est juste que je ne les ai pas trouvés ou qu’ils ne sont pas corrigeables), j’ai en revanche peu d’inquiétude à avoir concernant la sincérité du programmeur : comme lui non plus ne maîtrise pas sa bestiole, pas de risque qu’il soit insincère3.

La définition du code source d’un réseau de neurones est ambiguë

Posons-nous un instant la question : qu’est-ce que le code source d’un réseau de neurones ? Est-ce la liste des neurones ? Comme on l’a vu, ils ne permettent ni de comprendre ce que fait le réseau, ni de le modifier. Ce sont donc de mauvais candidats. La GPL fournit une définition : le code source est la forme de l’œuvre privilégiée pour effectuer des modifications. Dans cette acception, le code source d’un réseau de neurones serait l’algorithme d’entraînement, le réseau de neurones de départ et le corpus sur lequel le réseau a été entraîné.

Cette ambiguïté fait courir un risque juridique sous certaines licences libres

Tu devines alors, cher lecteur, là où je veux en venir… Si le corpus comprend des œuvres non libres, tu n’as tout simplement pas le droit de le diffuser sous une licence libre ! Et si tu t’es limité à des œuvres libres pour entraîner ton modèle, tu risques fort d’avoir un ensemble d’apprentissage trop restreint, donc un réseau de neurones sans intérêt.

Alors il y a quatre moyens de tricher.
Le premier, c’est de t’asseoir sur la GPL et de considérer qu’en distribuant les neurones, tu as fait le taf. La ficelle est grossière. Je viens de passer une dépêche à te démontrer que c’est faux, tu pourrais au moins me montrer un peu plus de respect.

Le deuxième, c’est de distribuer sous une licence non copyleft, genre BSD ou WTFPL. Une licence qui ne nécessite pas de distribuer le code source. Certes, mais en fait tu ne fais pas du Libre.

Le troisième, c’est de considérer le réseau de neurones comme une donnée, pas un exécutable. Donc pas de code source. La partie sous GPL serait alors l’interface graphique, et le réseau, une donnée. C’est assez limite. Une donnée exécutable, ça s’approche dangereusement d’un blob binaire.

Le quatrième, c’est de repenser complètement le paradigme du logiciel libre et de considérer qu’il vise avant tout à rééquilibrer les rapports de pouvoir entre programmeur et utilisateur, et qu’en redistribuant les neurones, tu as fait le job. Sur les rapports de pouvoir, tu n’as pas tort ! Mais d’une part, ça ne tiendra pas la route devant un tribunal. D’autre part, il persiste une asymétrie de pouvoir : tu as accès au corpus, pas l’utilisateur.

Quand bien même on admettrait que le code source est l’ensemble corpus + algorithme d’optimisation + réseau de neurones de départ, l’optimisation d’un réseau de neurones consomme autrement plus de ressources que la compilation d’un programme plus classique, des ressources qui sont loin d’être à la portée du quidam classique. À quoi servirait un code source impossible à compiler ?

Enfin, même cette définition du code source pose problème : elle n’est en fait pas beaucoup plus lisible que le réseau lui-même. Ce n’est pas parce que j’ai accès aux centaines (de milliers) de textes sur lesquels un réseau a été entraîné que je peux prédire comment il va se comporter face à une nouvelle question.

Comment les boîtes qui font de l’IA non libre résolvent-elles ce dilemme ? Elles ne le résolvent pas

C’est presque enfoncer une porte ouverte que dire que l’IA pose de nombreuses questions de droit d’auteur, y compris dans le petit microcosme du non-libre. Cependant, les IA non-libres ont un avantage sur ce point : si le réseau de neurones ne permet pas de remonter au corpus initial (donc en l’absence de surapprentissage), alors elles peuvent tranquillement nier avoir plagié une œuvre donnée. Tu ne me verras pas défendre les pauvres auteurs spoliés, car j’ai toujours considéré que la nature même de l’information est de circuler sans barrières (Information wants to be free, tout ça) et que le droit d’auteur en est une, et particulièrement perverse.

La définition d’une IA open source ressemble furieusement à un constat d’échec

L’OSI a publié une définition d’IA open source. Cette définition mérite qu’on s’y attarde.

Premier point intéressant : après des années à tenter de se démarquer du Libre, notamment via la définition de l’Open Source qui tente de reformuler les 4 libertés sans recopier les 4 libertérs, l’OSI baisse les bras : est open source une IA qui respecte les 4 libertés.

Deuxième point intéressant : est open source une IA qui publie la liste des neurones, le corpus d’entraînement et la méthode d’entraînement. En fait, ça revient à ne pas choisir entre les neurones et leur méthode d’entraînement. Soit, mais ça ne résout pas le problème de l’effet boîte noire. Au mieux, ça revient à admettre qu’il est le même pour le programmeur et l’utilisateur.

Conclusion : qu’attendre d’une IA libre ?

Il ne fait aucun doute que développer des IA libres exigera de nouvelles licences. La GPL, on l’a vu, expose à un risque juridique du fait de l’ambiguïté de la définition du code source.

Il est à noter, d’ailleurs, qu’une IA repose rarement exclusivement sur son réseau de neurones : il y a systématiquement au moins un logiciel classique pour recueillir les inputs de l’utilisateur et les passer au réseau de neurones, et un second en sortie pour présenter les outputs. Ces briques logicielles, elles, peuvent tout à fait suivre le paradigme classique du logiciel libre.

En définitive, cher lecteur qui ne développes pas d’IA, je t’invite surtout à te demander : qu’attends-tu d’une IA ? Qu’entends-tu quand on te parle d’IA libre ? Plus fondamentalement, l’IA serait-elle un des rares domaines où il existe une distinction pratique entre libre et Open Source ?

Il n’y a pas de façon simple de faire une IA libre, il n’y a peut-être pas de façon du tout. Mais le principe du libre, c’est que c’est à l’utilisateur in fine de prendre ses décisions, et les responsabilités qui vont avec. Je n’espère pas t’avoir fait changer d’avis : j’espère modestement t’avoir fourni quelques clés pour enrichir ta réflexion sur le sens à donner au vocable IA open source qu’on voit fleurir ici et là.

1. Et je mettrai « artificiel » à la poubelle parce que Implicit is better than explicit, rien que pour embêter Guido). ↩

2. Bon, certaines infractions complexes à exécuter, comme le trafic de drogue ou le génocide, requièrent une certaine implication intellectuelle et sont donc peu compatibles avec l’altération du discernement, mais c’est lié au fait que l’infraction elle-même requiert un certain discernement. ↩

3. Du moins au niveau du réseau de neurones lui-même. Les entrées et les sorties peuvent tout à fait passer par une moulinette insincère et codée dans un langage tout à fait classique. ↩

Télécharger ce contenu au format EPUB

Commentaires : voir le flux Atom ouvrir dans le navigateur

SQL Noir est un jeu libre (licence MIT) par Hristo « Cool as a cucumber » Bogoev, où vous incarnerez le rôle d’une personne enquêtant sur un crime, mais à grand renfort de requêtes SQL. Le SQL pour Structured Query Language ou « langage de requêtes structurées » est un langage informatique normalisé servant à exploiter des bases de données relationnelles (Wikipédia).

Bref vous avez une interface web qui vous permet de faire des requêtes dans les bases de données de témoins, suspects, enregistrements audio ou vidéo, etc., et vous devez trouver qui est la personne ayant commis le crime. Sur le principe vous allez identifier des éléments dans les données, traquer les infos correspondantes ou manquantes, faire le lien entre les éléments, repérer des liens entre personnes ou des transactions, et tout cela avec des requêtes SQL.

Il y a actuellement 4 enquêtes disponibles (et probablement plus à venir). C'est rapide, ludique, joli et ergonomique. L'outil aide en suggérant les mots clés SQL ou les noms de tables par exemple. L'outil dispose d'une zone pour prendre des notes, ce qui est à la fois pratique pour garder trace des requêtes SQL, mais surtout des résultats, et vous en aurez besoin pour les cas compliqués.

Le premier commit du projet date du début du mois, et le projet est donc assez jeune, tout en étant à la fois prometteur, et déjà très sympa.

Note: full disclosure, LinuxFr.org utilise du SQL. Cette information est-elle pertinente ici ? Absolument pas, mais des fois il y a des infos inutiles dans les enquêtes. Et merci à @siltaer d'avoir partagé ce message qui m'a fait découvrir ce jeu.

• lien nᵒ 1 : SQLNoir Solve mysteries through SQL
• lien nᵒ 2 : GitHub SQLNoir
• lien nᵒ 3 : MiXiT 2022 Lætitia Avrot "Meet NULL the UNKNOWN"
• lien nᵒ 4 : DELETEs are difficult

Télécharger ce contenu au format EPUB

Commentaires : voir le flux Atom ouvrir dans le navigateur