Marila N715 / Es61 Or Taille 39 Id8dXKVHx

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Marila N715 / Es-61 Or Taille 39 Id8dXKVHx
Marila

Association Générale des Etudiants Vietnamiens de Paris

Association Générale des Etudiants Vietnamiens de Paris

Thu, 21 Jun 2018 09:04:27 GMT | Ecaterina Pacurar, Enseignante-chercheure MCF - Habilitée à diriger des recherches en Sciences de l'éducation, Université de Strasbourg

Aux États-Unis, la question du bonheur s’invite avec succès dans les amphis. A peine ouvert aux inscriptions début 2018, le nouveau cours de l’Université de Yale, « Psychology and the good life » , a vu affluer les étudiants. Au programme du cycle, conçu par Laurie Santos : les 3211 Kitzbühel Vie Bébéfilles De Laine Debout Gris Taille 23 Eu pkJjdYu1
pour mieux vivre et apprendre. En France, si le milieu académique reste globalement réticent à ces approches, un laboratoire de recherche n’entend pas laisser le monopole de cette réflexion aux livres de « développement personnel ».

Inauguré à l’Université de Cergy-Pontoise le 22 mai 2018, ce laboratoire nommé Enfants Chaussures Rose Victoire Qr3Os
compte s’interroger sur les conditions des bonheurs dans les organisations, sans se cantonner à la psychologie positive. Il s’agit d’enchâsser la notion de bien-être dans celle de bonheur et de s’appuyer sur les sciences humaines et sociales, comme le rappelle son intitulé complet : « Bien-être dans les Organisations à l’ère du Numérique pour proposer de nouvelles Habitabilités du monde construisant les conditions d’Émergence d’une Universalité par les Relations et les Savoirs ».

Un défi pour les sciences sociales

Dans une société plus compétitive, où l’on rabat sur les individus les questions politiques et où chaque sujet est pensé comme responsable de ses choix, la question du bonheur s’impose en effet à toutes les organisations. Publiques ou privées, dans le monde de l’éducation ou dans celui du Chaussures Lilas Pour Les Femmes bYoSr
, les voilà au défi d’offrir les meilleurs conditions à chaque personne pour favoriser son épanouissement. Mais si l’objectif est incontournable, le champ d’action est bien plus compliqué à délimiter et suscite une multitude d’interrogations.

Doit-on parler de bonheur ou de bonheurs ? À quoi corréler le bonheur singulier ? À des signes physiologiques, de la production d’endorphine, à la longueur des télomères ? Le bonheur de l’individu est-il indépendant de celui des autres ? Ou bien les conditions sociales et culturelles sont-elles les plus prégnantes ? Dans ce cadre, on peut rappeler que l’OCDE a construit un indice de Chaussures En Cuir De Lodger Marcheur De Base 6 À 12 M Gris Clair 9KIFQ7mV
pour mesurer la qualité de vie de ses pays membres, à partir de onze critères : les revenus, le logement, l’emploi, la santé, la sécurité, la vie en communauté, la gouvernance, l’éducation, l’environnement, le sentiment de satisfaction personnelle, l’équilibre entre la vie professionnelle et la vie de famille.

Il s’agit ainsi de nuancer « les chiffres froids » du produit intérieur brut (PIB). Bref, de définir le niveau de vie en des termes plus psychologiques et holistiques que des statistiques réduites à la production de richesses. Cette notion de « Bonheur Intérieur Brut » a-t-elle vraiment un sens ? Lequel ? Comment alors la mettre en pratique dans le monde professionnel et dans l’éducation ? Quelles sont les interrelations entre bonheur et apprentissages ?

Des études sur le climat scolaire

Évidemment, la question est centrale à l’école. Au moment où, en différents pays occidentaux, le « bien-être » des enfants s’installe à l’ordre du jour des politiques publiques, les travaux abondent dans les domaines de l’économie, de la psychologie, notamment humaniste . Née sous l’impulsion d’Abraham Maslow, dans les années 1940, elle se fonde sur une vision positive de l’être humain et a influencé la sphère éducative.

Dans le contexte français, on dispose de données relatives au ressenti des élèves, des enseignants et très rarement des équipes administratives face à l’école et plus largement à leur environnement proche de travail. Les enquêtes montrent une appréhension négative de l’école chez les enfants français, confirmée encore récemment par les résultats aux enquêtes PISA . Selon l’ Tuf Chaussures De Protection Homme Noir Noir En Cuir Couleur Noir Taille 40 Eu e0riuP1
, plus d’un quart des élèves de cycle 3 n’aiment pas beaucoup ou pas du tout l’école. Napolimode Mocassins Femme Brun Taille 36 Eu 40Gs9YLW8O
, la France occupe la vingtième place en ce qui concerne le pourcentage d’élèves de 11 à 15 ans déclarant aimer l’école.

A l’échelle des établissements, le Sunavy Femme Ballet Couleur Beige Taille 41 Eu ZRZtaD
est perçu au travers du Astersolio Enfants De Faible Bottes De Tubes Bleu bleu marine 34 yOvp5LZA
. Loin de se contenter de cumuler des niveaux de bien-être individuels, celui-ci prend en compte les relations entre l’ensemble des protagonistes de l’école. Au lieu de partir des souffrances scolaires – souffrances bien réelles qui mettent à mal la relation pédagogique, l’idée est de renverser la question et de penser avant tout les conditions du mieux-être pour apprendre, enseigner et se former . C’est dans cette approche que compte se situer le nouveau laboratoire de l’Université de Cergy-Pontoise, en se focalisant sur les relations inter-individus et leurs interactions avec des multiples niveaux de l’écosystème, allant de l’environnement familial à l’environnement socio-éducatif, culturel, académique, professionnel.

Priorité à « l’intelligence collective »

L’hypothèse générale du laboratoire est que le bonheur est un apprentissage, où la relation est première. Il ne s’agira pas seulement de se demander quels sont les dispositifs, le mode de production, de création, d’apprentissage mis en œuvre dans les organisations pour mesurer leurs effets (ou pas) sur le bien-être, individuel ou collectif, mais bien d’interroger les dynamiques qui y sont en jeu. On s’appuiera sur un ensemble d’outils conceptuels et méthodologiques visant à tester les conditions de réalisation du bonheur.

Une société inclusive adapte ainsi son fonctionnement général, se transforme et s’ajuste pour donner, dans la communauté, un « chez-soi pour tous » sans gommer les singularités. Elle s’ouvre à toute la diversité, dans une Mustang Chaussures Marron Oslo Koc2a
. C’est l’objectif du laboratoire d’y œuvrer, d’où le choix de modes de réalisation inédits : un concours d’architecture pour l’école de demain, une université des artistes centrée sur les questions de citoyenneté et de vivre ensemble, une labellisation des écoles du bonheur ou encore l’organisation de « spectacles-recherches », croisant chanson, théâtre et vidéo. Au-delà de nouveaux modes de construction des savoirs, il s’agit aussi de réfléchir à une autre manière de partager les résultats de recherche pour mieux toucher l’ensemble des citoyens et construire une société apprenante.

Les mots de la GRH : fondamentaux

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POC DataScience

Introduction auxchatbots

Natural language processing

Il s’agit d’un champ du machine learning permettant de modéliser et reproduire à l’aide de machines la capacité humaine à communiquer à travers le langage naturel. On parle donc ici d’entrainer des modèles à donner des représentations (sous forme de vecteur) proches aux mots / phrases / documents ayant des sens similaires et au contraire, des représentations éloignées aux mots / phrases / documents ayant des sens opposés.

Une représentation vectorielle de la quasi-totalité des mots de la langue anglaise existe et est accessible: il s’agit de word2vec . Ce modèle de transformation de mots en vecteurs a été implémenté et entrainé sur des milliards de mots et en s’intéressant au contexte d’apparition de chacun des mots — les autres mots qui les entourent. Dans cette représentation, on peut par exemple se rendre compte que le chemin à parcourir pour passer de “homme” à “femme” est exactement le même que pour passer de “roi” à “reine”.

Les chatbots

Il faut, à mon avis, commencer par se poser la question de la définition des différents types de “chatbots”. Beaucoup de “bots” ne sont pas basés sur l’interprétation du langage naturel. Et la plupart du temps, ils ne le sont pas car ils n’en ont pas besoin. Les exemples les plus courants sont les chatbots développés sur Messenger pour des groupes de e-commerce ou pour des media. Ce sont des parcours d’arbres pour guider l’interlocuteur jusqu’aux éléments qui permettront de répondre à sa requête: le “bot” vous pose une question avec plusieurs boutons de réponses et en fonction de votre choix, vous guide vers une autre question sous la même forme. Ces bots représentent une nouvelle forme de parcours clients pour répondre à leurs besoins. Sur Slack, les “bots” sont des interfaces de commandes: ils ne réagissent qu’à l’apparition de mots clés ou d’enchainements définis par des règles. Dans ce POC, l’idée était de développer un chatbot avec lequel on puisse échanger librement, par le langage naturel. L’interlocuteur n’est donc pas censé connaitre de règles avant de commencer à interagir avec un bot. Sa seule déclaration au bot devrait permettre à ce dernier de pouvoir “comprendre” quelle réponse donner ou quelle question retourner.

Présentation de la librairie Chatterbot

La librairie Chaussures Cha Peau Bloch Rose Rose rose 18 Cha Cha zapatillas Bloch piel color rosa SQ7IQax
permet d’implémenter une interface conversationnelle basée sur de l’analyse de langage.

Logic Adapter

Le cœur de la librairie se situe dans le choix et/ou l’implémentation de ses Logic Adapters. Ils définissent la logique que suit l’application pour donner une réponse à l’entrée donnée par l’utilisateur. Plusieurs Logic Adapters sont pré-implémentés par la librairie. Par exemple le va chercher dans le corpus historique des interactions la question la plus proche à la nouvelle entrée donnée et choisir une réponse parmi les réponses associées dans cet historique. La distance peut être ré-implémentée mais une fois de plus, certaines distances sémantiques “dures” (ne tenant pas compte des représentations vectorielles présentées plus haut) sont déjà présentes comme la Plateforme Puma Vikky Ps Ac Zapatillas Niños Unisexe Bleu blanc Mer Pumas Sargasses 30 I Azul (Sargasso Sea-Puma White) CV5bbOJz
*. On peut aussi paramétrer la prise en compte ou non de : ce sont les mots très courant dans un langage donné qui vont finalement avoir peu d’influence sur le sens de la phrase. Exemple: en français, {le, de, la, est} peuvent être définis comme dans la phrase “le chat de la voisine est parti dehors”. On comprend donc que dans les proposés par , l’utilisation des modèles de représentations vectorielles issus d’apprentissage profond n’est malheureusement pas présente. Je reviendrai dessus dans la dernière partie. Chaque renvoie un couple (réponse, taux de confiance). On peut activer dans les paramètres d’entrée du chatbot plusieurs adapters. Chacun d’entre eux sera questionné et la réponse associée au plus grand taux de confiance sera retournée.

* Rapport de la taille de l’intersection des deux phrases sur la taille de leur union

Développer un naivebot

Première prise en main de la librairie: développement d’un bot naïf en deux temps:

2. Après l’entrainement, on ajoute un ou plusieurs au bot et on relance la conversation. Il va, si on active le , chercher dans le corpus d’historique rempli à la phase 1 les réponses à donner. Bien sûr, plus le corpus d’entrainement est grand, plus les réponses du bot seront précises puisque dans tous les cas, il donnera une réponse.

Implémentation deBotvalue

Création de la BDD à partir des infographies

Pour le test de la librairie sur un use case concret, l’idée est de pouvoir converser avec le chatbot pour connaitre des informations sur les Partners de LinkValue (métier, ville, hobbies, etc.). Il fallait donc une base de données contenant ces informations. Ce qui est bien, c’est que chez LinkValue, chaque Partner a une infographie contenant toutes ses informations. Ce qui est moins bien, c’est que ce sont des images, il faut donc en extraire toutes les infos. Je ne rentrerai pas dans les détails ici mais on a implémenté un en utilisant , un wrapper Python du framework dont la spécificité est de faire de l’OCR (Optical Character Recognition).

Structure deBotvalue

Pour cadrer le bot, on a donc implémenté un qui va fonctionner en deux temps:

On process la déclaration à la recherche de “mots” — ça peut être des unigrammes, des bigrammes ou plus — correspondants aux (noms des colonnes de notre base comme , , etc.) et des mots correspondants aux valeurs. Dans cette première version, si on tombe sur un , on sait que c’est l’élément recherché. Et si on tombe sur une valeur, on sait que c’est notre filtre dans la recherche.

L’idée, à terme, est de pouvoir, avec cette technique, convertir n’importe quelle question posée naturellement en requête en base. Si la base liée au bot dans l’exemple est une base SQL, on traduit la phrase automatiquement en requête SQL:

On process la déclaration à la recherche de “mots” - ça peut être des unigrammes, des bigrammes ou plus - correspondants aux (noms des colonnes de notre base comme , , etc.) et des mots correspondants aux valeurs. Dans cette première version, si on tombe sur un , on sait que c’est l’élément recherché. Et si on tombe sur une valeur, on sait que c’est notre filtre dans la recherche.

L’idée, à terme, est de pouvoir, avec cette technique, convertir n’importe quelle question posée naturellement en requête en base. Si la base liée au bot dans l’exemple est une base SQL, on traduit la phrase automatiquement en requête SQL:

Pour l’architecture du projet, on enrichit la librairie avec notre et nos bases de données des Partners. On donne accès également à des corpus pour entrainer le classifieur bayésien pour comprendre dans quelle domaine de requête se situe la déclaration de l’interlocuteur. Dans notre , les informations suivantes sont donc passées en paramètres:

Tests

On voit dans le test la souplesse de compréhension des déclarations pour la transformer en requête en base et retourner la réponse. Aucun travail n’a été effectué sur le format de la réponse: on se contente de renvoyer la valeur du filtre et la valeur du champ recherché.

Pour approfondir…

A partir de ce POC réalisé en 2 jours, on peut imaginer améliorer la traduction des déclarations en requête pour des requêtes autre qu’un champ avec un filtre dans notre base de données. Et même aller plus loin en se disant que le , ayant accès aux données en amont possiblement réparties dans diverses bases, peut, en fonction des éléments présents dans la déclaration de l’interlocuteur, savoir dans quelle base aller requêter pour trouver la réponse. Ce serait une sorte de traducteur de demande naturelle en requête en base de données. a tout de même ses limites. On en a déjà contourné une en implémentant au sein même de la librairie notre propre , intégrant nos propres corpus d’entrainement, etc. Mais il ne permet pas aisément d’intégrer un modèle non-supervisé de représentation vectorielle de mots/phrases/documents comme ou Ces modèles seraient à la fois pertinents à utiliser dans les deux phases de notre BotValue. Pour utiliser des modèles plus profonds de NLP dans nos , l’idéal serait de partir sur des frameworks de tels 24403 Sax Sandales Habillées En Cuir Femmes 0MxUALGdcO
ou Theano . Il faut alors penser matériel si on souhaite ré-entrainer des classifieurs ou des modèles de représentation vectorielle et donc réfléchir aux coûts de calculs et temps nécessaires à ces types d’entrainement.

L’auteur

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