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" ... Alors qu’Internet offre une capacité de création et duplication à l’infini de contenus dématérialisés, les technologies blockchain donnent la possibilité technique de disposer d’un « contenu numérique » unique, signé, non répudiable, horodaté et archivé de manière décentralisée. L’abondance d’informations et leur circulation sans limite ont favorisé un usage universel d’Internet. Dans ce contexte, les technologies blockchain constituent une nouvelle étape majeure de la révolution numérique en permettant de gérer et contrôler la valeur créée sur le web et de produire de la rareté. Les impacts potentiels sont immenses, et dans tous les secteurs. Quelques exemples : la blockchain permet d’opérer des transactions avec un tiers de confiance technologique, archiver des titres de propriété, garantir l’authenticité de l’information, sécuriser et horodater un document, partager des données de manière sécurisée, échanger sans intermédiaires … ... "
" ... Cela représente la capacité d’un système à apprendre des situations dans lesquelles il a été utilisé. L’apprentissage est fondamental pour que le système capitalise sur ce qui s’est produit dans le passé pour être de plus en plus performant dans la prédiction et donc l’anticipation de ce qui risque d’arriver dans le futur. On peut distinguer plusieurs types d’apprentissage dont l’apprentissage statistique qui est guidé par de gros volumes de données. ... "
" ... La capacité du capitalisme à surmonter ses contradictions et ses crises en dépend. ... "
" ... L’objectif premier est donc la capacité des entreprises à pouvoir les détecter afin d’empêcher toute viralité par le biais d’actions adéquates et coordonnées tant sur le plan juridique que sur le terrain de la communication. ... "
" ... Vient le S8 avec sa capacité de stockage de 256GB – en plus des 64GB par défaut – qui rend la performance de l’iPhone 7 plus obsolète avec ses 265 GB nets. ... "
" ... · La capacité d’apprendre avec peu d’exemples. Prenons ce même robot, dans ce même parc. Pour identifier le chien qui approche comme une potentielle menace, il lui aura fallu ingurgiter des millions de photos avec et sans chiens en amont. Car aujourd’hui, aussi « intelligents » qu’ils soient, nos algorithmes ont besoin de quantité d’exemples pour être à même de reconnaître ce qu’est un chien, un arbre, une table. L’enfant de quatre ans, lui, n’a pas eu besoin de milliers ou de millions d’exemples de chiens pour en reconnaître un. Un axe de recherche, appelé « transfert learning », permettrait à notre robot d’apprendre à reconnaître l’environnement dans lequel il se trouve, aussi varié qu’il soit, à partir d’un nombre réduit d’exemples. ... "