Scrollytelling with Closeread: The Super Low-Code Way to Bring Your Data Project to the Web!
▻https://nightingaledvs.com/scrollytelling-with-closeread
Introduction What is Scrollytelling?Scrollytelling is a dynamic, interactive storytelling technique often used in web-based formats, that reveals insights, visuals, and narrative elements as the user..
Cards, Charts, and Strategy: A Game-Based Approach to #Data_Visualization for Pattern
▻https://nightingaledvs.com/cards-charts-and-strategy
In today’s society, the ability to read and interpret data visualizations has become a critical skill in both professional and academic contexts. Therefore, fostering visualization..
PAUL!!!: “Should I use a cookie banner ?” - Mastodon
▻https://chaos.social/@luap42/114340995604537514
Transforming #AI-Driven Data Analytics with DeepSeek: A Critical Analysis of Visualization Capabilities
▻https://nightingaledvs.com/ai-driven-data-deepseek
Artificial intelligence (AI) has made significant strides in revolutionizing #Data_Visualization. From simplifying complex datasets to automating real-time insights, AI-powered tools are changing how businesses,..
Will Landecker: “The winner’s curse” - Mastodon
▻https://dair-community.social/@will/114502995247622509
#ML models tend to give their highest #scores to the #data whose value they #overestimate the most.
The “#winner’s_curse” is something I wish I had formally learned about much earlier in my career. It haunts us all across machine learning and #data_science: #ranking content, choosing experiment variants, running ad auctions, even the tuning and selection of models themselves. Whenever we use a measurement to help make a selection, we are biasing that measurement.
The Winner’s Curse in #Machine_Learning
▻https://www.accountablealgorithm.com/post/the-winner-s-curse
An exploration of the Winner’s Curse, how it causes us to overestimate model performance, and what to do about it.
Drawagram: A Game-Based Learning Approach to Teach Time-based #Data_Visualization
►https://nightingaledvs.com/drawagram-a-game
Drawagram is a card game based on creativity and interaction that explores the fundamental ideas behind the development of simple time-based data visualizations. Players create..
Drawagram : A Game-Based Learning Approach to Teach Time-based Data Visualization | Nightingale
►https://nightingaledvs.com/drawagram-a-game
à noter le jeu est entièrement présenté et ses éléments sont fournis !
l’auteure du jeu :
Stefanie Plankensteiner
Stefanie is a Bachelor’s student in the Creative Computing program at St. Pölten University of Applied Sciences, Austria. As part of her bachelor’s thesis, she developed Drawagram, an educational card game designed to teach time-based data visualization through creative and playful learning. Her interests include game-based learning, and the intersection of design and technology.
Data Ecofeminism
#Generative_Artificial_Intelligence (#GenAI) is driving significant environmental impacts. The rapid development and deployment of increasingly larger algorithmic models capable of analysing vast amounts of data are contributing to rising carbon emissions, water withdrawal, and waste generation. Generative models often consume substantially more energy than traditional models, with major tech firms increasingly turning to nuclear power to sustain these systems — an approach that could have profound environmental consequences.
This paper introduces seven data ecofeminist principles delineating a pathway for developing technological alternatives of eco-societal transformations within the AI research context. Rooted in #data_feminism and ecofeminist frameworks, which interrogate about the historical and social construction of epistemologies underlying the hegemonic development of science and technology that disrupt communities and nature, these principles emphasise the integration of social and environmental justice within a critical AI agenda. The paper calls for an urgent reassessment of the GenAI innovation race, advocating for ecofeminist algorithmic and infrastructural projects that prioritise and respect life, the people, and the planet.
▻https://arxiv.org/abs/2502.11086
#données #écoféminisme #article_scientifique #IA #AI #intelligence_artificielle #écologie #environnement #féminisme #algorithmes #énergie #technologie #justice_sociale #justice_environnementale
ping @fil
Adventures in #imbalanced Learning and Class Weight | andersource
▻https://andersource.dev/2025/05/05/imbalanced-learning.html
— Permalink
Les faveurs pour qu’un être soit plus rapide qu’un autre.
▻http://www.argotheme.com/organecyberpresse/spip.php?article4752
La nature a façonné une incroyable diversité de formes corporelles, chacune adaptée et optimisée pour des niches écologiques et pour réaliser des modes de déplacement spécifiques. La demande d’une rapidité arrive avec les exigences qui imposent au sujet d’assumer sa survie et son évolution, d’où son besoin d’une diligence conduite et façonnée avec al continuelle synergie. High-tech / Sciences
/ #énergie, #Data_-_Données, Sciences & Savoir, Robot - humanoïde & robotique
#High-tech_/_Sciences #Sciences_&_Savoir #Robot_-_humanoïde_&_robotique
Senses & Sentiment: When data is too emotional for the screen
▻https://nightingaledvs.com/senses-and-sentiment
After doing #Data_Visualization work for eleven years, in 2021 I decided to go back to school to gain the skills and for creating..
#Charts #Design
▻https://nightingaledvs.com/wp-content/uploads/2025/04/Thesis-Video-1.mp4
The Art of the Trump Tracker: How Data Viz Can Combat News Fatigue
▻https://nightingaledvs.com/art-of-the-trump-tracker
Since coming into office for his second term, President Donald Trump has issued more than 124 executive orders—with nearly as many lawsuits filed in response...
PJL simplification : déréguler l’IA, accélérer sa fuite en avant écocide
▻https://www.laquadrature.net/2025/04/29/pjl-simplification-dereguler-lia-accelerer-sa-fuite-en-avant-ecocide
Ce soir ou demain seront examinés les amendements à l’article 15 du projet de loi « simplification » de la vie économique. La Quadrature du Net, en lien avec le collectif Le Nuage était sous nos pieds et les…
Do students around the world think they know more than they do?
▻https://students-overclaim.netlify.app
Analyzing PISA data to uncover patterns of overclaiming in mathematics. CategoriesTopics in Dataviz TagsData HumanismData VisualizationInteractives
Kritik am Hannover-Tatort « Im Wahn » : Deutscher Messermörder, fehlerhafte KI
▻https://www.berliner-zeitung.de/news/kritik-am-hannover-tatort-im-wahn-deutscher-messermoerder-fehlerhaf
L’épisode 1301 de la série policière Tatort s’intéresse au risques de l’introduction de l’intelligence artificielle dans le domaine des enquêtes criminelles. Dans le scénario de Georg Lippert une bande criminelle abuse de leur connaissances sur les détails de l’enquête qui sert de test pour leur logiciel #IA afin de manipuler la valeur en bourse de leur entreprise et de gagner plus d’un milliard. Pour y arriver ils tuent une personne et font chuter la valeur des actions de l’entreprise.
Il est étonnant que personne parmi le commentataires n’ait remarqué que la trame du policier est comme une version à taille réduite des agissements de la bande à Trump. Quand le génie criminel occupe une place centrale dans l’institution, l’IA se transforme en outil pour prendre le pouvoir.
Je pense que ni les proches du pouvoir, ni les rédacteurs des médias allemands, ni les fanatiques farfelus des réseaux sociaux ne connaissent les observations et l’analyse du système Trump publié par Daniel Grave dans Ill Will : Les Thiel et Musk sont en train de manipuler la société, de détruire ses institutions et de privatiser le pouvoir à tous les niveaux afin de passer de l’ère des milliardaires vers l’age des propriétaires de billions ou trillions.
L’#IA n’est pas défectueuse, c’est l’institution et son contexte démocratique qu’on a oublié de moderniser et de protéger contre les dangers dans l’ère de l’intelligence artificielle.
Daniel Grave , Monstertutional Conarchy (12.4.2025)
▻https://www.illwill.com/monstertutional-conarchy
#merci @monolecte pour ▻https://seenthis.net/messages/1110807
Regarder en ligne Tatort « Im Wahn » (21.4.2025)
►https://www.ardmediathek.de/video/tatort/im-wahn/ndr/Y3JpZDovL25kci5kZS8yMDRjN2FkMy04NDRkLTRjYjAtOTIzNS1iYzIyMmZjZmY0ZmZfZ2F
Le compte rendu des réactions
22.4.2024 von Eva Maria Braungart - Am Ostermontag erschien der neue Tatort „Im Wahn“. Ein Unbekannter ersticht darin Menschen am Bahnhof Hannover. Nicht allen gefiel der Film, sogar eine Polizeigewerkschaft kommentiert.
Der Hannoveraner Tatort „Im Wahn“, der am Ostermontag ausgestrahlt wurde, wird in den sozialen Medien kontrovers diskutiert. In der Folge wird der Hauptbahnhof Hannover zum Schauplatz einer Messerattacke. Ein Mensch ersticht – offenbar völlig willkürlich – zwei Menschen. Für die Ermittlungen wird Bundespolizist Thorsten Falke (Wotan Wilke Möhring) hinzugezogen – dessen Kollegin Julia Grosz vor einem Jahr von einem unbekannten Messerangreifer getötet wurde.
Bei den Ermittlungen soll ein neues Instrument helfen, das Künstliche Intelligenz (KI) nutzt. Der Hauptverdächtige, der durch die KI herausgefiltert wurde, ist ein psychisch kranker Mann namens Kowalski, der schon mehrfach mit Gewalttaten aufgefallen war.
Scharfe Kritik an KI im Tatort „Im Wahn“
Einige Darstellungen im neuen Tatort werden in den sozialen Medien kritisiert. „Der Tatort beginnt direkt mit einer dreiminütigen Propagandasequenz, weil der Bahnhof Hannover gezeigt wird, an dem nur weiße Menschen rumlaufen, während es 2025 in Deutschland buchstäblich keinen Bahnhof in einer Großstadt mehr gibt, der so aussieht wie der im Tatort“, so ein Nutzer auf der Plattform X.
Der neue #Tatort „Im Wahn“ – um 20:35 Uhr im Ersten und in der #ARDMediathek: ▻https://t.co/onZtkhSaAH ▻https://t.co/ssEPRPEe6W
— Das Erste (@DasErste) April 21, 2025
Als der Hauptverdächtige stirbt und ein weiterer Mann auf ähnliche Art und Weise ums Leben kommt, fällt der von der KI gelenkte Verdacht auf einen Muslim. Dieser wird dann durch das SEK mitten am Tag verhaftet, doch der Verdacht gegen ihn erhärtet sich nicht. Letztendlich erweist sich der hinzugezogene KI-Experte als Mörder – um den Börsenkurs seiner Firma zu manipulieren und Milliarden-Gewinne zu machen. „Puh, bin erleichtert. Tatverdächtiger ist weißer Hautfarbe und vermeintlich biodeutsch. Also, alles sehr realitätsnah“, kommentiert ein Nutzer unter dem Post des Ersten zum Tatort auf der Plattform X.
„War alles da, was woke sein muss: POC, Frau, Mann, Psychotyp, SEK ...“, kommentiert ein anderer Nutzer. Auch die Anfangsszene am Hauptbahnhof Hannover erhält weiter Kritik: „Eine Fahrt mit der U Bahn zum Cottbuser Tor in Berlin oder einmal umsteigen am Bahnhof Zoo ist spannender und realitätsnaher als dieser Tatort. Da braucht man keine KI um zu sehen, wo die Probleme wirklich sind“.
Miriam Hollstein, Chefreporterin beim Stern, kommentierte auf X angesichts der Kritik an der KI im Tatort: „Ein Tatort gegen die Vorratsdatenspeicherung“. Die Polizeigewerkschaft Hamburg kommentierte auf der Plattform „Schulnote: 4, teilweise geradezu hanebüchene Story“.
P.S. L’inflation de milliardaires nou pose le problème de l’écriture des très grands nombres. Voilà ce qui faut en savoir :
▻https://fr.m.wikipedia.org/wiki/%C3%89chelles_longue_et_courte
#Allemagne #médias #état_des_choses #TV #Tatort #intelligence_artificielle #data_mining #police #état_sécuritaire
The Endless Stories in Baby Name Data
▻https://nightingaledvs.com/the-endless-stories-in-baby-name-data
Throughout my time as a student I was used to being known with a last initial. My first name Emma has consistently ranked in the..
The “Dashboard” is Broken
▻https://nightingaledvs.com/the-dashboard-is-broken
The value of dashboards has eroded. When executives hear the word “dashboard” today, they envision standard charts in BI platforms—obligatory elements for meetings rather than..
#Business_Intelligence #Career #Code #Data_Humanism #Data_Literacy
#chartdb/chartdb: #database diagrams #editor that allows you to visualize and design your #db with a single query.
▻https://github.com/chartdb/chartdb
— Permalink
Le nuage était sous nos pieds - Balade-conférencée le long des infrastructures du #numérique à #Marseille
Pour comprendre les enjeux de l’installation des #data_centers nous revenons en sons et en images sur la balade-conférencée qui a eu lieu le 9 novembre 2024 à Marseille dans le cadre du festival Le nuage était sous nos pied.
▻https://www.primitivi.org/Le-nuage-etait-sous-nos-pieds
▻https://umap.openstreetmap.fr/fr/map/datacenters-marseille_1152265#11/43.3373/5.3229
#pollution
#nuisances
#extractivisme
#colonialisme_numérique
#IA
My 6 Years at #Nightingale: 1,443 Digital Articles, 5 Print Magazines, and a Whole Lot of Love
▻https://nightingaledvs.com/my-6-years-at-nightingale
This article will mark my last one as the Editor-in-chief of Nightingale. Yes, it’s time for me to pass the torch to the current team, and announce our new editor-in-chief: RJ Andrews! In this article I tell the story of Nightingale and reveal of my master plan of the last 6 years.
#Community #Data_Visualization #Data_Visualization_Society #Nightingale_Magazine
Influencer 22 : danah boyd | LinkedIn
▻https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:activity:7312866046800003072
Les mots d’Alan Robertson pour décrire le travail de danah boyd sont très très justes.
Alan RobertsonAlan Robertson • 2e • 2e UK Ambassador @ Global Council for Responsible AI | AI Ethics & GRC Strategist | Cybersecurity Leader | Delivering Comprehensive Risk Solutions | Almost AuthorUK Ambassador @ Global Council for Responsible AI | AI Ethics & GRC Strategist | Cybersecurity Leader | Delivering Comprehensive Risk Solutions | Almost Author 1 j •
Il y a 1 jour • Visible de tous sur LinkedIn et en dehors
Influencer 22: danah boyd
I used to believe more data meant more democracy. More voices online meant more power. Then I read Danah Boyd.
She didn’t just challenge how I thought about technology—she dismantled my assumptions about what it meant to be empowered in a digital world. Through her work, I came to see that access doesn’t equal agency, and that data doesn’t simply describe the world—it reconstructs it, often through the lens of those already in control.
Boyd isn’t just a researcher of systems. She’s an ethnographer of power—watching how it moves through teens on social media, how it mutates through platforms, and how trust fractures when surveillance becomes routine. Her essays, testimony, and her founding of Data & Society laid the foundation for so much of what we now call “AI ethics”—before it had a name.
What I admire about her is her refusal to reduce complexity. She doesn’t flatten harm into metrics. She lingers in the ambiguity, in the tension between the hopeful rhetoric of tech and the lived experience of those it often marginalises. She doesn’t shout. She documents. And in doing so, she shows how harm hides in design decisions, platform incentives, and policies built for scale—not safety.
That’s reshaped how I think about AI governance. Too often, we obsess over accuracy, performance, model interpretability. boyd makes me ask something deeper:
– What happens when those systems operate exactly as intended—and still reinforce inequality?
Her work reminds me that ethics can’t be retrofitted. And that people who can’t afford to opt out should be at the centre—not the margins—of our design choices.
But here’s what I’ve been thinking about.
Boyd surfaces systemic harms with care and clarity. But in a world optimised for extraction, can that clarity compete with convenience? How do we defend the vulnerable in systems built to scale? And what would it mean to build AI with fragility—not efficiency—as a core design principle?
So, what’s the real lesson?
Danah reminds me that the people most affected by algorithmic systems are almost never the ones building them.
She doesn’t just ask how data moves—she asks: who gets to decide what’s worth measuring in the first place?
And maybe the first ethical question we need to ask in AI isn’t can we do it—
But should anyone be allowed to?
Next up: Ruha Benjamin
As always, open to pushback—this isn’t about saying this is how it is, but refining my thinking through discussion.
hashtag#AIethics hashtag#danahboyd hashtag#DigitalTrust hashtag#SurveillanceCulture hashtag#DataAndSociety
L’#IA générative a le potentiel de détruire la planète (mais pas comme vous le pensez)
Le risque premier avec l’#intelligence_artificielle n’est pas qu’elle s’attaque aux humains comme dans un scénario de science-fiction. Mais plutôt qu’elle participe à détruire notre #environnement en contribuant au #réchauffement_climatique.
La course à l’intelligence artificielle (IA) s’intensifie. Le 9 février, veille du sommet de l’IA à Paris, Emmanuel Macron promettait 109 milliards d’euros d’investissements publics et privés dans cette technologie pour les années à venir. Il entend concurrencer les États-Unis sur ce terrain, en faisant référence au programme « #Stargate » promis par Donald Trump, qui prévoit des dépenses de 500 milliards de dollars (484 milliards d’euros) dans l’IA aux États-Unis.
Des deux côtés de l’Atlantique, ces centaines de milliards seront principalement investis dans la construction de nouveaux #centres_de_données pour entraîner puis faire fonctionner les outils d’intelligence artificielle. Pourtant, les #impacts_environnementaux de ces « #data_centers », mis de côté dans ce sprint à l’IA, présentent un danger réel pour notre planète.
« Plus grand est le modèle, mieux c’est »
L’ouverture au public de l’agent conversationnel d’#OpenAI, #ChatGPT, en novembre 2022 a marqué un tournant dans les usages de l’intelligence artificielle. Depuis, des dizaines d’#IA_génératives sont accessibles avec la capacité de résoudre des problèmes variés, allant de la rédaction d’un email professionnel à des suggestions de recette de tartes, en passant par des lignes de code informatique.
Ces #grands_modèles_de_langage (en anglais, « #Large_language_models », ou #LLM), avec un grand nombre de paramètres, se sont développés ces dernières années, comme #Gemini de #Google, #Le_Chat de l’entreprise française #MistralAI ou #Grok de X. D’autres modèles permettent de créer de toutes pièces des images – on pense à #Dall-E ou #Midjourney –, des vidéos ou des chansons.
Si leur utilisation est gratuite (bien que des versions payantes existent), le prix est payé non seulement par les utilisateurs dont les #données_personnelles sont captées, mais aussi par les populations les plus vulnérables au changement climatique. Avec leurs dizaines voire centaines de milliards de paramètres et des terabytes de #données pour les alimenter, faire tourner les systèmes d’IA générative demande beaucoup de #puissance_de_calcul de #serveurs, situés dans des centres de données. Donc beaucoup d’#électricité.
Ces chiffres ne font qu’augmenter à mesure que les modèles se perfectionnent. « Aujourd’hui, l’idée dominante dans l’industrie des modèles génératifs est : "Plus grand est le modèle, mieux c’est" », résument les chercheurs Paul Caillon et Alexandre Allauzen dans The Conversation. Malgré un manque de transparence des entreprises, la consommation d’électricité de leurs modèles et leur impact climatique ont fait l’objet d’estimations par nombre de chercheurs et institutions.
Combien consomme une requête ChatGPT ?
On sait déjà que la version de ChatGPT sortie en mars 2023, #GPT-4, a demandé plus de puissance de calcul que la précédente. Le Conseil économique et social (Cese), dans un avis de septembre 2024, cite OpenAI et explique : entraîner la troisième version de son modèle de langage a demandé l’équivalent de l’énergie consommée par 120 foyers américains. La version suivante a multiplié par 40 cette consommation, avoisinant la consommation de 5000 foyers.
Selon une étude, début 2023, une requête ChatGPT consommait environ 2,9 Wh d’électricité, soit presque dix fois plus qu’une simple recherche Google (0,3 Wh). D’autres études estiment l’#impact_carbone d’une requête à ChatGPT autour de 4 à 5 grammes d’équivalent CO2.
Produire une #image, c’est pire. La startup #HuggingFace, à l’origine de l’#IA_Bloom, a été l’une des premières à estimer les #émissions_de_gaz_à_effet_de_serre de ces modèles. Dans une étude co-écrite avec l’Université états-unienne de Carnegie-Mellon, elle montre que la génération d’image est de loin la plus polluante des requêtes formulées à une IA générative (l’étude ne prend pas en compte les vidéos).
Pour donner un ordre d’idée, générer 1000 images correspondrait à conduire environ 7 kilomètres avec une voiture essence. En comparaison, 1000 textes générés équivalent à moins d’un 1 mètre parcouru avec un même véhicule. Mais leur utilisation massive rend cet impact non négligeable. Selon le PDG d’OpenAI Sam Altman,, à la fin de l’année 2024, plus d’un milliard de requêtes étaient envoyées à ChatGPT par jour.
En janvier 2023, soit quelques mois après qu’elle a été rendue accessible au public, ChatGPT avait accumulé 100 millions d’utilisateurs. Selon une estimation de Data for Good, rien que ce mois-là, l’utilisation de ChatGPT aurait pollué à hauteur de 10 113 tonnes équivalent CO2 – soit environ 5700 allers-retours en avion entre Paris et New York.
En décembre 2024, selon son PDG, le service avait atteint les 300 millions d’utilisateurs… par semaine. Et ce, avec une version bien plus performante – donc bien plus polluante – que la précédente.
De plus en plus de personnes utilisent l’IA au quotidien, et pour de plus en plus de tâches. Installés dans nos smartphones, accessibles en ligne ou même intégrés dans les frigos haut de gamme, les outils d’intelligence artificielle sont presque partout.
Une explosion de la consommation d’électricité
Selon l’Agence internationale de l’énergie, les centres de données représenteraient aujourd’hui environ 1 % de la consommation d’électricité mondiale. Mais cette consommation risque d’augmenter avec les usages croissants et le développement de nouveaux modèles d’IA. Selon l’agence, la consommation des centres de données pour l’IA et les #cryptomonnaies a dépassé 460 TWh en 2022. C’est autant que la consommation de la France. D’ici l’année prochaine, selon les scénarios, cette demande en électricité pourrait augmenter de 35 % (160 TWh en plus) à 130 % (590 TWh) ! « Soit l’équivalent d’au moins une Suède et au maximum une Allemagne » de plus dans le monde en quelques années.
Une autre étude de l’ONG Beyond Fossils Fuels est encore plus alarmiste : « Au cours des six prochaines années, l’explosion de la demande en énergie des centres de données dans l’UE [Union européenne] pourrait entraîner une hausse de 121 millions de tonnes des émissions de CO2, soit presque l’équivalent des émissions totales de toutes les centrales électriques au gaz d’Italie, d’Allemagne et du Royaume-Uni en 2024 combinées » écrit l’ONG en février 2025.
Les grandes entreprises de la tech cherchent à faire oublier leurs promesses écologiques. Selon le Financial Times, dans un article d’août 2024, les Gafam tentent de remettre en cause les règles de « zéro carbone net » qui leur permettent de compenser leurs émissions de CO2 par le financement d’énergies renouvelables (des règles déjà critiquées pour leur mode de calcul qui dissimule une grande partie de l’impact carbone réel de leurs consommation d’électricité).
« Ces géants de la technologie sont sur le point de devenir les plus gros consommateurs d’énergie de demain, dans leur course au développement d’une intelligence artificielle énergivore », écrit le média britannique. Les émissions de gaz à effet de serre de Google augmentent par exemple de 13% par an (selon des chiffres de 2023). Une hausse notamment portée par l’augmentation de la consommation d’énergie de ses centres de données. Les émissions de Microsoft ont bondi de 29 % entre 2020 et 2023.
Des investissements massifs aux dépens des populations
Les chefs d’État des États-Unis comme de la France ont pourtant annoncé des investissements massifs dans l’IA pour les années à venir. L’Union européenne, par la voix d’Ursula von der Leyen, a également annoncé un investissement de 200 milliards en partenariat avec de grands groupes.
Dans les trois cas, ces centaines de milliards d’euros sur la table serviront majoritairement à construire des centres de données pour permettre l’entraînement puis l’utilisation de ces technologies. En France, en amont du sommet de l’IA, le fonds canadien Brookfield a annoncé investir 15 milliards d’euros dans la construction de centres de données, tandis que les Émirats arabes unis ont mis entre 30 et 50 milliards sur la table pour la construction d’un centre de données géant.
Il est peu probable que cette consommation d’électricité massive ne se fasse pas au détriment des populations. En Irlande, les centres de données monopolisent une part grandissante de l’électricité du pays, ils représentent aujourd’hui plus de 20 % de sa consommation. Cette situation crée des tensions avec les habitants, qui voient leurs factures augmenter alors que la consommation des ménages n’augmente pas.
Des engagements « durables » non contraignants
Aux États-Unis, raconte un article de Vert, Microsoft va rouvrir le premier réacteur de la centrale nucléaire de Three Mile Island, site d’un accident en 1979 qui avait irradié toute cette partie de la Pennsylvanie et traumatisé les habitants. Les géants de la Tech – Google, Amazon et Microsoft en tête – cherchent également à investir dans les « petits réacteurs modulaires » nucléaires, en cours de développement, pour alimenter leurs centres de données, ce qui pose la question de la sûreté d’une multitude de petites installations nucléaires face au risque d’accidents. Autre conséquence : le retour en grâce du charbon, fortement émetteur en gaz à effet de serre. Dans l’État de Géorgie, la promesse faite il y a trois ans de fermer toutes ses centrales à charbon a été abandonnée pour répondre au pic de demande d’électricité créé par les centres de données.
Face à ces risques pour les populations locales comme pour celles les plus vulnérables au changement climatique dans le monde entier, les actions semblent faibles. Une déclaration d’intention a été signée à l’issue du sommet de l’IA, notamment avec l’Inde et la Chine. Il prévoit entre autres la création d’un observatoire de l’impact énergétique de l’IA, sous la responsabilité de l’Agence internationale de l’énergie. Il planifie également la création d’une « coalition pour l’IA durable » avec de grandes entreprises du secteur.
Ces engagements en matière d’intelligence artificielle signés par les États et les entreprises présentes ne sont pas contraignants, et ne sont pas tournés vers l’action immédiate. De plus, ni le Royaume-Uni ni les États-Unis, qui concentre un tiers des centres de données du monde, n’ont signé ce texte.
►https://basta.media/l-ia-generative-a-le-potentiel-de-detruire-la-planete-mais-pas-comme-vous-l
#environnement #climat #changement_climatique #pollution #visualisation #infographie
Se contenter de « calculer » la consommation énergétique directe de l’IA, c’est omettre de « calculer » ses effets induits, ses conséquences systémiques, puisque « grâce » à l’IA, on peut faire plus de croissance générale. Sans même parler des effets rebonds tous azimuts... Par exemple, on peut utiliser l’IA pour produire un article de blog. Cette utilisation d’IA consomme une unité d’énergie mais elle a aussi permis d’augmenter le volume de contenu qui lui même consomme de l’énergie sur les serveurs.
L’alimentation dans les pays arabes, souveraineté ou famine ?
▻http://www.argotheme.com/organecyberpresse/spip.php?article4743
Depuis 2021, un sommet sur les systèmes alimentaires identifie les efforts à déployer pour comprendre les vulnérabilités qui entravent la sécurité alimentaire dans la région arabe. Les systèmes des produits comestibles sont exposés aux difficultés tout au long de la chaîne de leur existence. Allant de la production à la commercialisation, en passant par les étapes de transport ou de conservation réfrigérée, la gestion est d’une méticulosité digne des aliments aux prix et aux efforts coûteux. écologie, planète, mer, sauvegarde, générations futures, avenir, verts, intérêts collectifs, humanité,
/ #Data_-_Données, #Arabie_Saoudite,_Qatar,_Koweït,_EAU,_Moyen-Orient,_monarchies,_arabes,_musulmans, #diplomatie,_sécurité,_commerce,_économie_mondiale, #Ecologie,_environnement,_nature,_animaux, #Réchauffement_climatique, (...)
#écologie,_planète,_mer,_sauvegarde,_générations_futures,_avenir,_verts,_intérêts_collectifs,_humanité, #Sciences_&_Savoir
As a geneticist, I will not mourn 23andMe and its jumble of useless health information | Adam Rutherford | The Guardian
▻https://www.theguardian.com/commentisfree/2025/mar/27/geneticist-mourn-23andme-useless-health-information
▻https://i.guim.co.uk/img/media/7b399b22cc88685be26bd8c319c5656a08fd51f8/0_135_4000_2401/master/4000.jpg?width=1200&height=630&quality=85&auto=format&fit=crop&overlay-ali
23andMe provided information purporting to be about your personal health and ancestry. All you had to do was spit in a tube and give them some money, and in return you’d get a very glossy map of your genetic genealogy, and some info on the probability that you like the taste of coriander, or your skin flushes when you’re drunk, or whether you have sticky or wet earwax, or your eye colour – things you might have already known, if you have ever looked in a mirror, or stuck your finger in your ear. If you look carefully, they did give solid info on the science underlying the results, but who reads the small print?
Your DNA is your most private data. The billions of letters of genetic code in your cells are unique to you, and always will be, in the whole history and future of humankind, even if you are an identical twin. It contains the history of your family, of our species, and of life on Earth. It harbours the most personal conceivable information about your family, your life and health. And that is what 23andMe wanted.
The company has just filed for bankruptcy, and this does not sadden me. It didn’t invent direct-to-consumer genomics, but it made big data big business. The genius of its business model was not simply to get you to volunteer this personal data to a private company, but to persuade you to actually pay to give it to them. It then commercialised your DNA by selling it on to pharmaceutical companies, which would use it to develop drugs, ultimately for profit. It was the type of racket that a mob boss might look on and say: “And this is legal?” There was always an opportunity to opt out, but most people did not, because who reads the small print? And what did you get in exchange? A scientific trinket.
But the main interest came from people who thought they were paying to answer the nebulous question of where they came from. The trouble is: it’s an empty promise. There is no method for identifying the geographical origin of your ancestors using genetics. Your ancestors about 50 generations back are from all over the world, and besides, biology does not bestow membership to a tribe or clan or people or country. What 23andMe was actually doing was comparing your DNA to that of other paying customers, and matching up where they live today, and inferring that you have ancestors in that location. It kind of works, but is mostly meaningless. When the data lets you believe that you are 37% German, or 18% Spanish, or whatever, it might feel fun, but of course there is no way of being 37% German. White supremacists loved this type of service too because – locked into their scientifically ignorant ideology – they believed it would reveal some sort of racial purity. Even when testing uncovered previously unknown ancestry from people they deem inferior, they would often attribute the results to a Jewish conspiracy.
As for the health information it provided, the results are also of profoundly limited use, because the tests are not designed to diagnose medical conditions, and the genetic variants anaylsed as part of the service are derived from population-level statistics, which are not particularly informative to individuals. I discovered that I have a genetic variant that at a population level is associated with a slightly higher risk of developing Alzheimer’s disease. Knowing this neither bothers me nor has prompted a change in my behaviour. It does not mean that I will get Alzheimer’s, and if you don’t have that same variant it doesn’t mean you won’t.
DNA is not fate. 23andMe was trading on ignorance of how the genome actually works, and perpetuating a deterministic view of genetics that is outmoded and wrong.
Dr Adam Rutherford is a lecturer in genetics at UCL and the author of How to Argue With a Racist