AnarSonore

La révolution ne sera pas télévisée, Ni retransmise en scène sur un i-pod de couleur. Elle ne sera pas non plus attisée par les socio-demo-quartz à l’urne transparente, Ni par les écrivains de plateau-télé-repas producteurs de Mac-book. Non, la révolution ne sera pas télévisée,... Elle ne s’invitera pas chez Pujadas, Ni ne savourera le Pernod du midi en montrant sa cuisse. Elle ne délivrera pas que le discours Et ouvrira d’autres grilles que celle des programmes. Elle sera à une autre place, en banlieue ou au centre-ville, Dans une ruelle peut-être, organisée et mobile, Eloquente enfin de silence, subtile, indétectée, avertie, avisée : La révolution ne sera pas télévisée !

  • Critique des flux - La Revue des Ressources
    http://www.larevuedesressources.org/critique-des-flux,2307.html

    Le modèle connexionniste créé par l’ingénierie informatique sous l’effet du développement des modélisations du fonctionnement cérébral par les neurosciences, s’oppose à partir des années 70 au modèle cognitiviste. Pour ce dernier, l’information est traitée par une unité centrale de calcul qui communique séquentiellement avec une mémoire statique par l’intermédiaire de lignes de transmissions. Le comportement de ce type de machine (symbolique) est déterminé d’avance par son programme, de sorte que ses réactions à toutes les entrées admissibles sont prévisibles dès le début. Le modèle connexionniste, au contraire, exige que le système de traitement des entrées soit évolutif et perfectible. Il n’est pas organisé de manière linéaire sur la base d’un traitement « à la chaîne », mais à partir de l’activation d’aires multiples et de réseaux qui opèrent « en parallèle », sans contrôle central, par le simple effet d’interactions locales [1]. L’avantage du modèle connexionniste sur le modèle symbolique classique, c’est qu’il n’est pas nécessaire de lui fournir à la fois les symboles, les opérations, et une bonne partie des catégories (c’est-à-dire les liaisons entre séquences de symboles qu’il faut assurer, celles qu’il faut éviter). Les classifications découlent de l’évolution des connexions dont les « poids » changent au cours de l’apprentissage, aucune unité ne pouvant réaliser à elle seule la classification des informations qui figurent en entrées, alors que le réseau dans son ensemble y parvient.