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@ -14,11 +14,19 @@ diego.antolinos@unine.ch
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### Cours IA et outils numériques
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_Merci à Nicolas Becquet et Antonin Descampe_
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- Excel et les données tabulaires
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- Flourish, Datawrapper et la visualisation
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- Google Colab et les Jupyter notebooks en Python
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- Exercice : analyser -> visualiser -> mettre en récit
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### Objectifs
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### Objectifs
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- Découvrir des méthodes et outils numériques
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- Explorer d'autres méthodes numériques
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- Démystifier et pointer les pièges
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- Préciser les étapes d'un travail sur des données
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- Préciser les étapes d'un travail outillé
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- Démystifier et pointer les pièges à éviter
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- Compléter le riche cours sur l'IA de Nicolas Becquet et Antonin Descampe
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@ -47,8 +55,8 @@ Du simple tableau Excel au "pipeline" complexe d'analyses utilisant du code info
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### Données
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### Les données
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Différents types de données impliquent différents types d'hypothèses, de traitements, de résultats, non ?
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Différents types de données impliquent différents types d'hypothèses, de traitements, de résultats
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@ -88,8 +96,100 @@ N'importe quoi est une donnée, si ça rentre dans un algorithme et que ça donn
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### Étapes
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- Formulation d'hypothèses
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- Identification des sources
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- Collecte des données
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- Exploration et contrôle
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- Choix des outils adaptés
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- Filtrage et enrichissement
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- Analyse et visualisation
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- Restitution et mise à disposition
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### Formulation d'hypothèses
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Les questions doivent, autant que possible, précéder l'exploration et l'analyse
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__Les méthodes numériques =/= magie__
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_Conseil : noter/(re)formuler vos pistes et intuitions_
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### Sources
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- Sources officielles
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- Sites web
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- Entrepôt de données
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- Constitution manuelle d'un jeu de données
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- Capteurs
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### Collecte
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- Parfois simple : télécharger un jeu de données, demander gentiment à un partenaire, ...
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- Parfois complexe : faire du scraping sur un site, constituer son jeu de données à la main, ...
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- Parfois impossible : certaines données sont inexistantes, trop couteuses, interdites, ...
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### Exploration & contrôle
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- Regarder ses données, les lire, s'en "imprégner"
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- Ajuster ses hypothèses, re-re-formuler ses questions
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- Contrôler la qualité de ses données, l'adaptation à la tâche
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### Choix des outils
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- Des outils libres, open source, gratuit
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- Des formats simples et ouverts : csv, json, txt
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- Des outils modulaires dont on comprend les entrées/sorties
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- Un "pipeline" dimensionné correctement
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### Filtrage & enrichissement
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- Inutile de garder des données énormes si ça n'est pas nécessaire : difficile à manipuler, ajoute des possibilités d'erreur
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- Possibilité de documenter, d'annoter, ou de joindre des données : manuellement ou à l'aide d'outils adaptés
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### Analyse & visualisation
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- Analyse guidée par les hypothèses : pour répondre à une question précise, outillée correctement
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- Visualisation exploratoire, analytique ou de restitution ?
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### Restitution et mise à disposition
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- Raconter une histoire avec des données
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- Mettre autant que possible à disposition ses sources de données et sa méthodes / outils / code
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### Un exemple concret
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Le projet [Panda](https://www.unine.ch/ajm/panda/)
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_Pandemic Data : Production, diffusion et compréhension des données en temps de pandémie_
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### Données
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- __~180k articles - 5 partenaires médias - 3 ans__
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- ~40 entretiens qualitatifs
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- 3 expériences contrôlées sur la perception des données (N=600)
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### Méthodes numériques
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- Analyse du contenu des articles "Covid-19"
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- Analyse des représentations de données / dataviz
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[Bibliographie](bibliographie.md)
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[Bibliographie](bibliographie.md)
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