#algorithmes

In the web of technology, humanity is lost, trapped between threads of code and shimmering lights. We are fascinated spectators, but prisoners of innovation without mastery. In the cybernetic labyrinth, the secret is to dance between progress and understanding, to transform digital incantations into a rebellious symphony of autonomy, hoping not to lose ourselves.

Voici une analyse des enjeux :

Complexité croissante de la médecine avec l'IA :

Médecine préventive et prédictive : L'IA permet d'analyser d'énormes quantités de données pour identifier les risques individuels et prédire l'apparition de maladies. Cela exige une compréhension approfondie des algorithmes et de leur interprétation.

Diagnostic : L'IA aide à l'interprétation d'images médicales, à l'analyse de données biologiques et à la détection de schémas complexes. Cela nécessite une capacité à valider et à intégrer les résultats de l'IA dans le contexte clinique.

Thérapeutique : L'IA personnalise les traitements en fonction des caractéristiques individuelles des patients. Cela implique une connaissance des options thérapeutiques basées sur l'IA et une capacité à surveiller leur efficacité.

Capacité des gériatres et des médecins généralistes :

Formation continue : La formation continue est essentielle pour permettre aux médecins de se tenir au courant des avancées de l'IA et de ses applications en médecine.

Collaboration interdisciplinaire : La collaboration avec des spécialistes de l'IA, des data scientists et d'autres professionnels de la santé est cruciale pour une utilisation efficace de l'IA.

Outils d'aide à la décision : L'IA peut fournir des outils d'aide à la décision pour soutenir les médecins dans l'interprétation des données et la prise de décisions cliniques.

Spécificités de la gériatrie : La gériatrie, par sa nature holistique, est particulièrement concernée par la gestion de la polypathologie et de la fragilité. L'IA peut être un atout précieux pour synthétiser les données complexes et personnaliser les plans de soins.

Le rôle du généraliste : Le médecin généraliste, par son suivi régulier du patient, est en première ligne pour détecter les changements et orienter vers les spécialistes. L'IA peut l'aider à affiner son diagnostic et son suivi.

En résumé :

L'IA représente un défi, mais aussi une opportunité pour améliorer la prise en charge des patients âgés.

La formation continue, la collaboration interdisciplinaire et l'utilisation d'outils d'aide à la décision sont essentielles pour permettre aux gériatres et aux médecins généralistes de s'adapter à cette évolution.

Les médecins généralistes et gériatres auront un rôle primordiale dans l'utilisation de l'IA comme outil d'aide à la décision.

L’intelligence artificielle (IA) prend de plus en plus de place dans le monde du numérique. Cette technologie numérique « permet à une machine de reproduire des fonctions cognitives d’un cerveau humain ». Grâce à cet apprentissage continu, aussi appelé machine learning ou deep learning, l’IA peut contribuer au développement d’initiative marketing numérique.

L’intelligence artificielle permet de réduire l’erreur humaine en faisant une analyse détaillée des comportements et des émotions d’un client dans le but de lui offrir la meilleure expérience numérique possible. Par exemple, il est essentiel de bien comprendre le parcours que le consommateur empruntera sur le site internet transactionnel d’une entreprise afin d’optimiser sa visite sur le site. Les données recueillies sur ce type de comportement permettront de mieux organiser les différentes sections et onglets du site web pour une meilleure efficacité.

C’est notamment l’une des fonctions des algorithmes, qui sont de plus en plus importants dans le domaine de l’intelligence artificielle, soit de « prédire et orienter les comportements des internautes à partir des traces qu’ils laissent ». Cette fonction est rendue possible au moyen de techniques d’apprentissages automatiques comme le machine learning précédemment évoqué. L’algorithme apprend en effectuant plusieurs comparaisons entre les profils des internautes afin de faire ressortir des ressemblances entre les profils similaires pour prédire différents comportements. Par exemple, l’algorithme posera la probabilité qu’une personne qui consulte tel site web consultera ensuite telle page, seulement parce qu’une personne qui lui ressemble à effectuer les mêmes manœuvres auparavant. On peut donc dire que « le futur de l’internaute est prédit par le passé de ceux qui lui ressemblent ».

"Tu ne bois pas d'alcool ni de lait et ça me pose problème." Voilà ce qu'on m'a sorti comme excuse de merde originale🙃

Je suis de plus en plus sûre de finir ma vie avec 2 chats😑 Et on m'appellera "La Vieille Folle aux Chats"😂🤣

Je me sens un peu perdue ces temps-ci... Les algorithmes instagram ne mettent plus en avant mon contenu. Je suis de moins en moins visible😭 Je regrette tellement les années 2014-15-16 ! Où le contenu était visible par TOUS les abonnés (sans algorithmes, sans pubs). Sur mes 12K abonnés seulement 1K voient mon contenu. Tant de travail durant ces 8 années pour que seulement 1K personnes voient mon travail😭😭😭

Voici mon premier projet de programmation audio d'une composition algorithmique sur SuperCollider! 890 lignes de code plus tard et me voici avec une pièce complète! Certains éléments sont générés de façon aléatoire alors que d'autre ont été écrits au départ.

Je l'ai intitulée ainsi en honneur de Theo, mon chien, et de sa peluche favorite en forme de giraffe.

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This is my first audio programmation project of an algorithmic composition. 890 lines of code later and here I am with a complete piece! Some elements are randomly generated, some others were pre-written.