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SUMMARY:Congrès de la Société de Philosophie des Sciences 2018 : Théorie et données à l'heure des données massives
DESCRIPTION:Le VIIème congrès de la Société de Philosophie des Sciences se tiendra à Nantes du 4 au 6 juillet 2018. Le Congrès accueillera des intervenants sur tout thème de philosophie des sciences. \nEn outre\, le thème du Congrès 2018 sera : Théorie et données à l’heure des données massives \nFin des soumissions : 1er février 2018\nSoumission via le site web: https://congressps.sciencesconf.org/ \nCommunication individuelle :\n– En français ou en anglais\n– Max. 1000 mots\n– Sur le thème du congrès – Théories et données à l’heure des données massives – ou tout autre domaine de la philosophie des sciences. \nSymposium (3 personnes):\n– En français ou en anglais\n– Max. 2000 mots en total\n(~500 mots Introduction générale et ~500 mots par personne)\n– Sur le thème du congrès – Théories et données à l’heure des données massives – ou tout autre domaine de la philosophie des sciences. \nNotification des acceptations le 15 février 2018 \nInscriptions à partir du 16 février 2018 \nPour toute question\, contacter Karine Le Jeune (karine.lejeune@univ-nantes.fr). \nTarif des inscriptions\nInscription standard : 80€\nInscription membre de la Société de philosophie des sciences : 30€\nInscription étudiant : 10€ \nArgumentaire \nL’utilisation croissante des « données massives » dans de nombreux domaines scientifiques et techniques\, depuis les sciences du climat jusqu’aux sciences de la santé en passant par l’exploitation des réseaux sociaux à des fins diverses d’explication\, de prédiction ou de décision\, soulève des questions nouvelles pour la philosophie des sciences. Qu’a-t-elle à dire de l’irruption des données massives dans tous ces champs ? En particulier\, comment modifie-t-elle la pratique scientifique ? \nDonnées massives et données. Qu’est-ce qui distingue les données « massives » des données en général ? La première question est peut-être de savoir s’il existe une masse critique de données à partir desquelles elles peuvent être dites « massives » et comment définir ce seuil\, ou bien si c’est à cause d’une certaine manière de traiter un même corps de données qu’elles peuvent (ou non) être dites « massives ». On peut aussi se demander si la disponibilité d’une grande quantité de données a déclenché un changement dans la pensée scientifique\, ou bien si la recherche d’une grande quantité de données a suivi un tel changement. \nDonnées massives et algorithmes. Les données massives se caractérisent par une automatisation du traitement et par la constitution d’un ou plusieurs algorithme(s)\, notamment des algorithmes d’apprentissage. Qu’est-ce qu’un algorithme ? Quelles sont les potentialités et les limites de ces algorithmes ? \nIntelligibilité et données massives. Quoique l’algorithme ne soit pas une nouveauté\, sa généralisation\, sa complexification et sa performance conduisent à s’interroger sur une mutation du rapport de la pensée scientifique à ses objets : moins direct\, de supervision davantage que de vérification intégrale\, ce rapport doit désormais compter avec la « boîte noire » d’un algorithme. Quel impact sur la nature de la pensée scientifique ? La science fait-elle désormais l’économie de théories ? Que signifie l’expression data-driven science ? \nQualité des données massives. La massification des données limite la possibilité de contre-vérification ou de croisement. Est-ce que leur grande quantité compense l’inévitable problème de la qualité des données massives\, ou bien n’obtient-on en sortie du traitement que la qualité même des données entrées\, selon le principe : garbage in – garbage out ? Qu’est-ce que le passage aux données massives change au régime de la preuve dans les différentes sciences ? \nStructure et conservation des bases de données. Au-delà de la question de l’information retenue dans une base de données\, se pose aussi la question de la structuration de cette information : quelle ontologie pour les données massives ? Comment se font et comment devraient se faire les choix de standards ? Comment exploiter des données structurées de manières différentes ? Se posent aussi des question de conservation\, notamment\, comment se conservent les données face à la menace d’obsolescence du format dans lequel elles sont conservées (changement de logiciels ou de version de logiciels) ? \n  \nConférenciers invités \nSerge Abiteboul (INRIA\, ENS Paris)\nLes sciences questionnées par le numérique \nAnouk Barberousse (Paris IV\, Sorbonne)\nLes bases de données de la biodiversité \nSonia Desmoulin-Canselier (DCS\, CNRS\, Université de Nantes)\nL’évaluation à l’ère de la médecine des données \nSabina Leonelli (Egenis\, Exeter University)\nResearch in the age of big and open data \nMarco Panza (IHPST\, CNRS\, Université Paris 1)\nUnderstanding science without understanding \n  \nCongrès organisé avec le soutien du programme DataSanté (https://bigdatamed.hypotheses.org/)\, porté par le Centre François Viète d’histoire des sciences et des techniques de l’université de Nantes et hébergé par la MSH-Ange Guépin. \n  \nComité scientifique \nDaniel Andler\nAnouk Barberousse\nDenis Bonnay\nJean-Paul Delahaye\nIsabelle Drouet\nDenis Forest\nAlexandre Guay\nXavier Guchet\nPaul Humphreys\nPhilippe Huneman\nCyrille Imbert\nVincent Israel-Jost\nMaël Lemoine\nPierre-Michel Menger\nFrancesca Merlin\nPierre-Olivier Méthot\nMarco Panza\nCédric Paternotte\nCarlo Ratti\nChristian Sachse\nJonathan Sholl\nCristian Saborido\nStéphane Tirard\nFranck Varenne\nMarion Vorms \n  \nCoordination\nKarine Le Jeune\nMaël Lemoine\nStéphane Tirard
URL:http://www.nost.fr/evenement/congres-de-la-societe-de-philosophie-des-sciences-2018-theorie-et-donnees-a-lheure-des-donnees-massives/
LOCATION:Faculté des Sciences et des Techniques\, 2 Chemin de la Houssinière\, Nantes\, 44300\, France
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