|
Calculer de bons nombres pseudo-aléatoires : un problème social, culturel et cognitif| old_uid | 19780 |
|---|
| title | Calculer de bons nombres pseudo-aléatoires : un problème social, culturel et cognitif |
|---|
| start_date | 2021/09/22 |
|---|
| schedule | 18h-20h |
|---|
| online | no |
|---|
| summary | Les philosophes des sciences ont souligné au cours des dernières décennies que l'analyse épistémologique de la science nécessite de considérer sa dimension sociale et cognitive. Dans cet exposé, je souligne en quoi cette position est également appropriée concernant l'accomplissement d'une tâche centrale de la science contemporaine, à savoir le calcul de nombres pseudo-aléatoires qui sont suffisamment bons pour une certaine enquête cible. En effet, il peut être nécessaire d'avoir une expertise pointue, à la fois sur ses besoins scientifiques et sur les PRNG (Parallel Random Number Generators), pour déterminer si un (P)RNG est suffisant pour une recherche scientifique particulière. En outre, il est établi que l'environnement informatique des scientifiques n'est pas un territoire sûr puisque la plupart des générateurs de nombres pseudo-aléatoires disponibles souffrent de divers défauts et peuvent ne pas être triviaux à utiliser en toute sécurité.
Dans ce contexte, je souligne que les heuristiques, les biais de disponibilité habituels et la difficulté à prendre conscience des erreurs dans le cas présent peuvent facilement induire en erreur les scientifiques dans leur utilisation des (P)RNG. Cela suggère que le développement d'environnements appropriés fournissant des normes de bonnes pratiques, de standards, les signaux d'alerte et une assistance institutionnelle bien ciblée sont cruciaux pour garantir que la qualité des nombres pseudo-aléatoires effectivement calculés ne gâche pas les résultats scientifiques. |
|---|
| responsibles | Rebuschi |
|---|
| |
|