3 MENACE DE MORT
Trouver des modèles dans le chaos

Menace de mort est un peu différent des deux exemples précédents sur un point important: cela n’a rien à voir avec l’IA, l’apprentissage automatique ou quoi que ce soit du genre. Il s’agit plutôt d’un thriller psychologique – et il est certainement important d’en tenir compte pour quiconque travaille avec des données. Pourquoi? Parce qu’il traite fortement des concepts autour de l’analyse des données, et surtout de trouver des modèles pertinents dans les données afin de résoudre des problèmes.

Les deux principaux protagonistes – l’étudiant, Light Yagami, et le mystérieux détective L Lawliet – ont tendance à résoudre les problèmes presque comme s’ils étaient des data scientists. Ils utilisent des données pour essayer d’anticiper (et de comprendre) les tactiques de leur adversaire.

L et Light sont également en compétition, chacun essayant de se surpasser lorsqu’il s’agit de vaincre ses adversaires. C’est comme une grande partie d’échecs entre deux esprits puissants. L’approche me rappelle celle de Sun Tzu L’art de la guerre. Les techniques utilisées ici ne sont pas si éloignées des étapes méthodiques suivies par un data scientist lorsqu’il recherche des modèles significatifs.

Y a-t-il des leçons générales à tirer ici? Eh bien, bien que chacune de ces séries soit différente, il existe un fil conducteur lié à l’importance de la logique et à son impact sur notre réflexion et notre prise de décision. Il est naturel que les gens suivent leurs propres préjugés et sentiments; ils peuvent se parler dans une position particulière indépendamment de ce qu’ils savoiret si leur point de vue est ou non étayé par des données objectives.

(Nous vivons une époque où ce problème est particulièrement pernicieux, ce qui le rend encore plus pertinent. Ed.)

Les approches de prise de décision fondées sur les données (y compris l’utilisation appropriée d’algorithmes) pourraient être une solution partielle au problème. Bien sûr, les algorithmes eux-mêmes sont conçus par des êtres humains et sont liés par des paramètres conçus par l’homme en premier lieu. Il ne s’agit donc pas seulement d’utiliser des algorithmes, il s’agit également d’adopter des méthodes et des pratiques adaptées pour concevoir des algorithmes qui, autant que possible, évitent les tendances humaines au biais et aux préjugés. Certainement cependant, des algorithmes bien conçus pourrait être un outil pour nous aider à surmonter nos propres préjugés – peut-être même à reconnaître quand ils existent en premier lieu.

Je crois que travailler efficacement avec des données nécessite également une bonne compréhension de la philosophie, de la littérature et de la psychologie. Il ne s’agit pas seulement de compétences techniques brutes. Les data scientists pourraient donc être considérés nouveau type de penseur – celui qui comprend et exploite les données, mais qui est équipé pour considérer ces données dans un contexte humain plus large qui n’est pas purement mécaniste.

Il existe de nombreux autres anime fascinants qui touchent efficacement aux sujets que j’ai décrits ici. Mais pour moi, ces trois anime spécifiques établissent un lien étroit avec la science et la technologie des données. Si vous aimez l’un de ces anime, vous pourriez être enclin à approfondir ces sujets connexes. Et si vous avez des suggestions d’anime que vous pensez que les personnes intéressées par ces sujets devraient prendre en compte, n’hésitez pas à les ajouter dans les commentaires.

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