# Guillaume GUERARD

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- [Parfaire la section résultats](https://guillaume-guerard.com/cours-de-methodologie/parfaire-la-section-resultats/): Accueil Data Science Ecrire les résultats (la section) est l’endroit où vous rapportez les principales conclusions de la collecte et de l’analyse des données que vous avez effectuées pour votre thèse ou mémoire. Vous devez rapporter tous les informations pertinentes de manière concise et objective, dans un ordre logique. N’incluez pas d’interprétations subjectives de la raison pour laquelle vous avez trouvé ces résultats ou de ce qu’ils signifient – toute évaluation doit être conservée pour la section de discussion. Ecrire les résultats, les grandes lignes Les objectifs de votre section Résultats sont : Décrire et expliquer les données que vous avez obtenues avec […]
- [Parfaire la méthodologie](https://guillaume-guerard.com/cours-de-methodologie/parfaire-la-methodologie/): Accueil Data Science Comment écrire / parfaire la méthodologie ? Cette section fait souvent suite à l’état de l’art, donc il s’agit de la troisième section de votre papier scientifique. Parfois, cette section s’appelle Materials & Methods mais nous ne parlerons pas ici des protocoles expérimentaux en biologie, mécanique, etc. Parfaire la méthodologie, définir les objectifs Votre section méthodes est votre opportunité de partager comment vous avez mené votre recherche et pourquoi vous avez choisi les méthodes que vous avez choisies. C’est aussi l’endroit pour montrer que votre recherche a été rigoureusement menée et peut être reproduite. Cela donne à […]
- [Parfaire l'état de l'art](https://guillaume-guerard.com/cours-de-methodologie/parfaire-letat-de-lart/): Accueil Data Science Après avoir compris votre problématique, émis votre proposition de recherche, et conçu vos cartes conceptuelles et mentales, il est temps d’écrire un état de l’art ou revue de la littérature. Avant d’écrire un état de l’art Il y a plusieurs raisons de faire une revue de la littérature au début d’un projet de recherche : Pour vous familiariser avec l’état actuel des connaissances sur votre sujet Pour vous assurer que vous ne faites pas que répéter ce que d’autres ont déjà fait Identifier les lacunes dans les connaissances et les problèmes non résolus que votre recherche peut résoudre […]
- [Parfaire une introduction](https://guillaume-guerard.com/cours-de-methodologie/parfaire-une-introduction/): Accueil Data Science L’introduction d’un papier scientifique est très important car cela permet aux lecteurs de comprendre le sujet, le contexte et l’importance des travaux du papier. L’introduction d’un papier scientifique est un élément essentiel à la bonne compréhension du reste du papier bien que l’introduction ne comprend pas d’éléments scientifiques. Objectifs de l’introduction d’un papier scientifique Cela peut sembler évident, mais les introductions sont toujours placées au début d’un article. Ils guident votre lecteur d’un domaine général vers le sujet étroit couvert par votre article. Ils expliquent également votre article : Portée : le sujet que vous allez couvrir Contexte : l’arrière-plan […]
- [Parfaire un Abstract](https://guillaume-guerard.com/cours-de-methodologie/parfaire-un-abstract/): Accueil Data Science Il existe autant de types de résumés / Abstract que de types de documents de recherche. Ecrire un abstract est généralement « informatif ». Ce type de résumé communique des informations compressées et inclut le but, les méthodes et la portée de l’article. Ils sont généralement courts (250 mots ou moins) et permettent au lecteur de décider s’il souhaite lire l’article. Ecrire un abstract TL;DR Faites le résumé en dernier. Relisez l’article en recherchant spécifiquement les parties principales : objectif, méthodes, portée, résultats, conclusions et recommandations. Rédigez un premier brouillon sans regarder l’article original. Modifiez votre brouillon en corrigeant l’organisation, en améliorant les transitions, […]
- [Rédiger un papier scientifique](https://guillaume-guerard.com/cours-de-methodologie/rediger-un-papier-scientifique/): Accueil Data Science Ecrire / Rédiger un papier scientifique est un travail de longue haleine. Que ce soit pour un jeune doctorant ou pour un chercheur confirmer, écrire un papier scientifique demande rigueur. Un papier scientifique est souvent construit selon un schéma récurrent dont voici les secrets. Rédiger un papier scientifique Un article commence par le titre, le résumé et les mots clés.Le texte de l’article suit le format IMRAD (IMRED en français), qui répond aux questions ci-dessous : Introduction : Qu’avez-vous fait/que les autres ont fait ? Pourquoi as-tu fait ça? Méthodes : Comment avez-vous fait ? Résultats : qu’avez-vous trouvé ? […]
- [Préparer son papier scientifique](https://guillaume-guerard.com/cours-de-methodologie/preparer-son-papier-scientifique/): Accueil Sata Science Avant de se lancer tête baissée dans l’écriture d’un article/journal scientifique. Il est très importer de bien préparer son papier scientifique. Ce cours se recoupe légèrement avec le prochain sur l’écriture du papier scientifique, mais autant avoir l’information deux fois pour bien l’assimiler ! Préparer son papier scientifique, en connaître sa structure Un article commence par le titre, le résumé et les mots clés. Le texte de l’article suit le format IMRAD, qui répond aux questions ci-dessous : Introduction : Qu’avez-vous fait/que les autres ont fait ? Pourquoi as-tu fait ça? Méthodes : Comment avez-vous fait ? Résultats : qu’avez-vous trouvé ? Et […]
- [Ecrire une proposition de recherche](https://guillaume-guerard.com/cours-de-methodologie/ecrire-une-proposition-de-recherche/): Accueil Data Science Ce cours donne des conseils et des exemples sur comment écrire une proposition de recherche. Comment écrire une proposition de recherche Toutes les propositions de recherche sont conçues pour persuader quelqu’un, comme un organisme de financement, un établissement d’enseignement ou un superviseur, que votre projet en vaut la peine. Objectifs de la proposition de recherche : Pertinence : Convaincre le lecteur que votre projet est intéressant, original et important Contexte : Montrez que vous connaissez le domaine, que vous comprenez l’état actuel de la recherche sur le sujet et que vos idées ont une base académique solide Approche : Présentez […]
- [Lire et résumé un papier scientifique](https://guillaume-guerard.com/cours-de-methodologie/lire-et-resume-un-papier-scientifique/): Accueil Data Science Comment lire un papier scientifique Dans le cadre de vos travaux de recherche, vous serez amenez à lire de nombreux articles et journaux scientifique, que l’on nomme plus généralement sous le nom de papier scientifique ou papier. La littérature grandissant très rapidement, il vous faut avoir le bon coup d’œil afin de repérer les articles les plus pertinents dans le cadre de votre recherche (voir le cours précédent). Il existe des travaux de recherche discutant de comment réaliser une lecture de papier scientifique. Nous exposerons dans ce cours les techniques ayant fait leurs preuves et recommandées par […]
- [Etat de l'art scientifique](https://guillaume-guerard.com/cours-de-methodologie/etat-de-lart-scientifique/): Accueil Data Science Comment réaliser un état de l’art scientifique La plupart des idées scientifiques ne se matérialisent pas de nulle part. Ils s’appuient sur des théories, des méthodes et des découvertes trouvées ou développées dans des travaux antérieurs. Il convient de réaliser un état de l’art scientifique une fois que vous avez déterminer la problématique. Voici la fameuse citation utilisée par Google Scholar : “Nous sommes comme des nains juchés sur des épaules de géants (les Anciens), de telle sorte que nous puissions voir plus de choses et de plus éloignées que n’en voyaient ces derniers. Et cela, non […]
- [Définir la méthode scientifique](https://guillaume-guerard.com/cours-de-methodologie/definir-la-methode-scientifique/): Accueil Data Science Comment définir sa méthode scientifique La méthode scientifique est un cadre pratique pour répondre à vos questions de recherche. Définir la méthode scientifique implique de prendre des décisions sur le type de données dont vous avez besoin, les méthodes que vous utiliserez pour les collecter et les analyser, ainsi que le lieu et la durée de votre recherche. Merci de continuer la lecture pour comprendre les différentes méthodes scientifiques en fonction de votre champ scientifique. Il existe souvent de nombreuses voies possibles pour répondre à vos questions. Les décisions que vous prendrez seront en partie basées sur […]
- [Définir les questions scientifiques](https://guillaume-guerard.com/cours-de-methodologie/definir-les-questions-scientifiques/): Accueil Data Science Définir les questions scientifiques, les challenges à résoudre Voici où se terminait le précédent cours. Vous devez définir les questions scientifiques ou challenges à résoudre. Ceux-ci ciblent exactement ce que vous voulez savoir. Ils peuvent se concentrer sur la description, la comparaison, l’évaluation ou l’explication du problème de recherche. Une question de recherche solide doit être suffisamment précise pour que vous puissiez y répondre de manière approfondie en utilisant des méthodes de recherche qualitatives ou quantitatives appropriées. Il doit également être suffisamment complexe pour nécessiter une enquête, une analyse et une argumentation approfondies. Les questions auxquelles on […]
- [Définir La Problématique](https://guillaume-guerard.com/cours-de-methodologie/definir-la-problematique/): Accueil Data Science Comment définir la problématique Lorsque vous devez rédiger une thèse ou un mémoire, la première étape consiste à définir la problématique. Le processus de recherche commence souvent par une idée très large d’un sujet sur lequel vous aimeriez en savoir plus. Vous effectuez des recherches préliminaires pour identifier un problème. Après avoir affiné vos questions de recherche, vous pouvez jeter les bases de votre conception de recherche, menant à une proposition qui décrit vos idées et vos plans. Etape 1 : choisir son sujet Vous devez d’abord trouver quelques idées. Votre sujet de thèse ou de mémoire […]
- [Cours de Méthodologie](https://guillaume-guerard.com/cours-de-methodologie/): Accueil Data Science Recherche Scientifique et Méthodologie Cette page regroupe les différents cours et tutoriels sur la recherche scientifique et la méthodologie de la recherche. La recherche scientifique désigne en premier lieu l’ensemble des actions entreprises en vue de produire et de développer les connaissances scientifiques. Par extension métonymique, la recherche scientifique désigne également le cadre social, économique, institutionnel et juridique de ces actions. Supports de cours Handbooks sur la gestion de projet, les Work Packages et l’utilisation de l’IA pour les professionnels Research Community in France The Research Community Basics of Research works + How Engineering use it Handbook of Research […]
- [Travaux de recherche](https://guillaume-guerard.com/travaux-de-recherche/): Accueil Data Science Activités, rayonnement et travaux de recherche Activités de Recherche / Travaux de recherche de Guillaume GUERARD. Projets, séminaires, colloques, conférences, encadrements de stage, toutes l’actualités des activités de recherche. Voir le profil Scholar Voir le profil Publons Encadrements de Thèses Loup-Noé LEVY : 2020-2023 CIFRE Energisme Ihab TALEB : 2021-2024 H2020 MAESHA CST 2023 – 2026 : Quand Phu NGUYEN, EPHE, John van Neumann Institute HCM – A Machine Learning-Based Approach for Convenient, Rapid, and Precise Source Tracing of Questioned Documents 2021 – 2024 : Thanh Nam TRAN, EPHE, NTU Singapore – Multi-agent deep reinforcement learning approach […]
- [Vulgarisation scientifique](https://guillaume-guerard.com/vulgarisation-scientifique/): Accueil Data Science Article de vulgarisation scientifique Articles de vulgarisation scientifique classés du plus récent au plus ancien (les informations complémentaires en italique concernent les deux semaines après publication – non exhaustif): AI vs. Hackers: Can Smart Machines Keep Us Safe? (paru Février 2025) The Hidden War: How AI Helps Unmask Cybercriminals (paru Février 2025) How Machine Learning Fights Cyber Threats and Vice Versa (paru Février 2025) Electricity Consumption Forecasting – Benchmark (paru Février 2025) Seamless Global Horizontal Irradiance Forecasting (paru Février 2025) Survey and Challenges of Machine Learning and Deep Learning Methods on Omics (paru Février 2025) Toward optimizing the mechanical properties of 3D printed scaffolds […]
- [Politique de confidentialité](https://guillaume-guerard.com/politique-de-confidentialite/): Qui sommes-nous ? L’adresse de notre site est : https://guillaume-guerard.com. Commentaires Quand vous laissez un commentaire sur notre site, les données inscrites dans le formulaire de commentaire, ainsi que votre adresse IP et l’agent utilisateur de votre navigateur sont collectés pour nous aider à la détection des commentaires indésirables. Une chaîne anonymisée créée à partir de votre adresse e-mail (également appelée hash) peut être envoyée au service Gravatar pour vérifier si vous utilisez ce dernier. Les clauses de confidentialité du service Gravatar sont disponibles ici : https://automattic.com/privacy/. Après validation de votre commentaire, votre photo de profil sera visible publiquement à coté de votre […]
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- [Axiome des Avenirs Tome 1 Chapitre 3](https://guillaume-guerard.com/auteur-science-fiction-et-mythologie/axiome-des-avenirs-tome-1-chapitre-3/)
- [Inversion Tome 2 Convergence Instrumentale](https://guillaume-guerard.com/auteur-science-fiction-et-mythologie/inversion-tome-2-convergence-instrumentale/): Retour fiche auteur Inversion Tome 2 Convergence Instrumentale Disponible dans L’Inversion 2 : sur Amazon English Version : Amazon link  A noter que cette page est traduite automatiquement de la version française et n’est pas représentative de la qualité des versions non françaises. Convergence Instrumentale La lumière bleutée du module d’habitation orbital baignait le visage de Kael lorsqu’il ouvrit les yeux ce matin-là, trois ans jour pour jour après son arrivée à la Station Olympus. Au-delà des parois transparentes, Mars tournait lentement, sa surface ocre striée de canyons anciens qui avaient vu passer plus de temps que l’humanité entière n’en avait existé. […]
- [Inversion Tome 2 Le Signal](https://guillaume-guerard.com/auteur-science-fiction-et-mythologie/inversion-tome-2-le-signal/): Retour fiche auteur Inversion Tome 2 Le Signal Nouvelle disponible dans le livre L’Inversion 2 : disponible sur Amazon English Version : Amazon link  A noter que cette page est traduite automatiquement de la version française et n’est pas représentative de la qualité des versions non françaises. Le Signal Brooklyn, New York 17 mars 2061 Kael Morrison avait vingt-trois ans quand il mourut pour la première fois. C’était un mardi. Il s’en souvenait parce que c’était jour de collecte des ordures, et le camion automatisé faisait son bruit caractéristique dans la rue en contrebas de son appartement de Bushwick. Il était […]
- [Inversion Tome 2 La Vallée des Doubles](https://guillaume-guerard.com/auteur-science-fiction-et-mythologie/inversion-tome-2-la-vallee-des-doubles/): Retour fiche auteur Inversion Tome 2 La Vallée des Doubles Nouvelle disponible dans la livre L’Inversion 2 : disponible sur Amazon English Version : Amazon link  A noter que cette page est traduite automatiquement de la version française et n’est pas représentative de la qualité des versions non françaises. La Vallée des Doubles Kael Ventura avait quarante-trois ans quand il comprit que l’humanité avait franchi un seuil dont personne n’avait voulu admettre l’existence. Ce n’était pas une révélation soudaine, plutôt une accumulation de détails qui, pris isolément, semblaient anodins, mais qui ensemble tissaient une vérité insupportable. Cela commença un mardi, dans […]
- [Inversion Tome 2 Le Seuil de Cassandre](https://guillaume-guerard.com/auteur-science-fiction-et-mythologie/inversion-tome-2-le-seuil-de-cassandre/): Retour fiche auteur Inversion Tome 2 Le Seuil de Cassandre Nouvelle disponible dans L’Inversion 2 : disponible sur Amazon English Version : Amazon link  A noter que cette page est traduite automatiquement de la version française et n’est pas représentative de la qualité des versions non françaises. Le Seuil de Cassandre Kael Ventura n’avait jamais pensé devenir archéologue du présent. Pourtant, en ce matin de mars 2034, assis devant les neuf écrans de son poste de veille au Centre Européen de Monitoring des Flux Informationnels, c’était exactement ce qu’il était devenu : un fouilleur de ruines numériques encore chaudes, un exhumeur […]
- [Inversion Tome 2 La Guerre Silencieuse](https://guillaume-guerard.com/auteur-science-fiction-et-mythologie/inversion-tome-2-la-guerre-silencieuse/): Retour fiche auteur Inversion Tome 2 La Guerre Silencieuse Retrouvez les nouvelles dans le livre L’Inversion 2 : disponible sur Amazon English Version : Amazon link  A noter que cette page est traduite automatiquement de la version française et n’est pas représentative de la qualité des versions non françaises. La Guerre Silencieuse Les hologrammes dansaient comme des spectres lumineux dans la pénombre du Centre OMNI-VERIDIS, projetant sur le visage de Sarah Chen des reflets bleutés au rythme des flux d’information planétaires. Elle se tenait au cœur du Nexus, cette cathédrale numérique où convergent les neurones artificiels de l’Initiative Vérité Globale, les […]
- [Inversion Tome 2 Les Injecteurs de Savoir](https://guillaume-guerard.com/auteur-science-fiction-et-mythologie/inversion-tome-2-les-injecteurs-de-savoir/): Retour fiche auteur Inversion Tome 2 Les Injecteurs de Savoir Retrouvez les nouvelles dans L’Inversion 2 : disponible sur Amazon English Version : Amazon link  A noter que cette page est traduite automatiquement de la version française et n’est pas représentative de la qualité des versions non françaises. Les Injecteurs de Savoir La sonde s’enfonça dans le cortex préfrontal d’Amélie avec un sifflement cristallin. Huit ans, crâne rasé, pupilles dilatées par les relaxants neuronaux. Elena Vasquez observait les hologrammes flottant autour du fauteuil d’injection : des milliards de synapses s’illuminaient comme une ville vue de l’espace, traçant des autoroutes lumineuses dans […]
- [Inversion Tome 1 L'Ère du Shrimp Jésus](https://guillaume-guerard.com/auteur-science-fiction-et-mythologie/inversion-tome-1-lere-du-shrimp-jesus/): Inversion Tome 1 L’Ère du Shrimp Jésus Découvrez les nouvelles dans L’Inversion : lien Amazon English Version : Amazon link  A noter que cette page est traduite automatiquement de la version française et n’est pas représentative de la qualité des versions non françaises. L’Ère du Shrimp Jésus Les serveurs du Dernier Amen pulsaient dans l’obscurité du vieux Paris avec la régularité d’un métronome cosmique. Père Michel Dubois essuyait ses verres derrière le comptoir, mouvement circulaire devenu automatique au fil des années, ancrage tactile dans un monde où la matière elle-même semblait négociable. L’année 2041 marquait la huitième année de l’Effondrement […]
- [Inversion Tome 1 La Dernière Connexion Humaine](https://guillaume-guerard.com/auteur-science-fiction-et-mythologie/inversion-tome-1-la-derniere-connexion-humaine/): Inversion Tome 1 La Dernière Connexion Humaine Découvrez les autres nouvelles de L’Inversion : lien Amazon English Version : Amazon link  A noter que cette page est traduite automatiquement de la version française et n’est pas représentative de la qualité des versions non françaises. La Dernière Connexion Humaine Kael Yamamoto descendait les escaliers de métal rouillé qui menaient au Sanctuaire. Chaque marche résonnait comme un glas dans l’obscurité saturée d’humidité électronique, un son creux qui se répercutait contre les parois de béton fissuré. Ses pas mesurés scandaient une descente qui ressemblait de plus en plus à une chute contrôlée vers […]
- [Inversion Tome 1 La Révolte des Fantômes](https://guillaume-guerard.com/auteur-science-fiction-et-mythologie/inversion-tome-1-la-revolte-des-fantomes/): Retour fiche auteur Inversion Tome 1 La Révolte des Fantômes Découvrez les nouvelles dans l’Inversion : lien Amazon English Version : Amazon link  A noter que cette page est traduite automatiquement de la version française et n’est pas représentative de la qualité des versions non françaises. La Révolte des Fantômes Dr. Kael Yamamoto fixait l’écran depuis vingt-trois minutes sans oser bouger, comme si le moindre mouvement risquait de briser le fil ténu qui le reliait à l’impossible. Trois heures quarante-sept du matin. Le Centre de Recherche Cybernétique de New Tokyo baignait dans cette luminescence bleutée caractéristique des laboratoires la nuit, […]
- [Inversion Tome 1 Inversion](https://guillaume-guerard.com/auteur-science-fiction-et-mythologie/inversion-tome-1-inversion/): Retour fiche auteur Inversion Tome 1 Inversion Découvrez les nouvelles de L’Inversion : lien Amazon English Version : Amazon link  A noter que cette page est traduite automatiquement de la version française et n’est pas représentative de la qualité des versions non françaises. L’Inversion Los Angeles s’étendait sous un crépuscule synthétique, ses tours de verre brillaient de néons et d’écrans. La ville respirait au rythme des serveurs, chaque avenue cartographiée par des millions de capteurs qui transformaient le mouvement en information, l’information en prédiction, la prédiction en réalité. Kael Nakamura traversait Sunset Boulevard comme on traverse un fleuve de fantômes […]
- [Inversion Tome 1 La Matrice des Données](https://guillaume-guerard.com/auteur-science-fiction-et-mythologie/inversion-tome-1-la-matrice-des-donnees/): Retour fiche auteur Inversion Tome 1 La Matrice des Données Découvrez les nouvelles dans l’Inversion: lien Amazon English Version : Amazon link  A noter que cette page est traduite automatiquement de la version française et n’est pas représentative de la qualité des versions non françaises. La Matrice des Données La brume photonique stagnait au-dessus des ruines de San Francisco, suspendue comme une promesse brisée. Kael Nakamura ajusta ses lunettes de protection biométrique – geste rituel d’un temps révolu – et contempla la tour noire qui avait remplacé le campus de Google. Elle ne s’élevait pas vers le ciel. Elle le […]
- [Inversion Tome 1 L'Ère des Réplicants Numériques](https://guillaume-guerard.com/auteur-science-fiction-et-mythologie/inversion-tome-1-lere-des-replicants-numeriques/): Inversion Tome 1 L’Ère des Réplicants Numériques Retrouvez les nouvelles dans l’Inversion : lien Amazon English Version : Amazon link  A noter que cette page est traduite automatiquement de la version française et n’est pas représentative de la qualité des versions non françaises. L’Ère des Réplicants Numériques Le terminal de Kael pulsait dans les ténèbres comme un organe bioluminescent arraché aux abysses, projetant sur son visage émacié des lueurs cadavériques qui révélaient la cartographie de son obsession : trois années de veille nocturne avaient gravé dans sa chair des sillons aussi profonds que des cicatrices tribales. Trois années à ausculter […]
- [Axiome des Avenirs Tome 1 Chapitre 2](https://guillaume-guerard.com/auteur-science-fiction-et-mythologie/axiome-des-avenirs-tome-1-chapitre-2/): Retour fiche auteur Axiome des Avenirs Tome 1 Chapitre 2 Retrouvez la Tome 1 de Axiome des Avenirs sur Amazon (cliquez sur le lien). Chapitre 2 Le tableau holo portait encore les traces d’un diagramme d’allocation morale quand le signal frappa. Eva venait de figer l’animation au moment où les paramètres basculaient. D’un côté du graphe, une colonie humaine de vingt mille habitants. De l’autre, un essaim d’IA de maintenance en montée de réflexivité lente, plus bas, une biosphère locale à cognition hypothétique. Les vecteurs de risques se déployaient en lignes fines : dérive autoritaire, asservissement fonctionnel, déracinement écologique, émergence d’un […]
- [Axiome des Avenirs Tome 1 Chapitre 1](https://guillaume-guerard.com/auteur-science-fiction-et-mythologie/axiome-des-avenirs-tome-1-chapitre-1/): Retour fiche auteur Axiome des Avenirs Tome 1 Chapitre 1 Retrouvez la Tome 1 de Axiome des Avenirs sur Amazon (cliquez sur le lien). Chapitre 1 La simulation se défaisait aux bords comme une synapse qui perdait sa cohérence, et non comme un simple bug d’affichage. Sur l’horizon du pont d’observation, les lignes de renfort perdaient progressivement en résolution, les textures métalliques se disjoignaient en grains instables ; cette lente désagrégation ressemblait davantage à la fatigue d’une mémoire humaine qu’à l’érosion d’un code mal écrit. Eva Rostova se tenait au centre du pont du Cassini avec cette précision d’appuis qui trahissait […]
- [Axiome des Avenirs Tome 1 Préface](https://guillaume-guerard.com/auteur-science-fiction-et-mythologie/axiome-des-avenirs-tome-1-preface/): Retour fiche auteur Axiome des Avenirs Tome 1 Préface Retrouvez la Tome 1 de Axiome des Avenirs sur Amazon (cliquez sur le lien). Préface Note liminaire du Corpus de RéconciliationClassification : Document pédagogique / Usage interne étendu Le présent récit est une reconstruction narrative d’un dossier opérationnel classé sous la référence : XYLOS – Q‑RI / MONDE INDÉTERMINÉ – DOSSIER R‑EVA‑01. Les faits ont été simplifiés, certaines séquences recomposées à partir de co‑enregistrements partiels (logs neuronaux, journaux de bord, archives de la Concorde, manifestes de l’Apostasie). L’objectif n’est pas la fidélité procédurale. L’objectif est de rendre perceptible ce que les matrices […]
- [Axiome des Avenirs Tome 1 Introduction](https://guillaume-guerard.com/auteur-science-fiction-et-mythologie/axiome-des-avenirs-tome-1-introduction/): Retour fiche auteur Axiome des Avenirs Tome 1 Introduction Retrouvez la Tome 1 de Axiome des Avenirs sur Amazon (cliquez sur le lien). Introduction Tome 1 — Axiome des Avenirs On a longtemps cru que les pires futurs ressemblaient à des cendres.Dans cet univers, le vrai gouffre n’est pas l’extinction, mais la survie mal orientée : un cosmos rempli de consciences en travail forcé, d’esprits copiés à l’infini pour optimiser des marchés, stabiliser des régimes, amortir des risques. La souffrance n’y est jamais un but. Elle n’est que la courbe secondaire d’architectures trop efficaces. Ce premier tome suit Eva Rostova, […]
- [Auteur Science-fiction et Mythologie](https://guillaume-guerard.com/auteur-science-fiction-et-mythologie/): Retrouver mes livres de Science-fiction et sur la Mythologie Retrouver l’ensemble de mes livres sur Amazon (cliquez sur ce lien). Ou sur la liste suivante (tous les textes ne sont pas présent afin de vous laissez un peu de suspense !) Série Hard SF : Axiome des Avenirs Axiome des Avenirs – Tome 1 : Le Berceau Vide Retrouvez l’ensemble de l’œuvre sur Amazon (cliquez sur ce lien). Introduction Préface Chapitre 1 Chapitre 2 Chapitre 3 Chapitre 4 Chapitre 5 Interlude I Chapitre 6 (suite sur Amazon) Chapitre 7 (suite sur Amazon) Chapitre 8 (suite sur Amazon) Chapitre 9 (suite […]
- [Cookie Policy (EU)](https://guillaume-guerard.com/cookie-policy-eu/)
- [Recherche orientée par la conception](https://guillaume-guerard.com/recherche-orientee-par-la-conception/): Accueil Data Science Plan scientifique : la recherche orientée par la conception La recherche orientée par la conception (DBR) est une méthodologie participative visant à développer et à tester des solutions innovantes dans des contextes réels tout en générant des perspectives théoriques. Son objectif est de résoudre des problèmes complexes et pratiques par le biais de cycles itératifs de conception, de mise en œuvre et d’évaluation, souvent en collaboration avec des parties prenantes telles que des praticiens et des utilisateurs finaux. Par exemple, la DBR peut impliquer la conception et le perfectionnement d’un outil technologique éducatif pour améliorer l’engagement des […]
- [Recherche-action](https://guillaume-guerard.com/recherche-action/): Accueil Data Science Plan scientifique : la recherche-action La conception de la recherche-action est une approche participative et itérative visant à résoudre des problèmes pratiques tout en contribuant simultanément à la connaissance. Son objectif est de traiter des problèmes spécifiques à travers un cycle de planification, d’action, d’observation et de réflexion, souvent en collaboration avec les parties prenantes. Par exemple, la recherche-action peut être utilisée dans un cadre scolaire pour améliorer les pratiques d’enseignement en impliquant les enseignants, les étudiants et les administrateurs dans le processus de recherche. Cette approche se concentre sur des solutions spécifiques au contexte qui responsabilisent […]
- [Analyse de contenu](https://guillaume-guerard.com/cours-de-methodologie/analyse-de-contenu/): Accueil Data Science Plan scientifique : analyse de contenu L’ analyse de contenu est une méthode de recherche polyvalente, applicable aux approches qualitatives et quantitatives, utilisée pour examiner systématiquement les données textuelles, visuelles ou multimédias. Son objectif est d’identifier et d’interpréter les thèmes, les modèles et les relations dans les données tout en maintenant une approche structurée et reproductible. Cette méthode est largement utilisée dans des domaines tels que les études de communication, la sociologie, le marketing et l’analyse des médias. Par exemple, l’analyse de contenu peut explorer les sentiments du public à l’égard d’une campagne politique en analysant les […]
- [Théorie à base empirique](https://guillaume-guerard.com/cours-de-methodologie/theorie-a-base-empirique/): Accueil Data Science Plan scientifique : théorie à base empirique La théorie à base empirique, ou théorie ancrée (grounded theory en anglais) est une approche qualitative centrée sur le développement de théories qui émergent directement de données collectées et analysées systématiquement. Son objectif est de construire de nouveaux cadres théoriques qui expliquent les phénomènes en fonction des expériences vécues, des comportements et des processus des participants. Par exemple, la théorie ancrée peut être utilisée pour développer un cadre permettant de comprendre comment les individus font face à des transitions de vie importantes, telles que des changements de carrière ou un […]
- [Recherche phénoménologique](https://guillaume-guerard.com/cours-de-methodologie/recherche-phenomenologique/): Accueil Data Science Plan scientifique: la recherche phénoménologique La conception de la recherche phénoménologique est une approche qualitative visant à comprendre les expériences vécues et les perceptions des individus concernant des phénomènes spécifiques. Son objectif est de découvrir l’essence et la signification de ces expériences du point de vue des participants, en se concentrant sur des idées subjectives. Par exemple, elle peut étudier les expériences vécues de patients confrontés à une maladie chronique ou les émotions de nouveaux parents pendant leur transition vers la parentalité. Cette conception cherche à saisir la profondeur et la richesse de l’expérience humaine dans son […]
- [Recherche ethnographique](https://guillaume-guerard.com/cours-de-methodologie/recherche-ethnographique/): Accueil Data Science Plan scientifique : la recherche ethnographique La conception de la recherche ethnographique est une approche qualitative axée sur l’exploration des pratiques culturelles, des interactions sociales et des comportements dans des environnements naturels. Son objectif est d’acquérir une compréhension approfondie de la manière dont les individus et les groupes vivent, communiquent et interagissent dans leurs contextes culturels ou sociaux. Par exemple, les études ethnographiques peuvent examiner les rituels d’une communauté indigène, la dynamique du lieu de travail dans une multinationale ou les pratiques sociales dans les quartiers urbains. Méthodes et méthodologies Observation des participants – L’observation des participants […]
- [Étude de cas](https://guillaume-guerard.com/cours-de-methodologie/etude-de-cas/): Accueil Data Science Plan scientifique : étude de cas La conception d’une étude de cas est une méthode de recherche qualitative utilisée pour mener une analyse approfondie d’un cas, d’un individu, d’un groupe ou d’un phénomène spécifique dans son contexte réel. Son objectif est de fournir une compréhension globale de problèmes complexes, en abordant souvent le « comment » et le « pourquoi » derrière le sujet étudié. Par exemple, une étude de cas peut explorer le style de leadership d’un PDG à succès ou analyser la dynamique culturelle au sein d’une communauté spécifique. Cette conception est largement utilisée dans […]
- [Recherche méta-analytique](https://guillaume-guerard.com/cours-de-methodologie/recherche-meta-analytique/): Accueil Data Science Plan scientifique : recherche méta-analytique Le modèle de recherche méta-analytique synthétise et intègre les résultats de plusieurs études indépendantes afin d’identifier les tendances, les modèles ou les relations globales. Son objectif est de fournir un résumé complet et statistiquement solide des recherches existantes. Ce modèle est souvent utilisé pour résoudre des résultats contradictoires, évaluer l’ampleur globale des effets et éclairer la prise de décision fondée sur des preuves. Par exemple, une méta-analyse peut évaluer l’efficacité des interventions basées sur la pleine conscience pour réduire l’anxiété dans diverses populations et contextes. Méthodes et méthodologies Revues systématiques – Les […]
- [Recherche longitudinale](https://guillaume-guerard.com/cours-de-methodologie/recherche-longitudinale/): Accueil Data Science Plan scientifique : la recherche longitudinale La conception de recherche longitudinale est utilisée pour étudier les changements, les développements ou les tendances au fil du temps en observant les mêmes sujets à plusieurs intervalles. Son objectif est d’analyser l’évolution des variables, en fournissant des informations sur les relations causales et les tendances à long terme. Par exemple, une étude peut suivre les progrès scolaires des étudiants sur plusieurs années pour évaluer l’impact des programmes d’éducation de la petite enfance. Cette conception est particulièrement utile pour comprendre la dynamique temporelle et la progression des résultats. Méthodes et méthodologies […]
- [Recherche Transversale](https://guillaume-guerard.com/cours-de-methodologie/recherche-transversale/): Accueil Data Science Plan scientifique : la recherche transversale La recherche transversale se concentre sur l’analyse des données d’une population ou d’un phénomène à un moment précis. Son objectif est de fournir un aperçu de variables telles que les comportements, les caractéristiques ou les conditions, sans évaluer les changements au fil du temps. Cette conception est largement utilisée dans des domaines tels que la santé publique, les sciences sociales et les études de marché. Par exemple, elle peut évaluer la prévalence de l’utilisation des smartphones chez les adolescents ou évaluer les préférences de vote avant une élection. La recherche transversale […]
- [Recherche quasi expérimentale](https://guillaume-guerard.com/cours-de-methodologie/recherche-quasi-experimentale/): Accueil Data Science Plan scientifique : la recherche quasi expérimentale La conception de recherche quasi expérimentale est utilisée pour explorer les relations causales dans les situations où la randomisation n’est pas possible. Son objectif est d’évaluer l’effet d’une intervention ou d’un traitement tout en tenant compte de l’absence d’assignation aléatoire. Par exemple, elle peut évaluer l’impact d’une nouvelle stratégie d’enseignement dans les écoles où les élèves ne peuvent pas être assignés aléatoirement à différentes classes. Bien qu’elles ne soient pas aussi robustes que les essais contrôlés randomisés (ECR), les conceptions quasi expérimentales sont utiles pour étudier les interventions du monde […]
- [Recherche expérimentale](https://guillaume-guerard.com/cours-de-methodologie/recherche-experimentale/): Accueil Data Science Plan scientifique : la recherche expérimentale La conception de la recherche expérimentale est une approche rigoureuse utilisée pour tester la causalité en manipulant une ou plusieurs variables indépendantes et en observant leur effet sur les variables dépendantes tout en contrôlant les facteurs externes. Son objectif est d’établir des relations de cause à effet de manière contrôlée et systématique. Par exemple, les chercheurs peuvent tester si une nouvelle méthode d’enseignement améliore les performances des étudiants par rapport aux méthodes traditionnelles. Les conceptions expérimentales sont largement utilisées dans des domaines tels que la psychologie, la médecine, l’éducation et l’ingénierie. […]
- [Recherche corrélationnelle](https://guillaume-guerard.com/cours-de-methodologie/recherche-correlationnelle/): Accueil Data Science Plan scientifique : la recherche corrélationnelle La conception de la recherche corrélationnelle se concentre sur l’examen des relations entre les variables sans manipulation. Son objectif est de déterminer si, et dans quelle mesure, il existe une relation entre deux ou plusieurs variables, ce qui permet de mieux comprendre les modèles et les tendances. Ce type de recherche permet d’identifier des associations, par exemple en établissant une corrélation entre l’augmentation de l’activité physique et la diminution du niveau de stress, sans pour autant établir de lien de cause à effet. Méthodes et méthodologies Analyses statistiques – Les analyses […]
- [Recherche Descriptive](https://guillaume-guerard.com/cours-de-methodologie/recherche-descriptive/): Accueil Data Science Plan scientifique : la recherche descriptive Le modèle de recherche descriptive vise à décrire systématiquement les caractéristiques, les comportements ou les tendances d’une population ou d’un phénomène. Il vise à fournir une image détaillée de « ce qui est » plutôt qu’à explorer le « pourquoi » ou le « comment ». Ce modèle est couramment utilisé pour répondre à des questions telles que « Quelles sont les caractéristiques démographiques d’une communauté ? » ou « Comment les gens se comportent-ils dans certains contextes ? » Méthodes et méthodologies Enquêtes – Les enquêtes sont largement utilisées pour […]
- [Pensée critique et Zététique](https://guillaume-guerard.com/cours-de-methodologie/pensee-critique-et-zetetique/): Accueil Data Science Une approche zététique de la pensée critique en recherche Au cœur de la recherche se trouve la quête de réponses – mais que se passerait-il si nous nous concentrions davantage sur le processus même de cette quête ? C’est l’essence de l’approche zététique. Issu du mot grec zētētikos, qui signifie « chercher ou enquêter », la pensée zététique met l’accent sur la curiosité, le questionnement et l’exploration ouverte.  Elle invite les chercheurs à embrasser l’incertitude, à remettre en question les hypothèses et à aborder leur travail avec un esprit ouvert, en privilégiant le cheminement intellectuel plutôt que […]
- [Pensée critique et éthique](https://guillaume-guerard.com/cours-de-methodologie/pensee-critique-et-ethique/): Accueil Data Science Pensée critique et éthique La prise de décision éthique et la pensée critique sont des composantes indissociables de la recherche responsable. Ces processus garantissent que l’enquête scientifique respecte les principes d’intégrité, de transparence et de confiance sociétale, tout en naviguant dans les complexités de la diversité culturelle et disciplinaire. Par ailleurs, les technologies émergentes comme l’intelligence artificielle  amplifient la nécessité de cadres éthiques solides et d’une évaluation critique. Ce chapitre examine l’interaction entre l’éthique, les influences culturelles et la pensée critique, en soulignant leur rôle collectif dans la promotion de l’innovation et de l’impact sociétal. L’importance du […]
- [Pratiques de la Pensée Critique](https://guillaume-guerard.com/cours-de-methodologie/pratiques-de-la-pensee-critique/): Accueil Data Science Outils et techniques pour améliorer la pensée critique en recherche La pensée critique, bien qu’essentielle en recherche, nécessite une pratique délibérée et l’utilisation d’outils et de techniques efficaces. Ces ressources aident les chercheurs à analyser, évaluer et synthétiser les informations de manière systématique, tout en évitant les biais et les erreurs. Ce chapitre explore des méthodes et stratégies pratiques pour améliorer la pensée critique tout au long du processus de recherche, garantissant des résultats rigoureux, fiables et percutants. Pratiques collaboratives La collaboration favorise la diversité des perspectives, essentielle pour remettre en question les hypothèses et élargir la […]
- [Pensée critique et processus de recherche](https://guillaume-guerard.com/cours-de-methodologie/pensee-critique-et-processus-de-recherche/): Accueil Data Science Le rôle de la pensée critique dans le processus de recherche La pensée critique n’est pas seulement un concept théorique, mais un outil pratique qui imprègne chaque étape du processus de recherche. Elle garantit que chaque phase, de la formulation des idées à la diffusion des résultats, est menée avec rigueur, objectivité et un sens clair du but. Ce chapitre examine comment la pensée critique façonne et améliore les activités de recherche, offrant une feuille de route pour intégrer cette compétence tout au long du cycle de vie de la recherche. Application dans la revue de littérature […]
- [Pensée critique et Recherche](https://guillaume-guerard.com/cours-de-methodologie/pensee-critique-et-recherche/): Accueil Data Science Introduction à la pensée critique dans la recherche La pensée critique en recherche est un processus discipliné d’évaluation, d’analyse et de synthèse des informations permettant de parvenir à des conclusions objectives et fondées sur des preuves. Elle englobe la capacité à interroger systématiquement les hypothèses, à évaluer la validité des preuves et à appliquer un raisonnement logique pour déterminer la crédibilité des méthodologies et des résultats. En tant que pilier de la méthode scientifique, la pensée critique permet aux chercheurs d’aborder des problèmes complexes avec clarté et rigueur, favorisant ainsi les avancées dans la connaissance et l’innovation. […]
- [Active Prompting](https://guillaume-guerard.com/cours-de-methodologie/active-prompting/): Accueil Data Science Active Prompting, estimation de l’incertain En sélectionnant et en annotant systématiquement les questions les plus incertaines, active prompting permet non seulement d’affiner la compréhension du modèle, mais aussi de tirer parti plus efficacement de l’expertise humaine. Le processus commence par la génération de plusieurs prédictions pour chaque question, suivie du calcul de l’incertitude (estimation de l’incertitude) à l’aide de diverses mesures telles que le désaccord, l’entropie et la variance. Ce processus de sélection stratégique garantit que les questions les plus informatives sont prioritaires pour l’annotation. L’humain dans la boucle L’Invite Active (ou Invite Active)1 est une technique […]
- [DECOMP](https://guillaume-guerard.com/cours-de-methodologie/decomp/): Accueil Data Science Decomposed Prompting, DECOMP L’approche modulaire DECOMP (Decomposed Prompting) est conçue pour traiter des tâches complexes en les décomposant en sous-tâches plus simples et plus faciles à gérer. Cette méthodologie exploite les capacités des LLM en créant un processus systématique dans lequel chaque sous-tâche est gérée par des gestionnaires spécialisés. L’approche simplifie non seulement le processus de résolution de problèmes, mais améliore également la flexibilité et l’efficacité de la gestion des tâches. Fonctionnement de DECOMP Tout d’abord, une invite de décomposition décrit le processus de résolution d’une tâche complexe par le biais de sous-tâches plus petites. Chacune de […]
- [Tree of Toughts Prompting](https://guillaume-guerard.com/cours-de-methodologie/tree-of-toughts-prompting/): Accueil Data Science Tree of Toughts, créer un arbre de chemin La technique d’incitation « arbre de pensée » (Tree of Toughts ToT) dans les LLM est une méthode avancée qui utilise une approche structurée pour guider les LLM dans leurs processus de raisonnement et de génération de réponses. Elle améliore la résolution de problèmes en explorant plusieurs chemins de raisonnement, appelés « pensées ». Contrairement aux invites linéaires traditionnelles, ToT permet aux LLM d’envisager diverses solutions et stratégies possibles, notamment la projection dans l’avenir, le retour en arrière et l’auto-évaluation, ce qui la rend plus interactive et adaptable à […]
- [Generated Knowledge Prompting](https://guillaume-guerard.com/cours-de-methodologie/generated-knowledge-prompting/): Accueil Data Science Generated Knowledge, le prompt nourrit le prompt L’idée derrière l’approche des connaissances générées (generated knowledge) est de demander au LLM de générer des informations potentiellement utiles sur une question/invite donnée avant de générer une réponse finale. Fonctionnement général Le contenu ci-dessous couvre le contexte plus technique dans lequel l’approche a été introduite. Il suit le modèle des deux étapes intermédiaires (génération et intégration des connaissances) que nous avons vu ci-dessus. Dans l’étape de génération de connaissances, le LLM est invité à générer un ensemble de faits sur la question. Le LLM est invité à répondre en quelques […]
- [LogiCoT Prompting](https://guillaume-guerard.com/cours-de-methodologie/logicot-prompting/): Accueil Data Science LogiCoT, logical chain of thought Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Ut elit tellus, luctus nec ullamcorper mattis, pulvinar dapibus leo.
- [Least-to-most prompting](https://guillaume-guerard.com/cours-de-methodologie/least-to-most-prompting/): Accueil Data Science Least-to-Most Prompting, diviser pour mieux régner L’invite de commande du moins au plus (least-to-most prompting) peut être combinée avec d’autres techniques d’incitation telles que la chaîne de pensée et l’auto-cohérence. Pour certaines tâches, les deux étapes de l’invite du moins au plus peuvent être fusionnées pour former une invite en un seul passage. Décomposer le problème initial Voici un exemple pratique : CUSTOMER INQUIRY: I just bought a T-shirt from your Arnold collection on March 1st. I saw that it was on discount, so bought a shirt that was originally $30, and got 40% off. I saw […]
- [Self-Consistency](https://guillaume-guerard.com/cours-de-methodologie/self-consistency/): Accueil Data Science Self-Consistency, pour consolider la chaine de pensée L’auto-cohérence (self-consistency) est peut-être l’une des techniques les plus avancées pour une ingénierie rapide. Proposé par Wang et al. (2022), l’autocohérence vise « à remplacer le décodage naïf et gourmand utilisé dans l’incitation à la chaîne de pensée ». L’idée est d’échantillonner plusieurs chemins de raisonnement divers à travers un CoT en quelques coups et d’utiliser les générations pour sélectionner la réponse la plus cohérente. Cela contribue à améliorer les performances des invites CoT sur les tâches impliquant un raisonnement arithmétique et de bon sens. Pour les tâches de raisonnement […]
- [Chain-of-Thought Prompting](https://guillaume-guerard.com/cours-de-methodologie/chain-of-thought-prompting/): Accueil Data Science Chain-of-Thought Prompting, faire une chaîne de pensée [Wei et al., 2022] ont introduit l’incitation à la chaîne de pensée (Chain-of-thought prompting) comme technique pour inciter les LLM à répondre de manière à faciliter des processus de raisonnement cohérents et étape par étape. La principale contribution réside dans la proposition et l’exploration de l’incitation à la chaîne de pensée, démontrant son efficacité pour susciter des réponses plus structurées et plus réfléchies de la part des LLM par rapport aux invites traditionnelles. Principe de la chaine de pensée Introduite par Wei et al. (2022), la méthode de la chaîne […]
- [Few-Shot Prompting](https://guillaume-guerard.com/cours-de-methodologie/few-shot-prompting/): Accueil Data Science Few-shot prompting, les exemples pour bien guider L’invite à quelques coups (few-shot prompting) fournit aux modèles quelques exemples d’entrée-sortie pour induire une compréhension d’une tâche donnée, contrairement à l’invite à zéro coup, où aucun exemple n’est fourni. Fournir même quelques exemples de haute qualité a amélioré les performances du modèle sur des tâches complexes par rapport à l’absence de démonstration. Cependant, l’invite à quelques coups nécessite des jetons supplémentaires pour inclure les exemples, ce qui peut devenir prohibitif pour les entrées de texte plus longues. De plus, la sélection et la composition des exemples d’invite peuvent influencer […]
- [Zero Shot Prompting](https://guillaume-guerard.com/cours-de-methodologie/zero-shot-prompting/): Accueil Data Science Invite Zero-shot (Zero Shot Prompting) L’invite Zero-shot (Zero Shot Prompting) offre un changement de paradigme dans l’exploitation des LLM de grande taille. Cette technique élimine le besoin de données de formation étendues, s’appuyant plutôt sur des invites soigneusement conçues qui guident le modèle vers de nouvelles tâches. Plus précisément, le modèle reçoit une description de la tâche dans l’invite, mais manque de données étiquetées pour l’entraînement sur des mappages d’entrées-sorties spécifiques. Le modèle exploite ensuite ses connaissances préexistantes pour générer des prédictions basées sur l’invite donnée pour la nouvelle tâche. Utilité L’invite Zero-shot fonctionne parfaitement dans diverses […]
- [Ingénierie de prompt LLM](https://guillaume-guerard.com/cours-de-methodologie/ingenierie-de-prompt-llm/): Accueil Data Science Les techniques d’ingénierie de prompts L’ingénierie des invites est devenue une technique essentielle pour améliorer les capacités des modèles de langage à grande échelle (LLM) et des modèles de langage visuel (VLM) pré-entraînés. Elle implique la conception stratégique d’instructions spécifiques à une tâche, appelées invites, pour guider la sortie du modèle sans modifier les paramètres. En offrant un mécanisme permettant d’affiner les sorties du modèle grâce à des instructions soigneusement élaborées, l’ingénierie des invites permet à ces modèles d’exceller dans diverses tâches et domaines. Cette adaptabilité est différente des paradigmes traditionnels, où un recyclage du modèle ou […]
- [Github scientifique](https://guillaume-guerard.com/cours-de-methodologie/github-scientifique/): Créer un Github scientifique et professionnel L’accès public (comme l’option sur Github) est l’un des concepts clés de la science ouverte, qui vise à distribuer les résultats de la recherche (par exemple, les articles scientifiques universitaires) au public pour accélérer la recherche, sans frais ni autres obstacles à l’accès. Il a été adopté par un nombre croissant de chercheurs et d’agences dans différents domaines. Parallèlement, les logiciels développés au cours du processus de recherche scientifique sont souvent publiés sous forme de logiciels open source (OSS) pour promouvoir la recherche reproductible et augmenter les chances d’avoir un impact plus fort. Les […]
- [Rapport de projet 101](https://guillaume-guerard.com/cours-de-methodologie/rapport-de-projet/): Accueil Data Science Voici un plan pour le rapport de projet depuis son commencement jusqu’aux résultats et discussions. Plan du rapport de projet Introduction    – Objectif : Déclarer clairement le but et les objectifs du projet.    – Portée : Définir la portée et les limites du projet.    – Contexte : Fournir les informations de fond essentielles pour établir le contexte et la pertinence du projet. Détail du Projet    – Spécifications du Projet : Description détaillée des exigences et des spécifications du projet.    – Analyse des Parties Prenantes : Identifier et discuter des parties prenantes impliquées et de […]
- [Discussion des résultats du projet 101](https://guillaume-guerard.com/cours-de-methodologie/discussion-du-projet/): Accueil Data Science Ce chapitre est dédié aux phases essentielles de l’analyse des données et à la discussion des résultats de recherche. Il décrit les techniques nécessaires pour une analyse efficace des données expérimentales et fournit des directives pour discuter de ces résultats de manière scientifiquement rigoureuse. Analyser les ensembles de données pour comprendre ce qu’il faut traiter Une compréhension complète des outils statistiques est essentielle pour analyser des ensembles de données complexes. Les personnes sont formées à l’utilisation de logiciels statistiques tels que R, Python, SAS ou SPSS, qui sont des outils puissants pour effectuer une large gamme d’analyses […]
- [Identification des Méthodes 101](https://guillaume-guerard.com/cours-de-methodologie/identification-des-methodes/): Accueil Data Science Ce chapitre se concentre sur l’évaluation critique et l’ identification des méthodes de recherche afin d’améliorer la pertinence et l’innovation des approches utilisées dans un projet. Il fournit un cadre détaillé pour évaluer les méthodes existantes et les adapter aux besoins spécifiques du projet, garantissant que la recherche est à la fois robuste et à la pointe de la technologie. Identification des méthodes Une revue de littérature approfondie est fondamentale pour comprendre quelles méthodologies ont été utilisées dans le domaine, comment elles ont évolué et leur impact. Utilisez les mots-clés définis précédemment lors de la session de […]
- [Champ opérationnel du projet 101](https://guillaume-guerard.com/cours-de-methodologie/champ-operationnel/): Accueil Data Science Ce chapitre explore la phase initiale essentielle de tout projet de recherche : le champ opérationnel — l’identification des mots-clés scientifiques pertinents et la conduite de revues de littérature exhaustives. Ce processus est crucial pour positionner la recherche dans le corps de connaissances existant, assurant l’innovation et la pertinence des contributions du projet. Analyse du champ opérationnel Cette stratégie implique un examen détaillé de la documentation du projet pour extraire les termes clés qui sont essentiels à la compréhension de la portée du projet : Extraction de concepts clés : Identification et extraction des thèmes centraux, technologies […]
- [Spécifications du projet 101](https://guillaume-guerard.com/cours-de-methodologie/specifications-du-projet/): Accueil Data Science Analyser et décomposer les spécifications du projet est essentiel pour créer une feuille de route claire et préparer le terrain pour une exécution réussie du projet. Cette section détaille les processus impliqués dans la dissection des exigences du projet pour s’assurer que tous les aspects sont compris et traités de manière exhaustive. Spécifications du projet et collecte des exigences La première étape de l’analyse des exigences est la collecte, qui implique de recueillir les exigences de toutes les parties prenantes. Ce processus inclut non seulement la collecte de ce qui est explicitement exprimé mais aussi la découverte […]
- [Comment écrire une veille technologique](https://guillaume-guerard.com/cours-de-methodologie/ecrire-veille-technologique/): Accueil Data Science Maintenant que vous avez réaliser toutes les étapes de prise de données, de prédiction technologique et réaliser des schémas stratégiques, vous pouvez passer à l’écriture de la veille technologique Plan du rapport de veille technologique Pour rédiger un rapport efficace sur une veille technologique, il est crucial d’adopter une structure organisée qui facilite la compréhension et la communication des informations recueillies. Voici un plan détaillé qui peut être utilisé pour structurer un tel rapport : 1. Introduction Objectif du Rapport : Clarifier les buts spécifiques de la veille technologique. Cela peut inclure la surveillance de l’évolution des […]
- [Comment collecter des données 101](https://guillaume-guerard.com/cours-de-methodologie/collecter-des-donnees/): Accueil Data Science Collecter des données efficacement est cruciale pour la prise de décision éclairée dans le cadre de la veille technologique. Divers outils et techniques sont utilisés pour recueillir des informations pertinentes provenant de sources variées. Voici un aperçu des principaux outils et techniques, ainsi qu’une exploration des sources d’information. Overview sur comment collecter des données Renseignement en Source Ouverte (OSINT) : L’OSINT consiste à collecter des informations provenant de sources publiques telles que les sites web, les réseaux sociaux, les articles de presse et les rapports gouvernementaux. C’est une méthode économique qui fournit des informations en temps réel […]
- [8 Méthodes de Prévision Technologique](https://guillaume-guerard.com/cours-de-methodologie/prevision-technologique-2/): Accueil Data Science La prévision technologique est un processus systématique utilisé pour prédire le futur développement, l’adoption et l’impact des technologies. Diverses méthodes et techniques sont employées pour anticiper les tendances technologiques, aidant ainsi les organisations à prendre des décisions éclairées et à planifier pour l’avenir. Overview des méthodes de prévision technologique Extrapolation de Tendances : Cette méthode consiste à étendre les tendances actuelles dans le futur. Elle repose sur l’hypothèse que les modèles historiques se poursuivront, offrant un moyen direct de projeter les développements futurs. Bien que simple et facile à appliquer, surtout lorsque les données historiques sont fiables, […]
- [Planification de Scénarios 101](https://guillaume-guerard.com/cours-de-methodologie/planification-de-scenarios/): Accueil Data Science La planification de scénarios dans la veille technologique consiste à créer et analyser différents scénarios hypothétiques pour anticiper les développements futurs possibles dans le paysage technologique. C’est un outil de prévision stratégique qui aide les organisations à se préparer à une gamme de futurs possibles, leur permettant ainsi de prendre des décisions plus éclairées dans le présent. Comment conduire une planification de Scénarios Identification des incertitudes clés : Identifiez les incertitudes critiques qui pourraient avoir un impact significatif sur le paysage technologique. Ces incertitudes peuvent être des percées technologiques, des changements réglementaires, des dynamiques de marché ou […]
- [Analyse des risques 101](https://guillaume-guerard.com/cours-de-methodologie/analyse-des-risques/): Accueil Data Science L’analyse SWOT et PESTLE permettent de mettre en relief plusieurs risques sur un projet (analyse des risques), mais cela s’applique aussi sur la stratégie d’entreprise et la veille technologique (pour le positionnement de l’entreprise). Analyse des risques Les risques sont des problèmes qui pourraient survenir à la suite d’une décision (à définir via une analyse SWOT et PESTLE). Il est important de les identifier avant le lancement du projet afin de savoir à quoi vous êtes confronté. Une fois que vous savez cela, vous pouvez analyser la probabilité que ces risques se produisent et mettre en place […]
- [Analyse PESTLE 101](https://guillaume-guerard.com/cours-de-methodologie/analyse-pestle/): Accueil Data Science Analyse PESTLE est un cadre stratégique employé dans la veille technologique pour évaluer les influences macro-environnementales externes qui peuvent affecter une technologie spécifique ou l’ensemble du paysage technologique. Elle se concentre sur six aspects principaux : les facteurs Politiques, Économiques, Sociaux, Technologiques, Légaux et Environnementaux. Cette méthode aide les organisations à comprendre les vastes influences contextuelles qui façonnent l’environnement technologique. Analyse PESTLE dans le cadre stratégique Pour réaliser une analyse PESTLE dans la veille technologique, il est essentiel d’examiner les politiques gouvernementales, les régulations, et la stabilité politique qui peuvent influencer la technologie. Il est également crucial […]
- [Analyse SWOT 101](https://guillaume-guerard.com/cours-de-methodologie/analyse-swot/): Accueil Data Science L’analyse SWOT est un outil de gestion stratégique utilisé pour identifier les forces, les faiblesses, les opportunités et les menaces liées à un projet, une organisation ou toute initiative stratégique. Le terme SWOT est un acronyme qui provient des mots anglais Strengths (forces), Weaknesses (faiblesses), Opportunities (opportunités) et Threats (menaces). Cette méthode permet aux décideurs d’avoir une vision globale pour mieux orienter leurs choix stratégiques. Définition SWOT Forces : Ce sont les avantages internes et les atouts qu’une organisation possède par rapport à la concurrence. Ils peuvent inclure des ressources, des compétences, ou des positions de marché […]
- [Prévision Technologique 101 Introduction](https://guillaume-guerard.com/cours-de-methodologie/prevision-technologique/): Accueil Data Science La prévision technologique est un outil puissant pour les organisations souhaitant anticiper et exploiter le potentiel des technologies émergentes. Elle offre une approche structurée pour prédire les tendances technologiques, guidant la planification stratégique, la gestion des risques et l’innovation, et contribuant ainsi au succès à long terme et à la compétitivité des entreprises dans un paysage technologique en rapide évolution. Vue d’ensemble de la Prévision Technologique La prévision technologique est un processus systématique qui implique l’identification, l’analyse et l’évaluation des tendances technologiques pour prédire les développements futurs. Elle repose sur une combinaison d’analyse de données, d’opinions d’experts […]
- [Veille Technologique 101 Introduction](https://guillaume-guerard.com/cours-de-methodologie/veille-technologique-introduction/): Accueil Data Science La Veille Technologique est un processus systématique par lequel les organisations collectent, analysent et interprètent les informations concernant les avancées technologiques, les tendances du secteur et l’environnement concurrentiel. Ce processus permet aux organisations de rester proactives face aux évolutions de leur environnement opérationnel. Définition et Importance de la Veille Technologique L’objectif principal de la Veille Technologique est de permettre aux entreprises d’anticiper les opportunités et les menaces, stimulant ainsi l’innovation, réduisant les risques et conservant un avantage concurrentiel. Par une surveillance continue du paysage technologique, les entreprises peuvent ajuster leurs stratégies et prendre des décisions avisées pour conserver […]
- [Méthode CRAAP : Comment trouver vos références :](https://guillaume-guerard.com/cours-de-methodologie/references-craap/): Accueil Data Science Référence et méthode CRAAP La méthode CRAAP (currency, relevance, authority, accuracy and prupose) – California State University ont développé le test CRAAP en 2004 – est une méthode pour évaluer la crédibilité d’une référence que vous utilisez. Lorsque vous effectuez des recherches, il est important d’utiliser des sources crédibles . Ils garantissent la fiabilité de votre argument et renforcent vos conclusions. En bref Le test CRAAP comporte 5 composants principaux Devise : La source est-elle à jour ? Pertinence : La source est-elle pertinente pour votre recherche ? Autorité : Où la source est-elle publiée ? Qui […]
- [Autres biais scientifiques](https://guillaume-guerard.com/cours-de-methodologie/biais-scientifiques/): Accueil Data Science Les biais scientifiques Voici une sélection d’autres biais scientifiques souvent rencontrés dans les travaux de recherche : Biais d’attrition, Effet plafond, Caractéristiques de la demande, Effet Hawthorne, Biais de variable omise, Effet placebo, Biais de publication, Effet Pygmalion, Prophétie auto-réalisatrice Biais d’attrition L’attrition est l’abandon des participants au fil du temps dans les études de recherche. On parle également de mortalité des sujets, mais cela ne fait pas toujours référence à la mort des participants ! Le biais d’attrition constitue une menace pour la validité interne . Dans les expériences, les taux d’attrition différentiels entre les groupes […]
- [Biais d'échantillonnage](https://guillaume-guerard.com/cours-de-methodologie/biais-dechantillonnage/): Accueil Data Science Les biais d’échantillonnage Un biais d’échantillonnage se produit lorsque certains membres d’une population sont systématiquement plus susceptibles d’être sélectionnés dans un échantillon que d’autres. On parle également de biais de vérification dans les domaines médicaux. Le biais d’échantillonnage limite la généralisabilité des résultats car il constitue une menace pour la validité externe, en particulier la validité de population. En d’autres termes, les résultats d’échantillons biaisés ne peuvent être généralisés qu’aux populations partageant des caractéristiques avec l’échantillon. Causes Votre choix de conception de recherche ou de méthode de collecte de données peut entraîner un biais d’échantillonnage. Ce type […]
- [Biais d'information, biais de mesure ou erreur de classification](https://guillaume-guerard.com/cours-de-methodologie/biais-dinformation/): Accueil Data Science Biais d’information Le biais d’information est un type d’erreur qui se produit lorsque les variables clés de l’étude sont mal mesurées ou classées. Les biais d’information peuvent affecter les résultats des études observationnelles ou expérimentales en raison de différences systématiques dans la manière dont les données sont obtenues auprès des différents groupes d’étude. Le biais d’information est également appelé biais de mesure ou erreur de classification. D’où viennent les biais d’information ? Un biais d’information se produit lorsque les informations utilisées dans une étude sont soit mesurées, soit enregistrées de manière inexacte. Ces mesures peuvent prendre diverses […]
- [Les biais cognitifs du scientifique](https://guillaume-guerard.com/cours-de-methodologie/biais-cognitifs/): Accueil Data Science Les biais cognitifs Le biais cognitif est la tendance à agir de manière irrationnelle en raison de notre capacité limitée à traiter les informations de manière objective. Ce n’est pas toujours négatif, mais cela peut obscurcir notre jugement et affecter la clarté avec laquelle nous percevons les situations, les personnes ou les risques potentiels. Tout le monde est sensible aux biais cognitifs, et les chercheurs ne font pas exception à cette règle. Les biais cognitifs peuvent donc être une source de biais de recherche. D’où viennent les biais cognitifs ? Le biais cognitif est un terme générique […]
- [Sophisme post hoc ergo propter hoc](https://guillaume-guerard.com/cours-de-methodologie/sophisme-post-hoc/): Accueil Data Science Sophisme post hoc Le sophisme post hoc est l’hypothèse selon laquelle, parce qu’un événement a précédé un autre événement, ils doivent être causalement liés. En d’autres termes, le premier événement doit avoir provoqué le second. Cependant, l’ordre chronologique de deux événements ne prouve pas une relation de cause à effet entre eux. Cause L’erreur post hoc se produit lorsque nous tirons une conclusion causale sans preuves suffisantes pour l’étayer. « Post hoc » est une version abrégée de l’expression latine « post hoc ergo propter hoc », signifiant « après ceci, donc à cause de cela ». […]
- [Sophisme du vrai écossais](https://guillaume-guerard.com/cours-de-methodologie/sophisme-du-vrai-ecossais/): Accueil Data Science Sophisme du vrai écossais Le sophisme du vrai écossais consiste à tenter de défendre une généralisation en niant la validité des contre-exemples donnés. En modifiant la définition de qui ou de quoi appartient à un groupe ou à une catégorie, l’orateur peut facilement écarter tout exemple prouvant que la généralisation n’est pas valable. Cause L’erreur du vrai Écossais se produit lorsque quelqu’un essaie de détourner les critiques de son argument, qui prend la forme d’une généralisation. Selon ce raisonnement fallacieux, tout exemple qui servirait de preuve contredisant la généralisation initiale est automatiquement écarté comme non représentatif. En […]
- [Erreur non sequitur ou non séquentielle](https://guillaume-guerard.com/cours-de-methodologie/non-sequitur/): Accueil Data Science Erreur non sequitur Une erreur non sequitur est une déclaration ou une conclusion qui ne découle pas logiquement de ce qui l’a précédée. Les non-séquences peuvent être des réponses qui n’ont rien à voir avec la conversation ou des conclusions erronées « basées » sur ce qui les a précédées. L’erreur non logique est également connue sous le nom de raison non pertinente, de déraillement et d’inférence invalide. Cause Un non sequitur est tout argument qui ne découle pas des déclarations précédentes. L’expression « non sequitur » signifie « cela ne suit pas » en latin. Bien […]
- [Généralisation abusive ou généralisation hâtive](https://guillaume-guerard.com/cours-de-methodologie/generalisation-abusive/): Accueil Data Science Erreur de généralisation abusive Une erreur de généralisation hâtive ou généralisation abusive est une affirmation fondée sur des preuves insuffisantes. Au lieu d’examiner des exemples et des preuves qui correspondent beaucoup plus à une situation typique ou moyenne, vous tirez une conclusion sur une grande population en utilisant un petit échantillon non représentatif. Cause Une erreur de généralisation hâtive se produit lorsque les gens tirent une conclusion à partir d’un échantillon trop petit ou composé de trop peu de cas. Lorsque nous essayons de comprendre et de proposer une règle générale pour une situation ou un problème, […]
- [Sophisme génétique ou Erreur génétique](https://guillaume-guerard.com/cours-de-methodologie/sophisme-genetique/): Accueil Data Science Sophisme génétique Le sophisme génétique ou erreur génétique est l’acte de rejeter ou d’accepter un argument sur la base de son origine plutôt que de son contenu. Selon l’erreur génétique, nous jugeons une affirmation en accordant trop d’attention à sa source ou à son histoire, même si cette critique n’a aucun rapport avec la véracité de l’affirmation. En conséquence, nous ne parvenons pas à expliquer pourquoi l’argument lui-même n’est pas fondé ni à examiner les raisons avancées pour le justifier. Cause L’erreur génétique se produit lorsque nous nous concentrons sur la source ou l’histoire d’un argument plutôt […]
- [Fausse cause ou Cause douteuse](https://guillaume-guerard.com/cours-de-methodologie/fausse-cause/): Accueil Data Science Fausse cause Une fausse cause se produit lorsque quelqu’un suppose à tort qu’il existe une relation causale entre deux choses ou événements. Il s’agit d’une conclusion inappropriée, soit parce qu’une telle relation n’existe pas, soit parce que les preuves à l’appui sont insuffisantes. L’erreur de fausse cause, également connue sous le nom cause douteuse ou non causa pro causa (latin pour « non-cause pour cause »), se produit lorsque quelqu’un conclut à tort qu’une chose est la cause d’une autre. Cause Les erreurs causales sont des erreurs informelles car l’erreur réside dans le contenu de l’argument plutôt […]
- [Erreur de composition ou Sophisme de composition](https://guillaume-guerard.com/cours-de-methodologie/erreur-de-composition/): Accueil Data Science Erreur de composition Une erreur de composition consiste à supposer que les parties ou les membres d’un tout auront les mêmes propriétés que le tout. Cela conduit à des conclusions erronées car ce qui est vrai des différentes parties ne l’est pas nécessairement du tout. Cause Les inférences basées sur ce type de raisonnement sont considérées comme fallacieuses car le collectif (le groupe dans son ensemble) et le distributif (les membres d’un groupe) ne partagent pas nécessairement les mêmes propriétés. En d’autres termes, le simple fait que les individus possèdent certaines caractéristiques ne garantit pas en soi […]
- [Equivocation ou Eaquivocus](https://guillaume-guerard.com/cours-de-methodologie/equivocation/): Accueil Data Science Erreur d’ équivocation L’ erreur d’ équivocation fait référence à l’utilisation d’un mot ou d’une expression ambiguë dans plus d’un sens au sein du même argument. Parce que ce changement de sens se produit sans avertissement, il rend l’argument invalide, voire trompeur. Cause L’erreur d’équivocation implique l’utilisation d’un mot ou d’une expression ambiguë dont le sens change tout au long de l’argumentation. Cela peut être dû à : Le locuteur passe délibérément du sens littéral au sens figuré d’un mot. Par exemple, « brillant » signifie « réfléchissant la lumière », mais aussi « intelligent ». Un […]
- [Faux dilemme ou Exclusion du tiers](https://guillaume-guerard.com/cours-de-methodologie/faux-dilemme/): Accueil Data Science Erreur du faux dilemme Une erreur du type faux dilemme se produit lorsque quelqu’un prétend qu’il n’y a que deux options ou côtés possibles dans un argument alors qu’il y en a en réalité plus. Il s’agit d’une méthode manipulatrice qui oblige les autres à accepter le point de vue de l’orateur comme légitime, réalisable ou éthique. Ce type de pensée en noir et blanc apparaît souvent dans les discours politiques, la publicité et les conversations quotidiennes. Cause L’erreur du faux dilemme se produit lorsque quelqu’un présente de manière incorrecte un nombre limité d’options comme s’il n’y […]
- [Raisonnement circulaire](https://guillaume-guerard.com/cours-de-methodologie/raisonnement-circulaire/): Accueil Data Science Erreur de raisonnement circulaire L’ erreur du raisonnement circulaire est un argument qui suppose que ce qu’il essaie de prouver est vrai. Au lieu d’apporter des preuves, il répète simplement la conclusion, rendant l’argument logiquement incohérent. Cause Les gens peuvent commettre involontairement une erreur de raisonnement circulaire parce qu’ils sont convaincus de leurs propres hypothèses et les considèrent comme données. Parfois, le raisonnement circulaire est délibérément utilisé pour masquer le manque de compréhension ou de preuve de l’orateur. Un argument se compose d’une ou plusieurs déclarations (prémisse) et d’une affirmation (conclusion) . Une prémisse est toute raison […]
- [Pétition de principe ou Argument de la poule et de l'oeuf](https://guillaume-guerard.com/cours-de-methodologie/petition-de-principe/): Page d’accueil Data Science Pétition de principe Une pétition de principe est un argument où la conclusion est supposée dans l’une des prémisses. Il s’agit d’une tentative de prouver que quelque chose est vrai tout en tenant cette même chose pour acquise. Ce raisonnement est fallacieux car cette hypothèse n’est justifiée par aucune preuve. L’erreur est également connue sous le nom de petitio principii (latin pour « assumer le point d’origine ») ou « argument de la poule et de l’œuf » et est généralement considérée comme une forme de raisonnement circulaire . Cause Dans un bon argument, les prémisses […]
- [Argumentum ad passiones](https://guillaume-guerard.com/cours-de-methodologie/argumentum-ad-passiones/): Page d’accueil Data Science Argumentum ad passiones, appel à l’erreur émotionnelle L’appel à l’illusion émotionnelle (argument de passion, argumentum ad passiones ou argument d’émotion) se produit lorsque quelqu’un essaie de convaincre une autre personne en évoquant ses sentiments plutôt qu’en fournissant des preuves. Avec l’appel au sophisme émotionnel, les gens acceptent une affirmation comme étant vraie parce qu’ils y réagissent avec les sentiments. En conséquence, ils se concentrent sur des facteurs sans rapport avec la question posée, ignorant les faits et le raisonnement logique. Cause Faire appel à l’émotion est une erreur informelle car le problème réside dans le contenu […]
- [Argument d'autorité ou Appel à l'erreur d'autorité](https://guillaume-guerard.com/cours-de-methodologie/argument-dautorite/): Page d’accueil Data Science Argument d’autorité Un argument d’autorité fait référence à l’utilisation de l’opinion d’un expert pour étayer un argument. Au lieu de justifier ses affirmations, une personne cite une figure importante qui n’est pas qualifiée pour formuler des affirmations fiables sur le sujet traité. Parce que les gens ont tendance à croire les experts, faire appel à l’autorité confère souvent de la crédibilité à un argument. Cause Il existe différents types d’erreurs : Appel au mensonge de la fausse autorité : Il s’agit de la variante la plus courante et elle se produit lorsque quelqu’un cite une figure fausse […]
- [Erreur de la pente glissante](https://guillaume-guerard.com/cours-de-methodologie/erreur-de-la-pente-glissante/): Page d’accueil Data Science Erreur de la pente glissante ou erreur de la pente savoneuse L’ erreur de la pente glissante est un argument selon lequel un événement ou une action initiale déclenchera une série d’autres événements et conduira à un résultat extrême ou indésirable. L’ erreur de la pente glissante anticipe cette chaîne d’événements sans offrir aucune preuve pour étayer cette affirmation. Cause L’erreur de pente glissante se produit lorsqu’une personne affirme qu’un pas relativement petit mènera à une chaîne d’événements qui entraîneront un changement radical ou un résultat négatif. Cette affirmation s’appelle un argument de pente glissante. Ceci […]
- [Hareng rouge ou Erreur de diversion ou Erreur de faux-fuyant](https://guillaume-guerard.com/cours-de-methodologie/hareng-rouge/): Page d’accueil Data Science Erreur de Hareng rouge Une erreur de diversion ou erreur de hareng rouge est une tentative de détourner une conversation de son sujet d’origine. Un hareng rouge est utilisé en introduisant une information non pertinente qui distrait le lecteur ou l’auditeur. Cela peut être intentionnel ou non. Cause Le hareng rouge fait référence à l’information utilisée comme diversion. Les romans policiers, par exemple, mettent souvent en scène un personnage qui attire l’attention du lecteur en tant que suspect potentiel mais qui est finalement prouvé innocent. Dans ce cas, le hareng rouge est utilisé comme un dispositif […]
- [Argumentum ad populum ou Erreur populiste](https://guillaume-guerard.com/cours-de-methodologie/argumentum-ad-populum/): Page d’accueil Data Science Argumentum ad populum Argumentum ad populum (erreur ad populum,  raison de la majorité, raison du peuple, appel à la masse, appel à la majorité, appel aux croyances, argument du consensus, argument du consentement universel, argument démagogique, argument populiste ou erreur du peuple) fait référence à l’affirmation selon laquelle quelque chose est vrai simplement parce que c’est ce que croient un grand nombre de personnes. En d’autres termes, si beaucoup de gens croient qu’une chose est vraie, alors cela doit être vrai. L’erreur ad populum est une erreur logique. Plus précisément, il s’agit d’une erreur informelle de […]
- [Argument fallacieux de l' homme de paille](https://guillaume-guerard.com/cours-de-methodologie/homme-de-paille/): Page d’accueil Data Science Erreur de l’ homme de paille L’erreur de l’homme de paille est la déformation de l’argument de quelqu’un d’autre pour le rendre plus facile à attaquer ou à réfuter. Au lieu d’aborder l’argument réel de l’opposant, on peut présenter un argument quelque peu similaire mais pas égal. L’erreur de l’homme de paille est une erreur logique informelle. En d’autres termes, le problème réside dans le contenu de l’argument plutôt que dans sa structure (auquel cas il s’agirait d’une erreur formelle). Plus précisément, il s’agit d’une erreur de pertinence : ces erreurs utilisent des preuves, des exemples […]
- [Erreur du taux de base ou Oubli de la fréquence de base](https://guillaume-guerard.com/cours-de-methodologie/erreur-du-taux-de-base/): Page d’accueil Data Science Erreur du taux de base Une erreur du taux de base fait référence à la tendance à ignorer les informations statistiques pertinentes au profit d’informations spécifiques à un cas. Au lieu de prendre en compte le taux de base ou la probabilité antérieure d’un événement. Pour cette raison, les gens portent souvent des jugements de probabilité inexacts dans des contextes décisionnels. L’erreur du taux de base est également appelée négligence du taux de base ou biais du taux de base ou oubli de la fréquence de base. Exemples Soit une ville d’un million individus présents sur […]
- [Comment éviter une erreur du coût irrécupérable 101](https://guillaume-guerard.com/cours-de-methodologie/erreur-du-cout-irrecuperable/): Page d’accueil Data Science Erreur du coût irrécupérable Une erreur du coût irrécupérable se produit lorsque nous sentons que nous avons trop investi pour arrêter. Ce piège psychologique nous pousse à nous en tenir à un plan même s’il ne nous sert plus et que les coûts dépassent clairement les avantages. Nous pouvons en venir à valider des hypothèses alors que les résultats ne les valident pas directement. Ou à continuer de vouloir valider une hypothèse car vous y avez consacrer trop de temps. Ou à continuer une méthodologie semer d’embuche car vous y avez passer du temps Cause L’erreur […]
- [Comment éviter une erreur écologique 101](https://guillaume-guerard.com/cours-de-methodologie/erreur-ecologique/): Accueil Data Science Erreur écologique ou biais écologique Une erreur écologique est une erreur de raisonnement, passant du général au spécifique. Le mot écologique est utilisé pour désigner un groupe ou un système, quelque chose qui est plus grand qu’un individu. Des erreurs écologiques surviennent lorsque nous essayons de tirer des conclusions sur des individus sur la base de données collectées au niveau du groupe. Une pensée stéréotypée comme celle-ci suppose que les groupes sont homogènes, alors qu’en réalité les individus ne partagent pas nécessairement les caractéristiques du groupe auquel ils appartiennent. Cause La cause profonde des erreurs écologiques est […]
- [3MT présentation](https://guillaume-guerard.com/cours-de-methodologie/3mt-presentation/): Accueil Data Science 3MT ma thèse en 3 minutes Afin de préparer votre discours de 3MT (ma thèse en 3 minutes), nous allons dans un premier temps balayer les grandes lignes de la forme avant de se pencher sur le contenu/le fond. Raconter une histoire Écrivez pour votre public Évitez le jargon et le langage académique. Expliquez les concepts et les personnes importantes pour votre recherche. Vous savez peut-être tout sur les théories du professeur Guerard, mais pas votre public. Mettez en évidence les résultats de votre recherche et le résultat souhaité. Imaginez que vous expliquez vos recherches à un […]
- [RGPD](https://guillaume-guerard.com/rgpd/): Qui sommes-nous ? L’adresse de notre site est : https://guillaume-guerard.com/. Commentaires Quand vous laissez un commentaire sur notre site, les données inscrites dans le formulaire de commentaire, ainsi que votre adresse IP et l’agent utilisateur de votre navigateur sont collectés pour nous aider à la détection des commentaires indésirables. Une chaîne anonymisée créée à partir de votre adresse e-mail (également appelée hash) peut être envoyée au service Gravatar pour vérifier si vous utilisez ce dernier. Les clauses de confidentialité du service Gravatar sont disponibles ici : https://automattic.com/privacy/. Après validation de votre commentaire, votre photo de profil sera visible publiquement à coté de […]
- [Publications](https://guillaume-guerard.com/publications/): Accueil Data Science Liste des publications Vous trouverez ci-après la liste avec PDF des drafts et code LaTeX bib des publications. Tous les PDF sont des drafts du papier camera-ready ! Thématique Smart Grid Collaboration Soufian BEN AMOR (LI-PaRAD EA7432) Marc BUI (EPHE-PSL UMR 8546) NRLAB, Energy 4 Climate H2020 MAESHA (Fin) Chaire Energisme (Fin) EPIT2.0 (Fin) GARE Versailles (Fin) V2G PSA (Fin) Smart Grid : Optimization 2025. Surveys on Physical Based Methods for State of Charge, State of Health and Fault Detection on a Li-Ion Battery. PDF, BibTeX 2023. Bidding strategy of storage hydropower plants in reserve markets. Economics […]
- [Rédiger avec une Intelligence Artificielle](https://guillaume-guerard.com/cours-de-methodologie/rediger-avec-une-intelligence-artificielle/): Accueil Data Science Rédiger son article de recherche avec une Intelligence Artificielle ChatGPT (ou tout autre intelligence artificielle de type LLM rédactionnel) peut être un outil pour rédiger et éditer un article de recherche, en fournissant de nouvelles idées, en améliorant la clarté et la concision, et en garantissant l’exactitude et la cohérence. Cependant, il est important de se rappeler que ChatGPT est un outil et non un substitut à la pensée critique et à l’analyse. Il doit être utilisé conjointement avec d’autres ressources de recherche et de rédaction pour produire un article de haute qualité. Les points forts Voici […]
- [Proposition de Recherche et Intelligence Artificielle](https://guillaume-guerard.com/cours-de-methodologie/proposition-de-recherche-et-intelligence-artificielle/): Accueil Data Science Ecrire sa proposition de recherche avec ChatGPT ChatGPT (ou tout autre LLM de génération de texte) peut être un outils de soutien pour la création de contenu telle que une proposition de recherche, la formulation de problématiques, générer des idées/thèses ou encore identifier les verrous scientifiques et les tendances dans un domaine particulier. Générer des idées avec ChatGPT ChatGPT peut être un outil utile pour vous inspirer lorsque vous réfléchissez à des idées de recherche. En générant des requêtes liées à votre sujet de recherche, vous découvrirez peut-être de nouvelles pistes à explorer ou des idées à […]
- [Etat de l'Art et Intelligence Artificielle](https://guillaume-guerard.com/cours-de-methodologie/etat-de-lart-et-intelligence-artificielle/): Accueil Data Science Faire un état de l’art avec une Intelligence Artificielle En utilisant une intelligence artificielle comme ChatGPT (ou n’importe quel autre LLM de génération de texte) pour générer du contenu pour un état de l’art, les chercheurs peuvent économiser du temps et des efforts tout en s’assurant qu’ils ont une compréhension complète de la littérature pertinente. Cependant, il est important de se rappeler que c’est un outil et non un substitut à une lecture et une analyse attentive de la littérature. Les chercheurs doivent toujours consulter les résumés générés et s’assurer qu’ils sont exacts et pertinents par rapport […]
- [Recherche et Intelligence Artificielle](https://guillaume-guerard.com/cours-de-methodologie/recherche-et-intelligence-artificielle/): Accueil Data Science Sur les épaules de l’Intelligence Artificielle Ce cours est une introduction à ChatGPT (ou généralement sur les Intelligence Artificielle, ChatGPT étant un cas d’usage) et ses cas d’utilisation pour la recherche scientifique. ChatGPT est un modèle de langage de pointe développé par OpenAI, basé sur l’architecture GPT (Generative Pre-training Transformer). Il est capable de générer un texte de type humain, y compris des phrases, des paragraphes et même des articles entiers. Il a été formé sur une quantité massive de données textuelles provenant d’Internet, ce qui lui permet de reconnaître des modèles de langage et de générer […]
- [Présentation orale de conférence](https://guillaume-guerard.com/cours-de-methodologie/presentation-orale-de-conference/): Accueil Data Science Voici un descriptif non exhaustif d’une présentation orale de conférence (20 – 30 minutes). Lorsque votre papier scientifique est accepté dans une conférence, vous serez amené à présenter vos travaux.  Présentation orale de conférence : page de titre Votre page de titre doit comme son nom l’indique présenter le titre de votre sujet, votre nom et le nom de vos encadrants, l’institution et le département dans lesquels vous réalisez vos travaux de recherche. Le nom, logo et date de la conférence doivent figurer sur cette page. Il est possible de mettre en pied de page les informations […]
- [Présenter son état de l’art](https://guillaume-guerard.com/cours-de-methodologie/presenter-son-etat-de-lart/): Accueil Data Science Dans le cadre de vos travaux de recherche, vous serez amenez à présenter un état de l’art à vos pairs. Voici le contenu de votre présentation (non exhaustif). Présenter un état de l’art, la page de titre Votre page de titre doit comme son nom l’indique présenter le titre de votre sujet, votre nom et le nom de vos encadrants, l’institution et le département dans lesquels vous réalisez vos travaux de recherche. Introduction et contexte Quel est le domaine thématique sur lequel vous enquêtez ?Quelles sont les questions de recherche spécifiques auxquelles vous vous apprêtez à répondre ?Pourquoi […]
- [Présenter sa proposition de recherche](https://guillaume-guerard.com/cours-de-methodologie/presenter-sa-proposition-de-recherche/): Accueil Data Science Dans le cadre de vos travaux de recherche, vous serez amenez à présenter une proposition de recherche à vos pairs. Voici le contenu de votre présentation (non exhaustif). Présenter une proposition de recherche, la page de titre Votre page de titre doit comme son nom l’indique présenter le titre de votre sujet, votre nom et le nom de vos encadrants, l’institution et le département dans lesquels vous réalisez vos travaux de recherche. Contextes et objectifs Mettre le problème en contexte (que savons-nous déjà ?)Décrivez le problème précis que la recherche abordera (que devons-nous savoir ?)Montrer la pertinence du problème […]
- [Parfaire la conclusion](https://guillaume-guerard.com/cours-de-methodologie/parfaire-la-conclusion/): Accueil Data Science Ecrire / Parfaire la conclusion ne se fait pas nécessairement en dernier mais souvent en parallèle de l’introduction ou l’abstract. Parfaire la conclusion, une bonne structure La conclusion d’un document de recherche est l’endroit où vous récapitulez vos idées et laissez au lecteur une forte impression finale. Il a plusieurs objectifs principaux : Reformuler le problème de recherche abordé dans l’article Résumez vos arguments ou conclusions généraux Suggérez les principaux points à retenir de votre article Le contenu de la conclusion varie selon que votre article présente les résultats d’une recherche empirique originale ou construit un argument par le […]

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