Biais médiatiqueUn biais médiatique est une tendance des médias à présenter involontairement les informations, idées ou évènements d'une façon altérée par un apriori ou une conviction. Le phénomène de biais médiatique est connu des attachés de presse, des états-majors du monde politique, et bien entendu des médias eux-mêmes. Il s'ensuit une course au positionnement. Une étude de 2014 analyse l’envergure et les différentes formes de biais médiatiques.
Biais cognitifalt=180+ cognitive biases, designed by John Manoogian III (jm3)|vignette|302x302px|Les biais cognitifs peuvent être organisés en quatre catégories : les biais qui découlent de trop d'informations, pas assez de sens, la nécessité d'agir rapidement et les limites de la mémoire. Modèle Algorithmique: John Manoogian III (jm3) Modèle Organisationnel: Buster Benson. Un biais cognitif est une déviation dans le traitement cognitif d'une information. Le terme biais fait référence à une déviation de la pensée logique et rationnelle par rapport à la réalité.
Infoxvignette|Manifestation aux États-Unis en 2017 contre la prolifération des infox. Les infox, fausses nouvelles, fausses informations, informations fallacieuses, canards, fake news (), sont des nouvelles mensongères diffusées dans le but de manipuler ou de tromper le public. Les articles contenant de fausses nouvelles emploient souvent des titres accrocheurs ou des informations entièrement fabriquées en vue d'augmenter le nombre de lecteurs et de partages en ligne.
News mediaThe news media or news industry are forms of mass media that focus on delivering news to the general public. These include news agencies, newspapers, news magazines, news channels etc. Some of the first news circulations occurred in Renaissance Europe. These handwritten newsletters contained news about wars, economic conditions, and social customs and were circulated among merchants. The first printed news appeared by the late 1400s in German pamphlets that contained content that was often highly sensationalized.
Apprentissage par renforcementEn intelligence artificielle, plus précisément en apprentissage automatique, l'apprentissage par renforcement consiste, pour un agent autonome ( robot, agent conversationnel, personnage dans un jeu vidéo), à apprendre les actions à prendre, à partir d'expériences, de façon à optimiser une récompense quantitative au cours du temps. L'agent est plongé au sein d'un environnement et prend ses décisions en fonction de son état courant. En retour, l'environnement procure à l'agent une récompense, qui peut être positive ou négative.
Biais de sélectionDans une étude statistique, le terme biais de sélection désigne une erreur systématique faite lors de la sélection des sujets à étudier. Ce terme regroupe tous les biais pouvant conduire à ce que les sujets effectivement observés lors d'une enquête ne constituent pas un groupe représentatif des populations censées être étudiées et ne permettent donc pas de répondre aux questions posées dans le protocole. Les biais de sélection se produisent lors de l'échantillonnage, c'est-à-dire lors de la sélection d'un échantillon représentatif de la population étudiée.
Fake news websiteFake news websites (also referred to as hoax news websites) are websites on the Internet that deliberately publish fake news—hoaxes, propaganda, and disinformation purporting to be real news—often using social media to drive web traffic and amplify their effect. Unlike news satire, fake news websites deliberately seek to be perceived as legitimate and taken at face value, often for financial or political gain. Such sites have promoted political falsehoods in India, Germany, Indonesia and the Philippines, Sweden, Mexico, Myanmar, and the United States.
Biais (distorsion)Dans diverses disciplines, un biais est une erreur systématique ou une simplification abusive. vignette|L'interprétation des formes aléatoires apparaissant à la surface de la Lune constitue un exemple courant de biais perceptuel causé par la paréidolie (processus tendant à discerner une forme familière parmi des formes aléatoires). Les biais peuvent être transmis implicitement avec le contexte culturel.
WikipédiaWikipédia () est une encyclopédie collaborative, généraliste et multilingue créée par Jimmy Wales et Larry Sanger le . Il s'agit d'une œuvre libre, c'est-à-dire que chacun est libre de la rediffuser. Gérée en wiki dans le site web wikipedia.org grâce au logiciel MediaWiki, elle permet à tous les internautes d'écrire et de modifier des articles, ce qui lui vaut d'être qualifiée dencyclopédie participative. Elle est devenue en quelques années l'encyclopédie la plus fournie et la plus consultée au monde.
Journal télévisévignette|Plateau d'enregistrement d'un journal télévisé de . Un journal télévisé (terme utilisé principalement en France et en Belgique et abrégé en JT), ou téléjournal (principalement au Canada et en Suisse, abrégé en TJ), dit également bulletin d'information, est une émission d'information diffusée à la télévision et généralement animée par un journaliste présentateur unique ou un couple de présentateurs récurrents, qui introduit des reportages ou des séquences sur des sujets locaux, nationaux ou internationaux et des chroniques comme la météo.
ActualitéNews is information about current events. This may be provided through many different media: word of mouth, printing, postal systems, broadcasting, electronic communication, or through the testimony of observers and witnesses to events. News is sometimes called "hard news" to differentiate it from soft media. Common topics for news reports include war, government, politics, education, health, the environment, economy, business, fashion, entertainment, and sport, as well as quirky or unusual events.
Biais algorithmiquevignette|Organigramme représentant l'algorithme derrière un moteur de recommandation. Un biais algorithmique est le fait que le résultat d'un algorithme d'apprentissage ne soit pas neutre, loyal ou équitable. Le biais algorithmique peut se produire lorsque les données utilisées pour entraîner un algorithme d'apprentissage automatique reflètent les valeurs implicites des humains impliqués dans la collecte, la sélection, ou l'utilisation de ces données.
Fox News ChannelFox News Channel (prononcé en anglais : ), souvent appelée Fox News, est une chaîne de télévision d'information en continu américaine, lancée le et basée à New York. Elle fait partie du groupe Fox Entertainment, possédé jusqu'en 2019 en majorité par le groupe 21st Century Fox de Rupert Murdoch, avant la scission à la suite du rachat par The Walt Disney Company. Accessible par 87,2 millions de ménages américains, elle est la chaîne d'information câblée la plus regardée aux États-Unis devant ses concurrentes CNN et MSNBC.
Apprentissage profondL'apprentissage profond ou apprentissage en profondeur (en anglais : deep learning, deep structured learning, hierarchical learning) est un sous-domaine de l’intelligence artificielle qui utilise des réseaux neuronaux pour résoudre des tâches complexes grâce à des architectures articulées de différentes transformations non linéaires. Ces techniques ont permis des progrès importants et rapides dans les domaines de l'analyse du signal sonore ou visuel et notamment de la reconnaissance faciale, de la reconnaissance vocale, de la vision par ordinateur, du traitement automatisé du langage.
Wikipédia en anglaisWikipédia en anglais est l’édition de Wikipédia en anglais, langue anglo-frisonne parlée dans de nombreux pays où l'anglais est langue officielle. L'édition est lancée le . Son code . L'encyclopédie en anglais a été lancée le et a atteint trois millions d'articles en . Elle est depuis sa création la plus importante édition de Wikipédia par le nombre d'articles. Elle comptait pour environ 50 % de tous les articles en 2003, mais sa part relative par rapport aux autres éditions a depuis diminué à cause de la croissance des versions dans les autres langues.
Probabilité a prioriDans le théorème de Bayes, la probabilité a priori (ou prior) désigne une probabilité se fondant sur des données ou connaissances antérieures à une observation. Elle s'oppose à la probabilité a posteriori (ou posterior) correspondante qui s'appuie sur les connaissances postérieures à cette observation. Le théorème de Bayes s'énonce de la manière suivante : si . désigne ici la probabilité a priori de , tandis que désigne la probabilité a posteriori, c'est-à-dire la probabilité conditionnelle de sachant .
Échantillon biaiséEn statistiques, le mot biais a un sens précis qui n'est pas tout à fait le sens habituel du mot. Un échantillon biaisé est un ensemble d'individus d'une population, censé la représenter, mais dont la sélection des individus a introduit un biais qui ne permet alors plus de conclure directement pour l'ensemble de la population. Un échantillon biaisé n'est donc pas un échantillon de personnes biaisées (bien que ça puisse être le cas) mais avant tout un échantillon sélectionné de façon biaisée.
ApprentissageL’apprentissage est un ensemble de mécanismes menant à l'acquisition de savoir-faire, de savoirs ou de connaissances. L'acteur de l'apprentissage est appelé apprenant. On peut opposer l'apprentissage à l'enseignement dont le but est de dispenser des connaissances et savoirs, l'acteur de l'enseignement étant l'enseignant.
Système de classeursUn système de classeurs (Learning Classifier System ou LCS en anglais) est un système d'apprentissage automatique utilisant l'apprentissage par renforcement et les algorithmes génétiques. Ils ont été introduits par Holland en 1977 et développé par Goldberg en 1989 Un système de classeurs (aussi appelé classifiers) est composé d'une base de règles, appelée classeur, associés à un poids. Chaque règle est composée d'une partie condition et d'une partie action. Le classeur commence par être initialisé (aléatoirement ou non).
Explainable artificial intelligenceExplainable AI (XAI), also known as Interpretable AI, or Explainable Machine Learning (XML), either refers to an AI system over which it is possible for humans to retain intellectual oversight, or to the methods to achieve this. The main focus is usually on the reasoning behind the decisions or predictions made by the AI which are made more understandable and transparent. XAI counters the "black box" tendency of machine learning, where even the AI's designers cannot explain why it arrived at a specific decision.
