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Fable du dimanche, “L’Hirondelle et les petits Oiseaux”

L’Hirondelle et les petits Oiseaux“, de Jean de la Fontaine.

Une hirondelle en ses voyages
Avait beaucoup appris. Quiconque a beaucoup vu
Peut avoir beaucoup retenu.
Celle-ci prévoyait jusqu’aux moindres orages,
Et, devant qu’ils fussent éclos,
Les annonçait aux matelots.
Il arriva qu’au temps que la chanvre se sème,
Elle vit un manant en couvrir maints sillons.
Ceci ne me plaît pas, dit-elle aux oisillons :
Je vous plains ; car, pour moi, dans ce péril extrême,

Je saurai m’éloigner, ou vivre en quelque coin.
Voyez-vous cette main qui par les airs chemine ?
Un jour viendra, qui n’est pas loin,
Que ce qu’elle répand sera votre ruine.
De là naîtront engins à vous envelopper,
Et lacets pour vous attraper,
Enfin mainte et mainte machine
Qui causera dans la saison
Votre mort ou votre prison :
Gare la cage ou le chaudron !
C’est pourquoi, leur dit l’hirondelle,
Mangez ce grain, et croyez-moi.
Les oiseaux se moquèrent d’elle :
Ils trouvaient aux champs trop de quoi.
Quand la chènevière fut verte,
L’hirondelle leur dit : Arrachez brin à brin
Ce qu’a produit ce maudit grain,
Ou soyez sûrs de votre perte.
Prophète de malheur ! babillarde ! dit-on,
Le bel emploi que tu nous donnes !
Il nous faudrait mille personnes
Pour éplucher tout ce canton.
La chanvre étant tout à fait crue,
L’hirondelle ajouta : Ceci ne va pas bien ;
Mauvaise graine est tôt venue.
Mais, puisque jusqu’ici l’on ne m’a crue en rien,
Dès que vous verrez que la terre
Sera couverte, et qu’à leurs blés
Les gens n’étant plus occupés
Feront aux oisillons la guerre,
Quand reginglettes et réseaux
Attraperont petits oiseaux,
Ne volez plus de place en place,
Demeurez au logis, ou changez de climat.

Imitez le canard, la grue et la bécasse.
Mais vous n’êtes pas en état
De passer, comme nous, les déserts et les ondes,
Ni d’aller chercher d’autres mondes ;
C’est pourquoi vous n’avez qu’un parti qui soit sûr,
C’est de vous renfermer au trou de quelque mur.
Les oisillons, las de l’entendre,
Se mirent à jaser aussi confusément
Que faisaient les Troyens quand la pauvre Cassandre
Ouvrait la bouche seulement.
Il en prit aux uns comme aux autres :
Maint oisillon se vit esclave retenu.

Nous n’écoutons d’instincts que ceux qui sont les nôtres,
Et ne croyons le mal que quand il est venu.

Illustré par  Benjamin Rabier, en 1906

Big Data and Artificial Intelligence

New week, I will be in France for a few days. On Monday and Tuesday, I will be in Beaune, in Burgundy, at the first “Rencontres Mutualistes” (I will upload the slides of my talk soon). And on Wednesday, I will be in Paris, at ESCP Europe Business School. I will be giving a two hour lecture on “Big Data and Artificial Intelligence”, to use some buzzwords, as asked. More honestly, it will be on (new) data and (new) algorithms for predictive modeling. Slides are now online.

Weapons of Math Destruction: How Big Data Increases Inequality

Weapons of Math Destruction est un livre passionnant, qui, comme le sous-titre l’indique parle de “big data”. Beaucoup de livres parus ces jours-ci parlent de big data. Le point de vue est celui de Cathy, ancienne professeur de mathématiques (après des études à Berkeley, elle a obtenu un doctorat à Harvard et enseigné au MIT lors de son postdoc), qui a travaillé sur les marchés financiers au moment de la crise de 2008 dans un hedge fund, avant de rejoindre RiskMetrics en 2009, comprenant qu’il était important de modéliser les risques financiers. Après avoir côtoyé le mouvement Occupy Wall Street, elle décide reprendre sa vie en main, en devenant Data Scientist. Elle a ainsi dirigé un des cursus de l’école de journalisme de Columbia tout en étant consultante en Data Science.

Son point de vue est particulièrement intéressant, car elle met en avant le lien entre la gestion des risques et le monde qui s’ouvre, autour du big data. Le premier est que les deux ont attiré massivement l’élite des étudiants, la finance entre 1995 et 2010, le monde de la donnée ensuite. Pour les deux, le “vrai monde” semble déconnecté de ce qu’ils manipulent: “the real world, with all its messiness, sits apart“. Ce qui pose la question centrale du livre, qu’est-ce qui sera l’analogue de la crise du crédit dans le monde de la donnée? Et pour Cathy, la réponse est simple. Dans la dystopie que nous promet le Big Data, les inégalités sont augmenter.

Il y a déjà les inégalités du côté des plateformes, avec des compagnies qui finissent par occuper des positions monopolistiques. Comme le note Cathy, il n’y a rien d’incroyablement intelligent dans le fonctionnement de Google, ou Facebook. Ces compagnies sont énormes parce qu’elles ont été là, au bon moment, mais le danger est leur voracité insatiable. Car à l’heure actuelle, la même entreprise gère nos courriers électroniques, nos recherches (de voyage, de musique, etc), nos réseaux sociaux, et peut ainsi évaluer, mais également contrôler notre monde.

Et au delà des plateformes, ce sont surtout les inégalités au sein de la population qui vont exploser. Cathy O’Neil illustre sa thèse à l’aide d’exemples particulièrement bien choisis. Par exemple la publicité ciblée permet à des publicitaires prédateurs d’atteindre de manière encore plus efficace les personnes les plus vulnérables à l’escroquerie. Les algorithmes utilisés par les ressources humaines créent des discriminations pires que celles qui pouvaient déjà exister. Et c’est exactement le même phénomène que l’on observe avec les police prédictive, où l’égalité devant la loi n’a plus de sens dans la réalité quotidienne.

La logique de ces algorithmes prédictifs est simple: les gagnants vont gagner, et les perdants vont perdre. Mais de manière sournoise, car invisible. Il n’y a pas de volonté délibérée et affichée, il n’y a plus forcément de policier raciste, ou de recruteur misogyne. Les inégalités se créent sans que personne ne s’en rende vraiment compte. Considérons une RH qui veuille définir un score de “succès” pour proposer des promotions, peut être basé sur un historique de succès observés dans les années précédentes. Si les données ne contiennent que peu de femmes (car peu avaient, historiquement, des postes à responsabilité) l’algorithme pénalisera les femmes. Et la spirale va commencer. Il y en aura de moins en moins dans la base, et elles seront de facto davantage pénalisées. Le livre foisonne de petits exemples qui illustrent parfaitement son propos, car ce phénomène existe partout. Les programmes visant à réduire la criminalité font en fait augmenter la criminalité dans les régions les plus pauvres. Si les quartiers pauvres ont plus de crimes, il y a aura davantage de policiers, qui feront alors davantage d’arrestation, etc. Les inégalités sont exacerbées, car les modèles manquent de boucles de rétroactions.

Une fois posés tous ces problèmes, on est en attente de solutions. Et le tableau que dresse Cathy n’est pas très réjouissant. On retrouve le phénomène décrit par la loi de Goodhart, “quand une mesure devient un objectif, elle cesse d’être une mesure”. Les plus malins comprennent la logique de l’algorithme, et finissent par pervertir l’évaluation. C’est le cas des évaluations des élèves dans les écoles américaines, où les instituteurs sont incités (par l’algorithme) à tricher pour aider leurs élèves à avoir des bonnes notes, pour faire remonter l’école dans le classement. Mais il n’est pas surprenant qu’il n’y ait pas de recette miracle, car le problème est profond. Comme le note Cathy O’Neil, “the model is optimized for efficiency and profitability, not for justice or the good of the ‘team.’ This is, of course, the nature of capitalism“.

A la lecture du livre, on comprend la logique dans le parcours de Cathy, sa logique de rejoindre Occupy après avoir vécu de l’intérieur la crise du crédit. On y entend un appel à la conscience des Data Scientist. Leur rappelant que la construction d’un “bon” modèle ne doit pas se faire sur des critères statistiques, mais doit aussi tenir compte d’une notion d’équité. Ce qui rejoint les débats que nous avons au sein de la chaire, lorsque nous essayons de réintégrer la notion de mutualisation lorsque les actuaires font de la segmentation tarifaire. Bref, ce livre est indéniablement le livre qu’il convient de lire en cette rentrée.

Chercheur en pantoufles

J’ai eu l’immense plaisir, pendant mes premiers jours de vacances, de lire La lune est blanche d’Emmannuel et François Lepage. Des deux frères, le premier est illustrateur, et le second photographe. Et ils publient ici une bande dessinée (pour faire simple) narrant leur voyage en Antarctique. On peut d’ailleurs y voir une suite à Voyage aux îles de la Désolation qu’avait signé Emmanuel Lepage il y a quelques années (tant sur le thème que du point de vue chronologique).

Mais avant d’aller plus loin, je me dois de remettre un peu en contexte. Après quatre années passées à Montréal, au Canada, j’ai progressivement pris conscience de ce que peut être le Nord. Et à quel point ce Nord peut faire partie de l’identité canadienne (je conseille d’ailleurs Un Dit Du Nord, de Louis-Edmond Hamelin, qui revient longuement sur le concept de norditude). En plus, au printemps dernier, ma voisine (à l’UQAM mais aussi sur hypotheses) Elisabeth Vallet m’avait sollicité pour intervenir (en clôture) d’une soirée autour du thème à qui appartient le pôle nord. J’avais accepté car Philippe Réka était de la partie, et j’ai toujours un immense plaisir à le revoir (il a en plus une la gentillesse de venir chanter une berceuse – en norvégien – à ma fille). Et j’ai eu l’opportunité de beaucoup lire sur le sujet, et de découvrir un univers réellement fascinant.

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Merchants of doubt, et le fonctionnement de la science

Il y a quelques jours, La Presse  mettait en ligne un texte intéressant, La BBC déclare la guerre à la « fausse science »

Les changements climatiques n’existent pas, les campagnes de vaccination sont dangereuses et votre téléphone cellulaire est en train de vous tuer à petit feu.

Il fut un temps où il était possible d’entendre ce genre d’opinions à la BBC. Des opinions scientifiques marginales, mais soutenues avec vigueur par certains chercheurs, et que le diffuseur britannique rapportait par souci « d’impartialité ». Mais cette ère est révolue.

Dans un document publié en juillet, la BBC prend une position très ferme sur la fausse science, qu’elle veut désormais évacuer de ses reportages.

« L’impartialité dans la couverture scientifique ne consiste pas simplement à faire état d’un large spectre de points de vue », écrit la BBC, qui croit qu’une application « trop rigide » des principes d’impartialité peut conduire à un « faux équilibre » dans les reportages.

La réflexion de la BBC a été suscitée par sa propre couverture des changements climatiques, qui a longtemps donné la parole aux climatosceptiques. Or, ceux-ci risquent maintenant d’avoir plus de difficulté à s’y voir offrir un micro.

Cet article m’a fait penser à un livre passionnant que j’avais lu l’automne dernier, Merchants of Doubt. Dans mon dernier compte rendu de lecture (ça faisait longtemps) je parlais de Big Data, a revolution that will transform how we live, work and think signé Viktor Meyer-Schönberger et Kenneth Cukier, et de The signal and the noise: Why Most Predictions Fail – but Some Don’t écrit par Nate Silver. Dans ce livre, on voyait comment on était passé d’une recherche de lien causal à une simple recherche de corrélation, dans des gros volumes de données. En fait, je ferais un parallèle avec le livre Merchants of Doubt, car comme l’expliquent Naomi Oreskes et Erik Conway, c’est précisément ce que combattent ce qu’ils appellent les marchants de doutes : tant qu’une relation causale n’est pas établie, le scientifique se devrait de douter (quelques pages – le premier chapitre – sont d’ailleurs en ligne). C’est cette idée que réfute  La BBC déclare la guerre à la « fausse science », et c’est l’histoire de ce principe (et des dérives qui ont suivi) que raconte ce livre.

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La fresque de Joe Sacco

En matière de bandes dessinées relative à la grande guerre, j’ai longtemps cru que Jacques Tardi serait impossible à égaler. Lire C’était la guerre des tranchées ou Putain de Guerre était une expérience marquante. Mais il y a quelques semaines, j’avais acheté la fresque de Joe Sacco à mon fils, car je trouve qu’ils dessinent un peu de la même manière, avec des dessins denses et touffus, remplis de détails,

Comme toujours, Joe Sacco a un dessin qui marque. Mais alors que je lui reprochais toujours de parler trop dans ses livres, cette fois, on a une fresque de 7 mètres de long, silencieuse, devant laquelle on peut se planter, et regarder, comme la tapisserie de Bayeux

Et depuis une semaine, la fresque a été reproduite sur 130 mètres de long, dans le long couloir de la station de métro Montparnasse, dans le cadre des commémorations pour le centenaire

Je trouve l’idée incroyable, et j’avoue avoir hâte de vivre l’expérience. Vivement mardi prochain, où j’ai justement une correspondance à Montparnasse, en revenant de mon excursion à Londres !

1 tous les dessins sont extraits de La Grande Guerre, par Joe Sacco, publié en Français chez Futuropolis, et la photo devant la fresque est signée Bertrand Guay / AFP

Lecture notes on risk and insurance

I just finished some lectures notes on risk and insurance. The notes, that can be downloaded [pdf], are in French, and will be used at the JES (Journées d’Etudes Statistiques), organised at the CIRM (mentioned here). Previous notes on risk measures [pdf] and copulas [pdf]. Again, all comments are welcome…