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US – Le machine learning s’invite dans les rédactions 26.04.2018

Le machine learning consiste à faire absorber à un ordinateur un nombre important de données pour qu’il puisse apprendre à partir de celles-ci et travailler de façon plus efficace et (plus ou moins) autonome. Des rédactions ont utilisé la technique pour proposer des enquêtes ou de nouveaux services.

En analysant les statistiques policières, Les journalistes du Los Angeles Times ont ainsi pu déterminer que 14 000 crimes avaient été mal catégorisés. En apprenant à un algorithme à différencier les mots qui permettent de distinguer une agression simple d’une agression grave, ils ont pu identifier dans un échantillon le nombre de crimes mal qualifiés. Les résultats ont ensuite été vérifié «à la main» avant d’être publiés.
 
Le New York Times propose un service permettant à ses lecteurs de mieux connaître leurs parlementaires. Comme Shazam qui permet d’identifier rapidement une chanson, l’application «Who the Hill» propose d’identifier les parlementaires présents sur une photo en révélant leur identité.

Accessible aux journalistes du New York Times par envoi d’un simple MMS, l’application identifie en couleur les visages ressemblant à ceux de parlementaires, en y indiquant le degré de certitude de reconnaissance de l’individu. Elle a déjà notamment servi à identifier une personne présente à une soirée dans un hôtel appartenant à Donald Trump.
 

 

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