Transcript slides - Pierre Deransart

Qu’est-ce qu’une trace? …
essai d’ approche
transversale
Pierre Deransart
INRIA
CRI Paris-Rocquencourt
les traces en général et, plus particulièrement, les traces numériques comme
inscriptions de connaissances issues de l’observation et leur exploitation dans les
processus cognitifs associés à la construction du sens
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Traces: éléments de recherche de la vérité
Traces numériques : abondance et formalisation
(Re)connaissance à partir de traces
Cognition:
ce qui produit et analyse les traces
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Traces comme recherche de la vérité …
« Laisser des traces, pas des preuves, seules
les traces peuvent faire rêver »
René Char
Poète
(1907-1988)
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Accélération de la production de traces
Discrétisation-spatialisation/numérisation/manipulation
Etapes: B.Stiegler
•20 siècles après début du néolithique premières numérations (astro)
•12ième siècle AC système alphabétique (grammatisation)
•Imprimerie permet à l’écrit d’envahir la société
•17ième siècle machine outil (reproduction du geste discrétisé)
•1834 discrétisation sons et images
•Économie de l’immatériel (gestion des connaissances)
Le traitement de l’information joue un rôle dominant dans tous les
domaines d’activité (industrie ou recherche) et dont la base repose
sur une accumulation continue de traces….
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Visualizing digitalization expansion
Etapes majeures
4000
2000
2000
1820
1450
Ans
0
-2000
0
2 -1200
1
3
4
5
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-4000
-6000
-7000
-8000
Echelle log.:
Etapes
6,00
5,00
4,00
3,00
2,00
1,00
Close to asymptotic evolution….
-8000
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0,00
-6000
-4000
5
-2000
0
2000
4000
Traces numériques : abondance et formalisation
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Moore vs stockage
Log capa
4,00
3,00
2,00
1,00
0,00
1985
1990
1995
2000
Années
Moore (Intel)
Capacité Stockage
Montre que la capacité de stockage mondiale
croit plus rapidement que la vitesse des ordinateurs
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2005
Partout ?
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Gérard
Berry
2007
http://www.college-de-france.fr/default/EN/all/ger_ber/index.htm
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(Re)connaissance à partir de traces
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HOAX
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Traces => cognition
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"L'arbre qui tombe dans la forêt fait-il du bruit si personne ne
l'entend? Il n'existe que deux réponses à cette vieille énigme, et
ainsi posée, elle paraît sans grand intérêt. Pourtant les
philosophes et autres éminents penseurs ont engagé des
discussions enflammées sur le sujet, avançant argument sur
argument à l'approche de l'une ou l'autre des hypothèses.«
Preface de Endel Tulving
Les chemins de la mémoire, F. Eustache, B. Desgranges, Ed Le
Pommier, juin 2010,
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A. Serres: quelles problématiques de la trace
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•Trace comme empreinte, marque psychique (mémoire, empreinte,
vérité, P. Ricœur) traces affective, corticale, écrite (extériorité)
•Trace comme indice, détail (paradigme judiciaire, C. Ginzburg) art,
littérature (C. Doyle), psychanalyse (signes, indices, symptômes)
•Trace comme mémoire [de forme], trace du passé, document (M. Bloch:
« l’histoire est la connaissance à partir de traces »)
•Trace comme ligne d’écriture (J. Derrida, S. Auroux, grammatisation)
discrétisation (écriture, langage, technologie)
•Trace comme exemple à suivre (morale)
•Trace comme outil (scientifique) d’investigation
(morpho)genèse d’un objet trace 
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Essai d’approche ontologique
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Essai d’approche formelle d’un objet « trace »
En génie logiciel tout est apparemment plus « simple »:
Une trace est une forme de codage dynamique de certaines informations
Domaine très formalisé:
Théorie des automates,
Théorie des traces,
Sémantiques formelles,
Méthodes d’analyse de (flots de) données,
Modélisation,
…
Limites: analogie linguistique
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Essai d’approche formelle générale d’un objet « trace »
Objets étudiés:
•Trace t :suite d’événements et couples (action, paramètres) ei = (ri , si)
•Ensemble de traces : T
•Domaine de traces : DT
exemple: sous-ensemble de traces et tous leurs préfixes finis
•Trace virtuelle : Tv suite d’événements virtuels ei = (ri , si)
•Trace effective : Tw suite d’événements effectifs et = (at) attributs
Paramètres associés au « sens » et attributs à l’observation ou codage
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Sémantique dite « observationnelle » (SO):
production de trace effective
< S, R, T, A, E, S0 >
•S est un domaine d‘états virtuels, ou chaque état est décrit par un ensemble de
paramètres,
•R est un ensemble fini d'actions,
•T, fonction de transition d'états T : R x S  S, éventuellement non déterministe,
•A est un domaine d'états effectifs, ou chaque état est décrit par un ensemble
d'attributs,
•E est un fonction d'extraction qui a une trace virtuelle associe une trace effective,
•S0  S, ensemble des états initiaux,
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Sémantique dite « interprétative » (SI):
reconstruction de la trace virtuelle
< S, R, A, I, S0 >
•S est un domaine d‘états virtuels, ou chaque état est décrit par un ensemble de
paramètres,
•R est un ensemble fini d'actions,
•A est un domaine d'états effectifs, ou chaque état est décrit par un ensemble
d'attributs,
•I est un fonction de reconstruction qui à une trace effective associe une trace
virtuelle,
•S0  S, ensemble des états initiaux,
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Sémantique de traces: SO + SI
< S, R, T, A, E, I, S0 >
•E et I vérifient la propriété de de fidélité i.e. t Tv ,  u  Tw , I(E(t)) = t et E(I(u)) =
u
MI correspond LTS sous jacent (modèle implicite, intentionnel)
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< S, R, T, S0 >
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Transformations:
analyses, combinaisons de traces
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Formalisations
Transition System
< S, T, S0 > S états, S0 initiaux, T
transitions
Labelled Transition System
< S, R, T, S0 > R actions
Fluent Calculus (situation calculus) < S, R, T, S0 > S situation
Théorie des traces, < R, T, D> D dépendances
Automates, Langages formels, < S, T, S0 , Sf >, Sf finaux
Structure de Kripke < L, T, S0 , Sf > L formules logiques
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Analyse de trace
Utilisation d’algorithmes d’analyse de flots de données pour identifier des
objets tracés (traces optimisées)
•Recherche de zones suspectes dans les programmes (Zaidman & al,
2005)
•Techniques de « model checking » pour pour détecter des intrusions
(Garavel & al. 2004) sur des traces d’exécution (SEQ.OPEN tool)
•Observations de symétries
(OADymPPaC)
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Conception de traces
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3 exemples
Document Information-Interaction-intelligence
Ingénierie des connaissances collecte-objets-connaissances
Exo- Mémoire
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TRACE NUMERIQUE et COGNITION
traces d'interactions humaines (SHS)
Sylvie Leleu-Merviel. Effets de la numérisation et de la mise en réseau sur le
concept de document. Information-Interaction-intelligence, V4, N1, pp 121-140,
2004
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TRACE NUMERIQUE et COGNITION (SHS)
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Sylvie Leleu-Merviel. Effets de la numérisation et de la mise en réseau sur le
concept de document
Document numérique décrit comme le résultat de processus agissant à 5 niveaux distincts.
N0: Manifestation concrète + rapport codé à quelque chose d’absent = TRACE
N1: Trace + (enregistrement + code d’inscription) = DONNEE
N2: (Données + conversions) + (transmission + codes de modulation/compression)
= SIGNAL
N3: Signal + lecteur/lecture = SENS
N4: Sens + légitimité = DOCUMENT
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TRACE NUMERIQUE et COGNITION
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TRACE NUMERIQUE et COGNITION
le modèle fait sens: des portions de discours peuvent être décrites
comme des mécanismes.
« Tout objet porteur de signes, sauvegardé comme trace pérenne et qui
fait sens auprès d’au moins un lecteur qui l’a légitimé en tant que tel,
est document’’
Quelques remarques sur cette approche:
-Mind2 unique ou non: universalité du code non nécessaire (échange
codé entre deux personnes)
-Le document-trace se distingue des « traces » variées laissées
inévitablement dans les environnements informatisés, qui créent cette
impressions de ``tendance nouvelle de la société à conserver tout et
n’importe quoi’’. « Tout » n’est pas document-trace.
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INGENIERIE des CONNAISSANCES
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Traces en Environnements Informatiques pour l'Apprentissage Humain (EIAH)
Alain Mille, Kris Lund. Traces, traces d’interactions, traces d’apprentissage: définitions,
modèles informatiques, structurations, traitements et usages. In Jean-Charles Marty, Alain
Mille, Analyse de traces et personnalisation des EIAH, pp 21-66, Lavoisier, 2009
Pierre-Antoine Champain, Y. Prié, A. Mille. Musette: Modeling USEs and Tasks for Tracing
Experience. Document.
Creating Cognitive Models from Activity Analysis: A Knowledge Engineering Approach to
Car Driver Modeling, Olivier Georgeon, Matthias J.Henning, Thierry Bellet, Alain Mille, 2006
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INGENIERIE des CONNAISSANCES
Fouille de données
Analyse de traces, recherche d’informations (RI)
Apprentissage en environnements médiés
Cognition et sociologie
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Construction d’un monde virtuel (Lyon1/INRETS)
Trace virtuelle
TRACES
Trace effective
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INGENIERIE des CONNAISSANCES
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Exo-mémoires
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Relations sociales
Environnement de travail
Organisation domicile
Ordinateur personnel
Agendas
Cahiers de notes
…
Memex: a device in which an individual can store all his books,
music and other elements of communication, and mechanized
so that it can be accessed very quickly in a flexible manner."
Vanevar Bush: As we May Think. The Atlantic Monthly (1945)
Michel Serre: « Today, when you wakeup and turn on your
computer, you just install your head in front of you! »
Michel Serres's conference recorded at Polytechnic School", December 1rst,
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Exo-mémoire: exo-cerveau (tête augmentée) ?
+16 Gb / year
Fuller, M., Kelly, L., Jones, G.J.F.: Applying contextual memory cues for retrieval from
personal information archives. In: PIM 2008 - Proceedings of Personal Information
Management, Workshop at CHI. (2008)
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Quelques particularités de l’exo-mémoire numérique
•traçable
•nbrx outils d’accès et de maj
•rapide
•persistente
•maléable
•Possibilités d’”auto”-analyses
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Exo-Memoire vue comme trace
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Conclusion
Principe de relativité des traces il n’y a pas de notion intrinsèque de trace
qui n’existe que s’il y a un « observateur » qui la définit comme telle
Principe d’invariance des traces toutes disciplines concernées par le même
objet « trace ». La numérisation ne change pas l’objet seulement les
moyens utilisés.
Déterminer des observables est un long et complexe processus
construction de traces successives (différents niveaux d’abstraction,
transformations et combinaisons)
Peut-être cela peut aider à aborder certaines des questions posées
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Merci!
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José-Louis Deransart
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Quelques références
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Biblio
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TRACE NUMERIQUE et COGNITION
traces d'interactions humaines (SHS)
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Sylvie Leleu-Merviel. Effets de la numérisation et de la mise en réseau sur le concept de
document. Information-Interaction-intelligence, V4, N1, pp 121-140, 2004
Bernard Stiegler, Désir et connaissance. Le mort saisi par le vif. Eléments pour une
organologie de la libido. Revue d'intelligence artificielle: Numéro spécial Vol 19/1-2, 13-29.
Colloque ARCo'04, Compiègne, 2004
Dominique Vinck De l’objet intermédiaire à l’objet-frontière, Vers la prise en compte du
travail d’équipement. http://www.cairn.info/revue-anthropologie-des-connaissances-2009-1page-51.htm
Christian Brassac, Lardon, S., Le Ber, F., Mondada, L., Osty, P.-L. Analyse de l’émergence de
connaissances au cours d’un processus collectif. Re-catégorisations, reformulations,
stabilisations, Revue d’Anthropologie des Connaissances, Vol. 2, n°2, 267-286, 2008
Kris Lund, Dyke, G., Beigbeder, M., Girardot, J.-J. (2009). Identification de Phénomènes dans
l'analyse d'interactions humaines : Les traces d'interactions humaines, un nouveau domaine
d'application pour la Recherche d'Information, Proceedings of the Conference en Recherche
d'Infomations et Applications. (CORIA), 2009
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INGENIERIE des CONNAISSANCES
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Traces en Environnements Informatiques pour l'Apprentissage Humain (EIAH)
Christophe Choquet, Iksal S. Modélisation et construction de traces d'utilisation d'une
activité d'apprentissage : une approche langage pour la ré ingénierie d'un EIAH, In:
Sciences et Technologies de l'Information et de la Communication pour l'Education et la
Formation (STICEF) 2007
Alain Mille, Kris Lund. Traces, traces d’interactions, traces d’apprentissage: définitions,
modèles informatiques, structurations, traitements et usages. In Jean-Charles Marty, Alain
Mille, Analyse de traces et personnalisation des EIAH, pp 21-66, Lavoisier, 2009
Bruno Bachimont, R. Troncy, & A. Isaac. (2002). Semantic commitment for designing
ontologies: a proposal. In Actes de la conférence « EKAW », Siquenza, Spain. Springer
Verlag, 2002
Pierre-Antoine Champain, Y. Prié, A. Mille. Musette: Modeling USEs and Tasks for Tracing
Experience.
Dyke, G., Beigbeder, M., Lund, K., & Girardot, J.-J. (2009). Les Traces d'interactions
humaines : un nouveau domaine d'application pour la RI. In Actes de la sixième conférence
francophone en recherche d'information et applications, pages 397-408, 5-7 mai 2009,
Hyères, France
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http://www.inria.fr/40ans/forum/video.fr.php
Le réseau numérique, à l'origine d'un nouveau modèle
industriel Conférence de Bernard Stiegler
Les nouvelles technologies : révolution culturelle et cognitive
Conférence de Michel Serres
etc…
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[Palmer,Gibbons, Faloutsos2, Siganos
2001]
Internet graph: 285k nodes, 430kedges.
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Big “tecnological-Discretisation” steps:
•Around neolithic + 2 mileniums (7000 BC) first attempts of
written numeration systems
•Around 12 centuries BC: beginning of “gramatization” (fixing
languages with alphabetic process and grammar definition).
Allows languages expansion.
•Around 1450: Gutenberg. More than real “discovery”, new
techniques for effective expansion.
•Around 1800: “discretization” of human activities (digitalization
of human behavior: machine outil)
•Around 2000: numerical economy expansion
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Gordon Moore’s “law”
Loi empirique. 3 versions selon wikipedia
•Celle exprimée en 1965 dans « Electronics Magazine » par Gordon
Moore, ingénieur de Fairchild Semiconductor, un des trois fondateurs
d'Intel: la complexité des semiconducteurs proposés en entrée de
gamme double tous les ans à coût constant depuis 1959.
•Réévaluée en 1975: nombre de transistors des microprocesseurs sur
une puce de silicium double tous les deux ans. Plus précisemment:
entre 1971 et 2001, la densité des transistors a doublé chaque 1,96
année.
•Devenue une « folk’s law »: « quelque chose » double tous les dix-huit
mois, cette chose étant « la puissance », « la capacité », « la vitesse »
et bien d'autres variantes mais très rarement la densité des transistors
sur une puce.
http://fr.wikipedia.org/wiki/Loi_de_Moore
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Connaissances = stockage + calculs
•Génétiques
Les 3 supports de
stockage de l’information
(mémoires)
•Neuronaux
•Formes
Toute augmentation des capacités de stockage et toute
transformation nécessite des calculs et de l’énergie
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Tentative de généralisation: conception de trace
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5-Cerveau: lieu privilégié
de fusions
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3-Fouille de données et interrogation de flots de
données WEB sémantique, Modèles ECA
Trafic ADSL brut
à la recherche du sens…
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Analyse de flot de données vue comme analyse
de traces d’origine inconnue
Analyse de flux massifs (algorithmes probabilistes, Rabin
1980)
Langage d’interrogation de flots de données (Arasu, 2002)
Interactions entre observateur/observé et entre traces
(modèles ECA et WEB sémantique, Alferes et al. 2004)
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Grand Challenge 3: interpréter les traces (SI)
Utilisation d’algorithmes d’analyse de flots de données pour
identifier les objets tracés (identification des observables)
Langage d’interrogation de traces: filtrage efficace
Tracer les manipulations de connaissances
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4-Analyse du comportement humain
Approche des limites de l’automatisation
Problème de confiance dans les données
Formalisation des contextes (fusion de données),
traces des contextes et du comportement humain
Construction de scénarios à partir de traces
Jusqu’où peut-on ou doit-on aller?
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Confiance dans les données (accès à la connaissance)
Base de connaissance = système de règles = calculs
L’utilisation requiert plus que du calcul: exploration, repérages,
raisonnement (sans stratégie prédéfinie)
Exemple: problème de certification des sites internet (ex loi du 13 août 2004
sur la certification des sites internet dédiés à la santé (Haute Autorité à la
Santé))
HON code (Health On the Net): ex
•Qualification des rédacteurs
•Justification des affirmations
•Séparation contenus éditoriaux et publicitaires
•Transparence du financement
•Confidentialité des données personnelles, traces de la visite
•…
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La mémoire
Mécanismes liés à la mémorisation humaine:
Axes (Chapoutier, 2006):
•Sensoriel
•Temporel (travail, épisodique / référence, durable)
•Abstrait (mémoire procédurale et mémoire implicite)
Chaque mémoire a son mode de rappel (implicite, inconscient /
explicite, conscient)
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