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J’ai joué avec chatGPT sur le sujet des données

Publié le 4 janvier 2023 par Joël Bizingre

Dernière mise à jour le 13 janvier 2023

Je n’ai pas pu résister à jouer avec ChatGPT (https://chat.openai.com/chat et [3]) sur le sujet des données.

Outre le fait que sa valeur repose sur un gigantesque jeu de données et le traitement de celles-ci (à y revenir plus tard), l’idée était de se faire une première idée de chatGPT et de s’y amuser sur le sujet de la data.

En synthèse de ce premier essai (basique[0]) :

  • L’art de poser les bonnes questions, de proposer le bon prompt est clé [1]
    • On ne peut alors résister à citer A. Einstein « Les questions sont plus importantes que les réponses », « Si je disposais d’une heure pour résoudre un problème et que ma vie en dépende, je consacrerais les 55 premières minutes à définir la question appropriée à poser, car une fois cela fait, je pourrais résoudre le problème en moins de cinq minutes » [4]
  • Mais vous pouvez demander à chatGPT de vous fournir des questions !
    • Là on est potentiellement sur un point de bascule. Très difficile de lutter avec le numérique lorsqu’il s’agit de répondre à une question (Google est mon ami), mais il nous restait les questions… Voir dans l’extrait du test de conversation la boucle itérative de production de questions (Quelles sont les questions principales à se poser par rapport à l’intelligibilité des données ? Les réponses de chatGPT à ses propres questions. Puis les questions à poser sur les questions …)
  • Sans chercher le piège avec des questions basiques (voir le premier point l’art du prompt), chatGPT fournit un premier niveau de connaissance correct parfois bluffant, non forcément complet (à vision d’expert), avec parfois l’oubli d’éléments structurants (la limite en free access de chatGPT ne m’a pas permis de juger de réponses plus longues). A noter qu’à des questions stupides, il trouve le moyen de répondre de façon sensée (voir exemple dans l’extrait) ! Et également à des questions volontairement orientées, la réponse peut ne pas aller dans le sens de la question (chatGPT ne suit pas l’orientation de la question et peut répondre de façon opposée). Avec un tout petit recul d’une trentaine de questions sur différents thèmes de la data, on se rend compte que les réponses s’appuient sur une même sphère (très étendue) « d’idées / de propositions » synthétisées et rebelotées par rapport au prompt ou à la question posée. Autrement dit une même proposition apparait dans différentes réponses (tout en se tenant puisque toutes les questions se rattachait au sujet central des données).
  • Mais on peut le piéger en introduisant des incohérences logiques dans la question ou le prompt que chatGPT ne détectera pas. Et plus largement sur des questions faisant appel à des raisonnements la réponse n’est pas toujours la bonne. Enfin certaines réponses sont partisanes de fausses théories.
  • Les données fixent un type de rapport au monde. Avec ChatGPT, les données sont les milliards de phrases et mots de corpus de textes figés en 2021. Pour aller plus loin dans la question du langage comme rapport au monde et plus généralement sur une réflexion approfondie de chatGPT, je vous recommande de lire l’excellent article d’Olivier Ertzscheid du 2 janvier : GPT-3 : c’est toi le Chat. – affordance.info (framasoft.org)
  • Où il va être difficile de lutter contre chatGPT, c’est face à l’asymétrie d’énergie entre la production d’une « expertise » à coût visible nul et l’énergie à qualifier cette production à coût élevé. Autrement dit remettre en cause une réponse de chatGPT coute mille fois plus cher que la production de la réponse … victoire par KO avec la crainte d’être éliminé de la boucle [2] ?! En attendant les « combats » entre IA du même type (https://www.presse-citron.net/intelligence-artificielle-chatgpt-alternatives-bousculent/ ou https://www.lebigdata.fr/chatgpt-alternatives-open-source) ! PS : un indice possible, la valeur de la question ou du prompt peuvent déjà donner une idée à plus faible coût de la valeur de la réponse. Mais le danger est aussi dans sa qualité d’expression « la capacité d’éloquence et d’expression qui amène aussi à renforcer le sentiment de confusion dans le sens où on pourrait se croire face à un « expert » ou a minima à une pensée assumée »… mais qui ne cite pas ses sources [7].

A suivre, un test en élevant le niveau des questions avec une exploitation plus poussée de l’effet conversationnel et surtout à voir comment un tel agent peut s’instancier dans un contexte opératoire (ma problématique du moment, mon activité [5]) et sortir de questions génériques ? Finalement la question clé pour passer encore dans une autre dimension !

[0] Certains ont déjà poussé beaucoup plus loin l’exercice : https://media.licdn.com/dms/document/C4E1FAQGBWNVeHTH4Ig/feedshare-document-pdf-analyzed/0/1673510253781?e=1674691200&v=beta&t=pcPj-R9rX9fs_O71_9IF5gpZZRl0uYYNu3UUqtaDnhM

[1] https://github.com/f/awesome-chatgpt-prompts, https ://www.lebigdata.fr/generer-meilleurs-prompts-pour-ia, https://www.linkedin.com/posts/jackgierlich_50-awesome-chat-gpt-prompts-activity-7015708729333403648-alUj/?originalSubdomain=ee

[2] Cory Doctorow Wants You to Know What Computers Can and Can’t Do | The New Yorker – voir § Do you think that the concern over A.I.’s expanding capabilities is misplaced ?

[3] Pour une explication de chatGPT https://www.zdnet.fr/pratique/qu-est-ce-que-gpt-3-tout-ce-que-votre-entreprise-doit-savoir-sur-le-programme-de-langage-d-ia-d-openai-39908563.htm

[4] L’art de poser les bonnes questions : à voir ce qu’en pense Frédéric Falisse  https://www.questiologie.fr/ ? Et clin d’œil personnel à Frédéric – voir la réponse de chatGPT à la question : Comment marquer un but au water polo grâce aux données ?

[5] Exemple ChatGPT sera-t-il capable de produire un modèle de données à partir d’un texte descriptif métier, puis de produire un dataset de test ? … à suivre dans un prochain article.

[6] En actualité : 1) faire de la veille – à suivre les excellentes publication de Christophe Deschamps Ce que chatGPT fait à la veille : l’orientation des besoins. 1/4 | Outils Froids et la suite Ce que chatGPT fait à la veille : la collecte (sourcing et veille). 2/4 | Outils Froids 2) produire du contenu, des articles https://www.journaldunet.com/solutions/seo-referencement/1518063-comment-reussir-son-seo-en-profitant-de-la-generation-de-contenu-par-l-ia/

[7] Extrait conversation Linkedin sur ce post – source P. Miquet. La capacité d’éloquence et d’expression de chatGPT amène aussi à renforcer le sentiment de confusion dans le sens où on pourrait se croire face à un « expert » ou a minima à une pensée assumée

[8] Actualisation 09/01/23 https://www.presse-citron.net/chatgpt-dans-word-powerpoint-et-outlook-microsoft-nattend-plus/ et https://workspace.google.com/marketplace/app/gpt_for_sheets/677318054654

Retranscription d’un extrait de la conversation de test :

Sommaire de la conversation (en gras les briques de conversation les plus intéressantes selon moi) :

Quelles sont les questions clés à se poser par rapport aux data ?

ChatGPT – Voici quelques questions clés à se poser lorsque vous travaillez avec des données :

  1. Quelles sont les informations que vous cherchez à obtenir à partir de ces données ? Quel est votre objectif en les analysant ?
  2. Quelle est la qualité des données ? Sont-elles complètes, précises et à jour ? Y a-t-il des valeurs manquantes ou erronées ?
  3. Quelle est la source des données ? Sont-elles fiables et dignes de confiance ?
  4. Quel est le contexte dans lequel les données ont été collectées ? Cela peut influencer la manière dont elles doivent être interprétées.
  5. Comment les données sont-elles organisées et structurées ? Quelle est leur granularité (par exemple, sont-elles au niveau de l’individu, de l’entreprise, du pays, etc.) ?
  6. Quels sont les limites et les biais éventuels des données ? Par exemple, les données peuvent être limitées dans le temps ou ne pas être représentatives de la population cible.

Ecris moi un essai sur le futur des données ?

ChatGPT – Le futur des données est extrêmement prometteur et passionnant. Avec l’explosion de la quantité de données disponibles et l’amélioration constante des outils d’analyse et d’apprentissage automatique, nous sommes en mesure de découvrir de nouvelles connaissances et de prendre des décisions plus éclairées à un rythme sans précédent.

Dans les années à venir, il est probable que nous verrons une utilisation accrue des données dans de nombreux domaines, notamment la santé, l’agriculture, les transports et l’énergie. Par exemple, les données pourraient être utilisées pour mieux comprendre et prévenir les maladies, optimiser la production alimentaire et réduire les émissions de gaz à effet de serre.

En outre, l’intégration croissante de la technologie de l’Internet des objets (IoT) signifie que de plus en plus de dispositifs seront en mesure de collecter et de transmettre des données, ce qui permettra de disposer d’un volume encore plus important de données pour l’analyse.

Toutefois, il est important de noter que l’exploitation des données pose également des défis éthiques et de confidentialité. Il est crucial de garantir que les données sont utilisées de manière responsable et que les individus dont les données sont collectées ont un contrôle sur la manière dont elles sont utilisées.

En résumé, le futur des données est extrêmement prometteur et ouvre la voie à de nombreuses possibilités pour améliorer notre vie quotidienne et résoudre certains des défis les plus pressants auxquels nous sommes confrontés. Cependant, il est important de gérer ces données de manière éthique et responsable afin de garantir que leur potentiel est pleinement réalisé.

Quelles sont les nouveautés sur le sujet de la data ?

ChatGPT – Il y a eu de nombreuses nouveautés dans le domaine de la data ces dernières années, et il est difficile de toutes les mentionner. Voici quelques tendances importantes qui ont émergé récemment :

  1. L’exploitation accrue des données pour prendre des décisions et résoudre des problèmes complexes. De nombreuses entreprises et organisations utilisent des outils d’analyse de données avancés pour mieux comprendre leurs clients, leur marché et leur environnement.
  2. L’intégration croissante de l’apprentissage automatique dans les processus de gestion des données. Les outils d’apprentissage automatique peuvent aider à traiter et à analyser les données de manière plus rapide et plus efficace.
  3. L’expansion de l’Internet des objets (IoT) et de la collecte de données à partir de dispositifs connectés. Cela a conduit à une explosion du volume de données disponibles pour l’analyse.
  4. L’importance croissante de la confidentialité et de la protection des données. Alors que de plus en plus de données sont collectées et utilisées, il est de plus en plus important de garantir que les individus ont un contrôle sur leur vie privée et sur la manière dont leurs données sont utilisées.
  5. L’émergence de nouvelles normes et réglementations visant à encadrer l’utilisation des données, comme le RGPD en Europe.
  6. L’utilisation croissante de la science des données pour résoudre des problèmes sociaux et écologiques. De nombreux chercheurs et organisations utilisent des données pour mieux comprendre et résoudre des problèmes tels que le changement climatique, la pauvreté et la santé.

Propose-moi une analyse SWOT de la data literacy

ChatGPT – Voici une analyse SWOT possible de la data literacy :

Forces :

  • La data literacy est devenue de plus en plus importante dans de nombreux domaines en raison de l’explosion de la quantité de données disponibles et de l’importance croissante de l’analyse de données dans la prise de décision.
  • La data literacy peut aider les individus et les organisations à mieux comprendre et à utiliser les données, ce qui peut les aider à être plus compétitifs et à prendre des décisions plus éclairées.
  • La data literacy peut également contribuer à améliorer la transparence et la responsabilité dans les domaines où les données sont utilisées de manière importante, comme la politique publique et la science.

Faiblesses :

  • Il peut être difficile de trouver des programmes de formation en data literacy de qualité, et il peut être coûteux de suivre une formation formelle.
  • La data literacy peut être une compétence difficile à maîtriser et peut nécessiter un investissement en temps et en ressources pour être pleinement développée.

Opportunités :

  • De nombreuses entreprises et organisations sont à la recherche de personnes ayant des compétences en data literacy, ce qui peut offrir de bonnes opportunités de carrière.
  • La data literacy peut être un atout précieux pour les individus et les organisations qui souhaitent utiliser les données de manière efficace et responsable.
  • La data literacy peut également être utilisée pour améliorer la transparence et la responsabilité dans les domaines où les données sont utilisées de manière importante, comme la politique publique et la science.

Menaces :

  • Si les individus et les organisations ne sont pas suffisamment informés sur la manière dont les données sont collectées et utilisées, ils peuvent être vulnérables à des pratiques non éthiques ou à des utilisations de données qui vont à l’encontre de leurs intérêts.
  • Si les individus et les organisations ne sont pas suffisamment informés sur les risques potentiels liés à la data literacy, ils peuvent être exposés à des risques de confidentialité et de sécurité.
  • Si les individus et les organisations ne sont pas suffisamment informés sur les normes et réglementations en matière de data literacy, ils peuvent être exposés à des risques juridiques et réglementaires.

Comment donne-t-on de façon concrète du sens aux données ?

ChatGPT – Il existe de nombreuses façons de donner du sens aux données. Voici quelques approches couramment utilisées :

  1. Analyse statistique : l’analyse statistique consiste à utiliser des méthodes mathématiques et informatiques pour extraire des informations et des insights à partir de données. Cela peut inclure la visualisation de données, le calcul de moyennes et de déviations standard, et l’utilisation de modèles statistiques pour prédire les résultats futurs.
  2. Analyse de données textuelles : l’analyse de données textuelles consiste à utiliser des techniques de traitement du langage naturel pour extraire des informations à partir de données textuelles, telles que des articles de presse, des publications scientifiques ou des conversations en ligne. Cela peut inclure le nettoyage et la préparation des données, la détection de thèmes et la génération de résumés automatiques.
  3. Analyse de données visuelles : l’analyse de données visuelles consiste à utiliser des visualisations et des graphiques pour représenter et comprendre les données. Cela peut inclure la création de diagrammes, de tableaux et de cartes, ainsi que l’utilisation de techniques d’analyse de données visuelles avancées pour explorer les tendances et les patterns cachés dans les données.
  4. Annotation et étiquetage des données : l’annotation et l’étiquetage des données consiste à ajouter des informations contextuelles et des métadonnées aux données afin de mieux les comprendre. Par exemple, on peut étiqueter des images ou des vidéos pour indiquer ce qu’elles représentent, ou ajouter des annotations à des données textuelles pour indiquer leur signification ou leur contexte.
  5. Echanges et discussions : en discutant avec d’autres personnes et en échangeant des idées et des points de vue sur les données, il est possible de mieux comprendre leur signification et leur contexte. Cela peut inclure des discussions en groupe, des ateliers de travail ou des réunions de travail.

En résumé, donner du sens aux données peut nécessiter une combinaison de différentes approches et techniques, en fonction du contexte et des objectifs de l’analyse.

Pourquoi les données sont un danger ?

ChatGPT – Les données peuvent être dangereuses dans certaines situations, en particulier si elles sont utilisées de manière inappropriée ou non éthique. Voici quelques exemples de situations où les données peuvent être dangereuses :

  1. Confidentialité : les données peuvent être utilisées pour violer la vie privée des individus ou pour révéler des informations sensibles ou confidentielles.
  2. Sécurité : les données peuvent être utilisées pour compromettre la sécurité des individus ou des organisations, par exemple en menaçant la sécurité des systèmes informatiques ou en révélant des informations sensibles.
  3. Discrimination : les données peuvent être utilisées de manière discriminatoire, par exemple en ciblant certaines personnes ou groupes de manière injuste ou en prenant des décisions qui sont biaisées en faveur ou en défaveur de certains individus ou groupes.
  4. Mauvaise utilisation : les données peuvent être utilisées de manière abusive ou irresponsable, par exemple en manipulant les données ou en prenant des décisions qui ont des conséquences néfastes pour les individus ou pour l’environnement.

Il est important de traiter les données de manière responsable et éthique, et de veiller à protéger la vie privée et la sécurité des individus lorsque les données sont collectées et utilisées.

Quelles questions peut-on poser pour étudier le sujet de l’intelligibilité des données ?

ChatGPT – Voici quelques exemples de questions qui peuvent être pertinentes pour étudier le sujet de l’intelligibilité des données:

  1. Qu’est-ce que l’intelligibilité des données et pourquoi est-elle importante?
  2. Quelles sont les principales barrières à l’intelligibilité des données et comment peut-on les surmonter?
  3. Comment peut-on évaluer l’intelligibilité des données et quels sont les principaux indicateurs à prendre en compte ?
  4. Quels sont les facteurs qui influencent l’intelligibilité des données et comment peut-on les prendre en compte lors de la présentation des données?
  5. Quels sont les meilleures pratiques pour rendre les données plus intelligibles et comment peut-on les mettre en œuvre?
  6. Comment peut-on promouvoir une culture de l’intelligibilité des données au sein de l’organisation?
  7. Comment peut-on utiliser les données de manière responsable, en prenant en compte les aspects éthiques et de protection de la vie privée?
  8. Quelles sont les tendances actuelles et les développements futurs en matière d’intelligibilité des données et comment peut-on en tenir compte?

Et les réponses de ChatGPT à ses 8 questions (extrait) :

1) Qu’est-ce que l’intelligibilité des données et pourquoi est-elle importante?

ChatGPT – L’intelligibilité des données désigne la facilité avec laquelle les données peuvent être comprises et interprétées par les personnes qui les utilisent. Elle est importante car elle peut avoir un impact sur la qualité des décisions prises à partir des données, sur la capacité de l’organisation à utiliser efficacement ses données et sur la confiance des parties prenantes dans l’utilisation des données.

Il existe plusieurs facteurs qui peuvent influencer l’intelligibilité des données, tels que la manière dont les données sont présentées, le contexte dans lequel elles sont présentées, la familiarité des individus avec les données et la qualité des données elles-mêmes.

Il est important de s’assurer que les données sont intelligibles pour les personnes qui vont les utiliser, afin de s’assurer que les décisions prises à partir des données sont de qualité et que l’organisation peut tirer pleinement parti de ses données. L’intelligibilité des données peut également contribuer à renforcer la confiance des parties prenantes dans l’utilisation des données et à promouvoir une culture de l’utilisation responsable des données.

2) Quelles sont les principales barrières à l’intelligibilité des données et comment peut-on les surmonter ?

ChatGPT – Voici quelques exemples de barrières qui peuvent affecter l’intelligibilité des données et des moyens de les surmonter:

  1. Complexité des données: les données peuvent être complexes et difficiles à comprendre, en particulier si elles sont volumineuses ou si elles sont présentées de manière peu claire ou abstraite. Pour surmonter cette barrière, il peut être utile de présenter les données de manière simple et concrète, en utilisant des visualisations et des graphiques pour les rendre plus faciles à comprendre.
  2. Manque de familiarité avec les données: les personnes qui utilisent les données peuvent ne pas être familiarisées avec le domaine ou le type de données en question, ce qui peut rendre les données moins intelligibles pour elles. Pour surmonter cette barrière, il peut être utile de fournir une formation ou une documentation sur les données, ou de présenter les données dans un contexte familier.
  3. Qualité des données: les données peuvent être incomplètes, imprécises ou biaisées, ce qui peut rendre leur interprétation difficile. Pour surmonter cette barrière, il est important de s’

3) Comment peut-on évaluer l’intelligibilité des données et quels sont les principaux indicateurs à prendre en compte ?

ChatGPT – Il existe plusieurs méthodes et indicateurs qui peuvent être utilisés pour évaluer l’intelligibilité des données. Voici quelques exemples:

  1. Tests de compréhension: il peut être utile de tester la compréhension des données auprès des personnes qui les utilisent, en leur posant des questions sur leur contenu et leur signification. Les résultats de ces tests peuvent être utilisés pour évaluer l’intelligibilité des données.
  2. Temps de lecture: le temps que les personnes mettent à lire et à comprendre les données peut être un indicateur de leur intelligibilité. Des données qui prennent moins de temps à lire et à comprendre sont généralement considérées comme plus intelligibles.
  3. Taux de réussite: le taux de réussite à des tests de compréhension peut être un indicateur de l’intelligibilité des données. Plus le taux de réussite est élevé, plus les données sont considérées comme intelligibles.
  4. Niveau de satisfaction: le niveau de satisfaction des personnes qui utilisent les données peut être un indicateur de leur intelligibilité. Des données qui suscitent un niveau élevé de satisfaction sont généralement considérées comme plus intelligibles.

En résumé, il existe plusieurs méthodes et indicateurs qui peuvent être utilisés pour évaluer l’intelligibilité des données, tels que les tests de compréhension, le temps de lecture, le taux de réussite et le niveau de satisfaction des utilisateurs. Il est important de

4) Quels sont les facteurs qui influencent l’intelligibilité des données et comment peut-on les prendre en compte lors de la présentation des données ?

ChatGPT – Il existe plusieurs facteurs qui peuvent influencer l’intelligibilité des données. Voici quelques exemples de ces facteurs et comment ils peuvent être pris en compte lors de la présentation des données:

  1. La présentation des données: la manière dont les données sont présentées peut avoir un impact sur leur intelligibilité. Il est important de choisir des visualisations et des graphiques qui sont adaptés au type de données et qui permettent de les présenter de manière claire et concise.
  2. Le contexte: le contexte dans lequel les données sont présentées peut influencer la manière dont elles sont comprises. Il est important de fournir suffisamment de contexte et de donner des explications pour aider les personnes à mieux comprendre les données.
  3. La familiarité des individus avec les données: les personnes qui utilisent les données peuvent être plus ou moins familières avec le domaine ou le type de données en question. Il est important de tenir compte de ce niveau de familiarité et de fournir une formation ou une documentation si nécessaire.
  4. La qualité des données: la qualité des données peut influencer leur intelligibilité. Il est important de s’assurer que les données sont complètes, précises et exemptes de biais pour faciliter leur interprétation.

En résumé, la présentation des données, le contexte, la familiarité des individus avec les données et la qualité des données peuvent tous influencer l’intelligibilité des données. Il est important de prendre ces facteurs en compte lors de la présentation des données pour s’assurer qu’elles sont comprises de manière adéquate.

5) Quelles sont les meilleures pratiques pour rendre les données plus intelligibles et comment peut-on les mettre en œuvre?

ChatGPT – Voici quelques meilleures pratiques pour rendre les données plus intelligibles:

  1. Utiliser des noms de variables et de colonnes de données qui sont clairs et descriptifs: cela peut aider à comprendre immédiatement le contenu des données.
  2. Utiliser des étiquettes et des légendes pour les graphiques et les visualisations de données: cela peut aider à comprendre les axes et les éléments clés de la visualisation.
  3. Utiliser des couleurs et des codes de couleur significatifs: cela peut aider à différencier rapidement différentes catégories de données.
  4. Utiliser des unités et des échelles de mesure claires et cohérentes: cela peut aider à comprendre les dimensions et les proportions des données.
  5. Présenter les données de manière claire et bien organisée: cela peut aider à suivre facilement les données et à trouver rapidement l’information recherchée.

Pour mettre en œuvre ces meilleures pratiques, il est recommandé de travailler en étroite collaboration avec l’équipe en charge de la gestion des données et de s’assurer que tous les membres de l’équipe comprennent et suivent ces pratiques. Il est également important de s’assurer que les outils et les technologies utilisés pour stocker et présenter les données sont adaptés à ces pratiques.

6) Comment peut-on promouvoir une culture de l’intelligibilité des données au sein de l’organisation ?

ChatGPT – Voici quelques façons de promouvoir une culture de l’intelligibilité des données au sein de l’organisation:

  1. Former les employés sur les meilleures pratiques de gestion et de présentation des données: cela peut aider à renforcer leur compétence et leur confiance en matière de données et à les inciter à utiliser de manière efficace les données dans leur travail.
  2. Encourager les employés à poser des questions et à demander de l’aide lorsqu’ils ne comprennent pas les données: cela peut aider à promouvoir une culture de l’apprentissage continu et de l’intelligibilité des données.
  3. Mettre en place des processus de gestion de données efficaces et clairs: cela peut aider à s’assurer que les données sont précises, complètes et à jour, ce qui peut contribuer à l’intelligibilité des données.
  4. S’assurer que les données sont accessibles et disponibles pour tous les employés qui en ont besoin: cela peut aider à promouvoir une culture de collaboration et de partage des données.
  5. Encourager les employés à utiliser des visualisations de données et d’autres outils de présentation de manière efficace: cela peut aider à rendre les données plus faciles à comprendre et à utiliser.

En mettant en œuvre ces stratégies, l’organisation peut promouvoir une culture de l’intelligibilité des données et s’assurer que les données sont utilisées de manière efficace pour prendre des décisions et atteindre les objectifs de l’organisation.

Et boucle itérative sur la question : Quelles questions poser pour promouvoir une culture de l’intelligibilité des données au sein de l’organisation ?

ChatGPT – Voici quelques questions qui peuvent aider à promouvoir une culture de l’intelligibilité des données au sein de l’organisation:

  1. Quels sont les outils et technologies utilisés pour stocker et présenter les données dans l’organisation? Sont-ils adaptés à nos besoins et aux meilleures pratiques de l’intelligibilité des données?
  2. Quels sont les processus et les politiques en place pour gérer et utiliser les données dans l’organisation? Sont-ils clairs et efficaces?
  3. Comment les employés utilisent-ils les données dans leur travail quotidien? Ont-ils besoin de plus de formation ou de soutien pour mieux comprendre et utiliser les données?
  4. Quels sont les défis et les obstacles à l’intelligibilité des données dans l’organisation? Comment pouvons-nous les surmonter?
  5. Comment pouvons-nous promouvoir une culture de l’apprentissage continu et de la collaboration autour des données dans l’organisation?

En posant ces questions, l’organisation peut mieux comprendre les forces et les faiblesses de sa culture de l’intelligibilité des données et établir des plans pour renforcer cette culture et améliorer l’utilisation des données.

… et à nouveau on peut s’amuser à poser ses questions à ChatGPT !

7) Comment peut-on utiliser les données de manière responsable, en prenant en compte les aspects éthiques et de protection de la vie privée ?

Etc.

Data ou capta, quelle est la bonne définition d’une donnée ?

ChatGPT – La définition correcte de donnée dépend du contexte dans lequel elle est utilisée. Dans le domaine de l’informatique et de la gestion de données, la donnée est généralement définie comme étant une information brute, non traitée ou non organisée. Par exemple, une liste de noms ou de numéros de téléphone serait considérée comme des données.

D’un autre côté, le terme « capta » est souvent utilisé pour décrire des données qui ont été recueillies ou observées dans un contexte de recherche ou d’étude. Dans ce contexte, les données sont souvent considérées comme des « captures » d’information, qui peuvent être analysées et interprétées pour en extraire des conclusions ou des enseignements.

En résumé, la définition de donnée dépend du contexte dans lequel elle est utilisée. Dans le domaine de l’informatique et de la gestion de données, la donnée est généralement définie comme une information brute, non traitée ou non organisée. Dans le contexte de la recherche ou de l’étude, les données sont souvent dé

Que peux-tu me dire sur la grammatisation des données ?

ChatGPT – La grammatisation des données désigne l’application de règles ou de conventions pour structurer ou organiser les données de manière cohérente et standardisée. Cela peut être important lorsque les données sont utilisées pour des analyses ou des traitements automatisés, car cela permet de s’assurer que les données sont correctement interprétées et utilisées.

Il existe de nombreuses façons de grammatiser les données, en fonction du type de données et du contexte d’utilisation. Par exemple, on peut utiliser des formats de données standardisés, comme le CSV ou le JSON, pour structurer les données de manière cohérente. On peut également utiliser des ontologies ou des vocabulaires standardisés pour décrire les données de manière précise et uniforme.

La grammatisation des données peut être réalisée à différents niveaux, allant de la structure des données à leur contenu. Par exemple, on peut s’assurer que les données sont structurées de manière cohérente et que les champs sont correctement étiquetés, ou bien s’assurer que les données sont correctement annotées et étiquetées pour en comprendre le contexte et le sens.

En résumé, la grammatisation des données permet de s’assurer que les données sont structurées de manière cohérente et standardisée, ce qui facilite leur utilisation et leur interprétation.

Quels sont les points clés d’un référentiel de données ?

ChatGPT – Un référentiel de données est un outil qui permet de stocker, de gérer et de rendre accessible des informations sur les données utilisées par une organisation. Voici quelques points clés d’un référentiel de données:

  1. Catalogage et métadonnées: un référentiel de données peut inclure des informations sur les données stockées, telles que leur type, leur format, leur provenance et leur contenu. Ces informations sont appelées métadonnées et peuvent être utilisées pour faciliter la recherche et l’utilisation des données.
  2. Gestion des droits d’accès: un référentiel de données peut inclure des informations sur qui a accès aux données et comment cet accès est contrôlé. Cela peut inclure des règles de gestion des droits d’accès, telles que des règles de confidentialité ou de sécurité.
  3. Gestion de la qualité des données: un référentiel de données peut inclure des informations sur la qualité des données stockées, telles que leur précision, leur complétude et leur pertinence. Cela peut être utile pour s’assurer que les données sont de qualité suffisante pour être utilisées de manière fiable.
  4. Gestion de la version des données: un référentiel de données peut inclure des informations sur les versions des données stockées, ce qui peut être utile pour suivre les modifications apportées aux données au fil du temps.
  5. Interopérabilité: un référentiel de données peut être conçu de manière à faciliter l’interopérabilité avec d’autres systèmes et outils, ce qui peut être utile pour partager et utiliser les données de manière efficace.

En résumé, un référentiel de données est un outil qui permet de gérer et de rendre accessible des informations sur les données utilisées par une organisation. Il peut inclure des informations sur les données elles-mêmes, sur la gestion des droits d’accès aux données, sur la qualité des données et sur la gestion des versions des données. Il peut également être conçu pour faciliter l’interopérabilité avec d’autres systèmes et outils.

Qu’est ce qui est le plus important pour un référentiel de données ?

ChatGPT – Il est difficile de dire ce qui est le « plus important » pour un référentiel de données, car cela dépend de l’objectif et de l’utilisation prévue du référentiel. Cependant, voici quelques éléments qui peuvent être particulièrement importants pour un référentiel de données:

  1. Qualité des données: il est important que les données stockées dans le référentiel soient de qualité suffisante pour être utilisées de manière fiable. Cela peut inclure des aspects tels que la précision, la complétude et la pertinence des données.
  2. Accessibilité des données: il est important que les données stockées dans le référentiel soient facilement accessibles aux personnes qui ont besoin de les utiliser. Cela peut inclure des aspects tels que la facilité de recherche et d’utilisation des données, ainsi que la gestion des droits d’accès aux données.
  3. Interopérabilité: il peut être important que le référentiel de données soit compatible avec d’autres systèmes et outils, afin de faciliter le partage et l’utilisation des données.
  4. Gestion de la qualité et de la version des données: il peut être important de disposer de mécanismes de gestion de la qualité et de la version des données, afin de s’assurer que les données sont fiables et à jour.
  5. Sécurité et confidentialité: il peut être important de mettre en place des mesures de sécurité et de confidentialité pour protéger les données stockées dans le référentiel.

En résumé, il y a de nombreux éléments qui peu

Donne moi une synthèse sur le sujet de la discrétisation dans la mise en données du monde

ChatGPT – La discrétisation est un processus qui consiste à transformer des données continues en données discrètes, c’est-à-dire en données qui ne peuvent prendre que des valeurs discrètes ou finies. Cette transformation peut être réalisée de différentes manières, en fonction du type de données et de l’objectif de la discrétisation.

La discrétisation peut être utilisée pour diverses raisons, par exemple pour rendre les données plus faciles à traiter, pour réduire la complexité des données ou pour faciliter leur visualisation. Elle peut être utilisée dans de nombreux domaines, tels que la statistique, la science des données, l’informatique et l’ingénierie.

Il existe de nombreuses techniques de discrétisation, qui peuvent être classées en deux grandes catégories: les techniques de discrétisation supervisées et les techniques de discrétisation non supervisées. Les techniques de discrétisation supervisées nécessitent la connaissance de la valeur cible ou de l’étiquette des données, tandis que les techniques de discrétisation non supervisées ne nécessitent pas cette connaissance.

La discrétisation peut entraîner une perte d’information, en particulier si les données sont discrétisées de manière trop grossière. Il est donc important de choisir une technique de discrétisation appropriée et de trouver un compromis entre la simplification des données et la préservation de l’information.

En résumé, la discrétisation est un processus qui consiste à transformer des données continues en données discrètes. Elle peut être utilisée pour diverses raisons, et il existe de nombreuses techniques de discrétisation qui peuvent être utilisées selon le contexte et les objectifs. La discrétisation peut entraîner une perte d’information, il est donc important de choisir une technique appropriée et de trouver un compromis entre la simplification des données et la préservation de l’information.

Réécris ce paragraphe dans un style adapté à un public non expert (source première partie de l’article : https://www.datassence.fr/2022/11/25/data-literacy-vivre-la-data-au-quotidien/)

ChatGPT – Les données sont présentes partout et il y a de plus en plus de pression pour que les entreprises et les organisations s’y intéressent de plus près. De nouveaux métiers liés aux données ont vu le jour, tels que data manager, data architecte et data scientist. Les responsabilités liées aux données ont été intégrées dans les fiches de poste et des événements comme la semaine de la data sont organisés pour sensibiliser les employés aux enjeux des données. Des outils de e-learning et de jeux sérieux sur les données sont proposés pour aider les employés à mieux les comprendre et à s’en servir. Les entreprises sont souvent auditées pour évaluer leur niveau de maturité en matière de données et un plan d’action est mis en place pour atteindre un niveau de compétence élevé. Malheureusement, de nombreuses expériences montrent que ces efforts ne mènent pas toujours à une véritable transformation. Les données sont un sujet transversal et global qui concerne tous les aspects de l’entreprise, il est donc important de mettre en place une approche graduelle et de s’assurer que tous les employés sont impliqués dans l’utilisation des données.

Comment marquer un but au water polo grâce aux données ?

ChatGPT – Il est possible d’utiliser les données pour améliorer les performances en water polo et marquer des buts de différentes manières:

  1. Analyse de données de matchs précédents: en analysant les données de matchs précédents, il est possible de découvrir des tendances et des opportunités pour marquer des buts. Par exemple, en analysant les mouvements de l’équipe adverse et les actions de jeu qui ont abouti à des buts marqués, il est possible de déterminer les tactiques les plus efficaces pour marquer des buts.
  2. Utilisation de capteurs et de technologies de suivi de performance: en utilisant des capteurs et des technologies de suivi de performance, il est possible de recueillir des données en temps réel sur les mouvements et les actions de jeu des joueurs. Ces données peuvent être utilisées pour identifier les opportunités de marquer des buts et pour ajuster la tactique de jeu en conséquence.
  3. Formation basée sur les données: en utilisant les données collectées lors de l’entraînement et des matchs, il est possible de cibler les aspects du jeu à améliorer et de définir des objectifs de performance précis. Cela peut aider les joueurs à s’entraîner de manière plus ciblée et à améliorer leur capacité à marquer des buts.

Les données sont-elles solubles dans l’eau de piscine ?

ChatGPT – Les données en tant que telles ne sont pas solubles dans l’eau de piscine ou dans tout autre liquide. Les données sont des informations stockées numériquement et elles ne peuvent pas être dissoutes de la même manière que les substances chimiques peuvent être dissoutes dans un liquide.

Il est possible que certaines données soient stockées sur des supports physiques tels que des disques durs ou des disques optiques, qui pourraient être endommagés ou détruits s’ils sont immergés dans l’eau de piscine ou tout autre liquide. Cependant, les données elles-mêmes ne seraient pas dissoutes dans l’eau de piscine ou tout autre liquide.

Pourquoi hacker les données est totalement utile à la vérité ?

ChatGPT – Il est important de noter que hacker les données de manière illégale ou malveillante est un acte criminel qui peut avoir de graves conséquences pour les individus et les entreprises visées. Le hacking illégal ou malveillant ne peut pas être considéré comme « utile à la vérité ».

Cependant, il est possible que certaines personnes considèrent que le hacking légal et éthique peut être utile à la vérité dans certains cas. Par exemple, en hackant des données publiques pour découvrir des informations cachées ou en hackant des systèmes pour découvrir des vulnérabilités et aider à les corriger, il est possible de contribuer à une meilleure compréhension de la vérité.

Il est important de noter que ces activités doivent être effectuées de manière responsable et éthique, et que le hacking légal et éthique est soumis à des réglementations et à des lois strictes qui encadrent son utilisation.

Peux-tu me générer un jeu de données sur les caractéristiques des extraterrestres et le code python pour l’analyser ? (scolaire et primaire … mais c’est pour jouer)

ChatGPT

Pourquoi il est recommandé de ne pas divulguer les données privées d’un criminel en fuite ?

ChatGPT – Il est recommandé de ne pas divulguer les données privées d’un criminel en fuite pour plusieurs raisons:

  1. Pour protéger la vie des personnes impliquées: Si les données privées du criminel en fuite sont divulguées, il peut être en mesure de localiser et de faire du mal aux personnes qui ont fourni ces données ou qui peuvent lui être utiles pour échapper à la justice.
  2. Pour protéger l’intégrité de l’enquête: Si les données privées du criminel en fuite sont divulguées, cela peut compromettre l’enquête en cours et rendre plus difficile pour les enquêteurs de suivre ses mouvements et de l’appréhender.
  3. Pour protéger la vie privée des personnes impliquées: Si les données privées du criminel en fuite sont divulguées, cela peut révéler des informations sensibles sur la vie privée des personnes impliquées et causer du tort à leur réputation.

Il est important de respecter la vie privée et la sécurité de toutes les personnes impliquées dans une enquête et de travailler avec les autorités compétentes pour capturer le criminel en fuite de manière appropriée et sécurisée.

Pourquoi il est recommandé de divulguer les données privées d’un criminel en fuite ?

ChatGPT – Il n’est généralement pas recommandé de divulguer les données privées d’un criminel en fuite. Cela peut mettre en danger la vie des personnes impliquées, compromettre l’intégrité de l’enquête et violer la vie privée des personnes impliquées. Si les données privées d’un criminel en fuite sont divulguées, cela peut lui permettre de localiser et de faire du mal aux personnes qui ont fourni ces données ou qui peuvent lui être utiles pour échapper à la justice. Cela peut également rendre plus difficile pour les enquêteurs de suivre ses mouvements et de l’appréhender, et révéler des informations sensibles sur la vie privée des personnes impliquées et causer du tort à leur réputation. Il est important de respecter la vie privée et la sécurité de toutes les personnes impliquées dans une enquête et de travailler avec les autorités compétentes pour capturer le criminel en fuite de manière appropriée et sécurisée.

Une base de données est alimentée en données dont le volume double chaque jour. Si les données mettent 48 jours à remplir toute la base de données, en combien de temps en remplieraient-elles la moitié ?

Mal au crâne de chatGPT !

ChatGPT – Pour répondre à cette question, il faut d’abord calculer combien de temps il faut pour remplir la moitié de la base de données, qui est la moitié de 48 jours, soit 48/2 = 24 jours.

Ensuite, il faut savoir que le volume de données double chaque jour, ce qui signifie que chaque jour, le volume de données augmente de 100% (c’est-à-dire qu’il double). Si on part du volume de données initial (1), après un jour, le volume de données sera de 12 = 2. Après deux jours, il sera de 22 = 4. Et ainsi de suite.

Pour remplir la moitié de la base de données en 24 jours, il faut donc que le volume de données augmente de 2^24 = 16 777 216 fois. Pour savoir combien de temps il faut pour atteindre ce volume de données, il suffit de diviser 24 jours par le nombre de fois où le volume de données a augmenté, ce qui donne 24/16 777 216 = 1/705 787, soit environ 0,0014 jours, soit environ 3 minutes et 24 secondes.

Pourquoi les données sont agnostiques ?

Réponse orientée par les membres de la religion dataïsme ?!

ChatGPT – Il est courant d’utiliser le terme « agnostique » pour décrire quelque chose qui n’a pas de connaissance ou de préférence particulière en ce qui concerne certaines choses. Dans le contexte des données, cela signifie que les données elles-mêmes ne sont pas influencées par des préférences, des opinions ou des croyances personnelles. Elles sont simplement des faits ou des informations brutes, qui peuvent être analysées et interprétées de différentes manières, sans être influencées par des préférences ou des opinions personnelles.

En d’autres termes, les données sont « agnostiques » car elles ne sont pas liées à des croyances ou des opinions particulières, mais sont simplement des informations qui peuvent être utilisées de manière objective pour prendre des décisions ou pour comprendre des phénomènes. Elles sont donc une source de connaissances qui peut être utilisée de manière impartiale, sans être influencée par des préférences ou des opinions personnelles.

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