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  1. Quelques opacités computationnelles: de la biologie aux décisions humaines


    En biologie expérimentale et théorique, les approches computationnelles prennent une place croissante. Sur la base d’un exemple, j’aborderai les différentes étapes computationnelles entre l’échantillon et la discussion biologique. L’analyse morphométrique est traditionnellement effectuée directement par un observateur, mais cette méthode est de plus en plus remplacée par l’utilisation d’algorithmes. Il est alors impératif de proposer une critique de ces approches computationnelle que j’esquisserait sur la base d’une comparaison entre ces deux méthodes. Enfin, je montrerai que la notion de symétrie permet, au moins dans certains cas, d’aborder parallèlement ces questions épistémologiques et des problèmes politiques dans l’utilisation des intelligences artificielles.

  2. Les multiples opacités computationnelles en biologie expérimentale et théorique


    En biologie expérimentale et théorique, les approches computationnelles prennent une place croissante. Pour la biologie expérimentale, je discuterai mon expérience dans un laboratoire se focalisant sur la physiologie et le développement des glandes mammaires. J'aborderai les différentes étapes computationnelles entre l'échantillon et la discussion biologique. En particulier, l'analyse morphométrique est traditionnellement faite directement, par un observateur, mais elle est faite de plus en plus par l'utilisation d'algorithmes. La comparaison entre les deux méthodes est instructive. J'aborderai aussi le rôle épistémologique particulier des analyse statistiques. En biologie théorique, j'aborderai plusieurs obstacles dans l'utilisation de modèles computationnels.