Difficile de trouver les mots pour te remercier de tes vidéos ! C'est tout simplement passionnant et génial à suivre. Cette nouvelle série sur l'approche Baysienne me fait frémir d'avance !!! :)) Merci encore !!! Continues, continues, continues !!!!
Ahhh ca ressemble a mes cours de physique statistique. Avant d'arriver en 3eme année d'etude superieur en physique fondamentale, je ne savais pas que les lois des probabilités etaient aussi importante et aussi puissante dans la vie. c'est très interessant de voir sur youtube des gens aussi talenteux nous donner autant d'informations gratuitement. Vraiment merci pour tout ce que tu fais
Les photos de bébé Lê semblent indiquer que Lê n'est pas une AI (voir une AGI) mais bien un humain. Au contraire ça nuance vachement la crédance de la théorie T pt1
Une question : y a-t-il d'autres francophones du secteur (mathématiciens etc.) qui utilisent le mot "crédence" ? N'est-ce pas un anglicisme qui n'est pas communément utilisé par rapport à "degré de confiance", "intervalle de confiance", croyance, crédibilité, crédit, créance etc. ? Et si c'est le cas, est-on ici dans la vulgarisation d'un domaine commun des sciences ou la promotion d'un travail personnel avec ses idiosyncrasies propres ? Honnêtement, je ne trouverais pas très sain que des gens se mettent à utiliser des mots parce qu'un UA-camr les présenterait comme normaux dans le domaine alors qu'il est le seul à s'en servir. Au demeurant, j'ai regardé les extraits de ton bouquin qu'on trouve sur Google Books, et au final, j'ai du mal à savoir quelle part y relèverait de l'avis personnel et ce qui correspondrait à des tendances dans la communauté scientifique. Je pensais qu'il y aurait un peu de recul historique, épistémologique sur tout ça, mais ça a plus l'air d'une profession de foi dans un mode de pensée (qui pour moi n'a rien de très nouveau… cf Kant pour le rapport connaissance (phénoménale) et réalité (ontologique), le positivisme de Comte pour la vérité-utilité y compris dans son côté "religieux", le pragmatisme en physique notamment en quantique (interprétation de Copenhague, rôle des probabilités etc.), l'influence de l'évolutionnisme, hasard et nécessité depuis 2 siècles etc.).
1:22 Quelqu’un sait comment retrouver cette égalité à partir de la loi des probabilités totales ? Ou alors c’est la définition pour une proba conditionnelle ?
Crédence Description La crédence est un meuble, ou partie de buffet, où l'on range et expose la vaisselle, les plats précieux et les objets servant pendant le repas. De nos jours, ce terme désigne également, dans une cuisine, la partie du mur située entre le plan de travail et les meubles . crédibilité ?
Crédence : 1 (Mobilier) Buffet, console qui sert à déposer les plats, les verres, dans une salle à manger. 2 (Par analogie) (Religion) Sorte de petite table ou de console qui est au côté de l’autel et où l’on met les burettes, le bassin et les autres choses qui servent à la messe ou à quelque cérémonie ecclésiastique. 3 (Aménagement) Partie du mur d’une cuisine située entre le plan de travail et les meubles hauts. Euh.. Lê, tu pourrais mettre à jour le wikitionnaire avec une définition qui concorde au sens que tu souhaites donner à ce terme ? ;-) Ou dit autrement : quelle différence fais-tu entre crédence et croyance ?
Je vais le mettre ici, car je crois que c'est la première mention dans la série sur Bayes. Mais comme la vidéo date, je republierai sûrement dès que j'entendrai "crédence" dans une future vidéo. Dans l'essai "Force et fragilité" de Nassim Taleb, dans une note, apparaît en français le terme de "créance". Il sonne proche de "croyance" tout en s'en distinguant bien et peut être plus évocateur que "crédence" (en revoyant bien uniquement à un concept épistémologique, sans référence à une partie de la cuisine pour le coup ! ^^). Des avis ?
Pour être honnête cela faisait longtemps que je n'étais pas venue voir tes video faute de temps. Mais je suis contente d'être de retour car tes videos sont toujours aussi bien. Ah et je compte acheté ton livre et le lire quand ce sera fait attends toi à un retour haha.😸
J'ai tellement l'ambition d'acheter le bouquin que tu as écrit '' La formule du savoir''. C'est extrêmement intéressant et c'était une idée géniale d'écrire un livre là dessus. Je ne te remercierais jamais assez même en inventant des mots ultra-forts pour ce livre.
A propos de la question des préjugés nécessaires, je voulais poser la question suivante: est-ce qu'on ne pourrait pas comparer cela à la nécessité de s'appuyer sur des hypothèses (préjugés au sens courant ou inspirées d'autres théories scientifiques) pour construire des thèses et des théories (qui peuvent être prédictives et même faire avancer la science, ce qui me paraît même être un meilleur critère pour évaluer leur crédence, i.e. donner de nouvelles hypothèses qui en découlent pour connaître plus de choses sur le réel)?
Pour avoir une épistémologie complète, il faut savoir qu'une théorie n'arrive pas sous sa forme satisfaisante dans la littérature, mais plutôt sous la forme d'idées à explorer (à un instant t, la crédence de la théorie A est complètement inférieure à la théorie B mais ça n'empêche pas les chercheurs d'explorer les deux). Voir la conception des programmes de recherche de Lakatos.
Bonjour Lê, j'ai beau chercher je ne vois pas du tout quelle définition donner au mot "crédence" dans ce contexte. Je vois bien qu'il ne s'agit pas d'une crédence de cuisine (:-) mais qu'est-ce que c'est ?
il y a bien d'autres methodes que le maximum de vraisemblance pour comparer des théories de manière fréquentiste. Le plus naturelle est de comparer la distance (L2 par ex) entre les fonctions de distributions. Mais il y en a d'autres. * en.wikipedia.org/wiki/Goodness_of_fit pour une petite liste des méthodes. d'ailleurs l'utilisation de maximum de vraisemblance n'en fait pas parti. * en.wikipedia.org/wiki/Minimum_distance_estimation pour ma préférée
"... c'est pour équilibrer !" désolé, ce n'est pas dans mes habitudes ... mais cette faute casse tellement le raisonnement intelligent ci-avant. :D merci par ailleurs !
Il faudrait aussi donner un sens à "Y=y" ou plutôt à "T=t": quel sens donner à la probabilité d'une théorie, dans quel espace probabiliste ? N'y a-t-il pas un a priori sur l'existence même de cet espace ?
Hello @@hlb4590. La probabilité d'une théorie me semble tout a fait bien définit : *la theorie est l'evenement, pas la loi de probabilite*. Ainsi il n'y a aucune ambiguité sur le sens de P(T=t). Pour comparer toutes les theories, il faut calculer la loi complete de (T|D=d). C'est a dire qu'il faut calculer P(T=t | D = d ) pour tout petit 't'. De cette maniere, on transforme la probabilite de l'evenement T=t (proba que la la bonne theorie soit 't') en la probabilite de l'evenement T=t | D=d (proba que la bonne theorie soit 't' sachant que j'ai observé 'd'). Pas d'ambiguité selon moi.
Merci pour cette vidéo ! Je suppose que tu vas en parler pendant cette série mais il me semble qu'il y a un "problème" avec le dénominateur : il ne peut qu'augmenter en ajoutant des alternatives. Est ce que cela veut dire que en rajoutant un tas d'alternatives (éventuellement complètement bidons) dans notre calcul de crédence de T cela baisserait le résultat ? Du coup pour résister aux "alternatives non pertinentes" il faudrait filtrer les théories à priori ?
Je ne suis pas d'accord. Si tu rajoutes des alternatives, la probabilité de chaque alternative déjà existante va baisser (puisque le total fera toujours 100 %). Du coup, c'est pas sûr que le dénominateur augmente. Ou alors je t'ai mal compris ?
@@itkdrbdrzq1091 Je suis pas 100% sûr de ce que j'avance mais il me semble que la somme qui apparait dans le dénominateur ne peut qu'augmenter si on ajoute une théorie. Mettons que j'ajoute T' la théorie bidon à mon calcul : cet ajout va baisser la crédence de T mais aussi de toutes les alternatives. En revanche cela ne va pas baisser le terme P[D|A] des alternatives déja présentes dans le calcul, elles expliquent toujours aussi bien les données qu'avant l'introduction de T'. Par ailleurs, je ne vois pas quel total fait 100% dans ton commentaire ? La somme des crédence des théories expliquant une même donnée ?
Je crois que dans un problème bien formalisé, on a listé les variables, elles sont en nombre connu. L'ensemble des théories à considérer est donc l'ensemble des combinaisons possibles de variables, on ne peut pas bidonner. Mais dans les problèmes de "big data", la question se pose en effet. En fait, toute la différence entre un problème "scolaire" et un "vrai" problème semble reposer sur ce filtrage a priori.
@@sobriquet Pas forcément, même avec un nombre fini de variables tu peux avoir une infinité de théories, grâce à la continuité d'un paramètre par exemple. Et même avec un nombre fini de théories possibles tu peux en avoir un paquet de tellement bidons que on ne les considère pas en pratique. Exemple : tu as un nuage de N points dans un plan, une seule variable d'input x pour un seul output y, je les suppose continues toutes les deux ici, j'appelle T(x) l'output prédit par la théorie T pour un input x. Tu as des théories très simples qui vont te dire T(x) = cste pour tout x, avec cste qui peut être raisonablement la moyenne, la médiane ou la solution d'un problème de MCO à 1DDL... ou n'importe quoi. Sinon tu peux sortir T(x) = a*x+b et là encore a et b peuvent valoir ce que tu veux, même si réaliser une regression linéaire parait plus raisonable que sortir des résultats au hasard. Ou alors soyons fous, si ta théorie est que T(x) est un polynome de degré 42N, tu as tellement de degrés de liberté que tu peux avoir une infinité de théories qui expliquent à 100% ton nuage de points.
@@matthieuproffit771 En effet, je n'ai pas pensé au cas continu. Mais il me semble que dans ce cas, on raisonne par intervalle car sinon, pour tout réel x, P(x) = 0. Et le fait de raisonner par intervalle va discrétiser les variables. Du coup, effectivement, on peut avoir un nombre arbitrairement grand de théories en choisissant des intervalles aussi petits que l'on veut. Mais il ne me semble pas absurde d'avoir une probabilité ridiculement faible pour un intervalle ridiculement petit.
J'ai une question (ou plutôt une remarque) que je trouve intéressante: Si on suppose qu'on a deux théorie, il semble naturel de se demander quelles expériences peuvent le mieux les départager. Dans ce cas la formule de baes nous dit qu'il faut tendre vers une expérience dont les résultats son forcément très vraisemblable pour l'une et très peu vraisemblable pour l'autre. Du coup est-ce tu penses qu'on pourrait dire que le baesianisme est une généralisation (ou une version quantitative) du popperianisme?
J'ai lancé un dé trois fois de suite. A chaque fois j'ai obtenu 6. Sachant que j'ai obtenu 6, quelle est la probabilité que j'obtienne 6 à nouveau ? Est-ce correct de dire que c'est encore 1/6 ème même si on connaît cette donnée ?
A la fac, j'avais de gros problème avec ce terme de vraisemblance (et encore plus du maximum de vraisemblance). Ça ne collait pas : les données ne sont vraisemblables, elles sont juste... là. C'est bizarre de parler de vraisemblance de données qui existent vis-à-vis d'une théorie dont on sais rarement si elle est juste ! (même presque juste). Bon j'exagère aussi un peu, le mot n'est de "vraisemblance" n'est pas non absurde. C'est juste qu'on oublie de dire que c'est en supposant un modèle théorique. Je suis vraiment pour qu'on parle d'expérience de pensée. Selon moi, ça introduit moins d'erreurs d'interprétation.
Après tu peux synthétiser. Pour évaluer la confiance envers une théorie, tu dois considérer la probabilité que tu donnes à ce que la théorie soit vraie avec la probabilité que les données soit vraies si la théorie est vraie en prenant en compte les théories alternatives.
Bonsoir Lê, la vidéo est très bien travaillée comme d'habitude! J'espère que tu aborderas la confidentialité différentielle et l'approche de Dwork dans ta série sur Bayes. Merci de t'investir autant pour nous fournir la meilleure qualité possible!
On peut toujours comparer la crédence à avoir entre une Théorie T et une Alternative A, puisque le dénominateur est le même, on peut copieusement l'ignorer. On ne saura évidement pas la crédence réelle à avoir en T, mais plutôt si T est 2x ou 3x plus crédible que A.
Je me posais une question: pourquoi prendre un préjugé au départ et ne pas simplement prendre une valeur au hasard pour la crédence initiale ? Pour justifier ce choix il faudrait que notre intuition soit statistiquement meilleure que le hasard mais ça me paraît s'avancer un peu que de supposer ça non ?
Dans les environs de 1min 20, tu dis "slash", alors que, jusqu'à preuve du contraire, se sont des bares verticales qui sont utiliser. Et pou cause! Un "slash", si je ne me trompe pas (Et si je me trompe, signifie le moi.), dans cette formule, signifirais "Privé de". Il me semble que la rigeur dans la parole compt pour autent que la rigeur dans l'écriture, surtour lorsqu'on vulgarise. Bien à toi, tes vidéos sont absolument genial, continue comme ça!
Yo ;-) La formule prend en compte l'existence ou non d'une ou plusieurs autres théories pouvant être "plus mieux". Mais il faudrait pour cela qu'on les connaisse. C'est comme si cette formule ne fonctionnait que dans l'univers visible des théories. Peut-être qu'il se cache des théories bien meilleures au-delà de nos connaissances actuelles. Est-ce que cela implique une mise à jour régulière de tous les calculs ? Car chaque jour la recherche avance. Excellente vidéo, un peu plus compliquée (le terme crédence étant inexistant sur le google français ... (sauf le meuble ^^ )). J'ai peur que tu ne repartes pas d'assez loin. Contrairement à la série sur l'IA, la démocratie ou la relativité, j'ai l'impression que tu "vulgarises" un peu moins. Certes, lorsque le temps passera on pourra atteindre un niveau de complexité formidable ;-) Mais, nous ne sommes qu'au début, et j'ai peur que cela n'aille un peu trop vite pour des purs néophytes. Bonne journée à toi ;-)
En ce qui concerne le préjugé, la meilleure manière d'avoir un préjugé et une crédence efficaces ne serait pas de partir du préjugé le plus "simple" qui puisse s'appliquer à ce qu'on fait (par exemple en supposant une loi de distribution uniforme des théories). Et en supposant qu'on connaisse la fonction de partition, calculer la crédence de la théorie, puis considérer que cette crédence obtenue est notre nouveau préjugé et recalculer une nouvelle crédence avec ça. Puis répéter cette procédure autant de fois qu'il est nécessaire pour obtenir une crédence satisfaisante. Est-ce que cette manoeuvre fera toujours converger le résultat ? Y'a-t-il quelque chose que je n'ai pas pris en compte qui rend celle-ci foireuse ?
Bonjour, j’étudie avec bonheur et admiration votre livre & vidéo sur Bayesianisme. Au début de la formule, il y a un trait vertical que vous prononcez « sachant que ». Ce qu’on appelle savoir est bien définissable par ‘sachant que’. Est-ce donc la formule de ce trait, que vous appelez ‘formule du savoir’ ? ( la question m’intéresse parce qu’en psychologie du savoir inconscient et suivant ses algorithmes proposés il est fait fort usage d’un trait, horizontal, ou oblique etc.. duquel on atteint un assez bonne connaissance ; est-ce la même situation ? )
J’ajoute pour le moment en passant.. Le trait vertical appelé « sachant que » équivaut au Savoir (ici la formule du savoir, compte/comporte son inscription incluse). C’est une piste que l’algorithmique de la psychanalyse légitime. Sur cette piste ouverte le trait horizontal (de la partie droite de la formule, le trait de ‘division’) équivaut au « su » (participe passé/nominatif). En note : la validation de l’usage de cette lecture se trouve donc dans les algorithme du Signifiant et/ou de la signification ; on note qu’il existe un usage du trait oblique (Lacan) et que par ailleurs il peut avoir fonction de Trait Unaire. On remarque aussi que son usage a pris cette importance sémantique et mathématique à partir du Non-A (auteur Von Vogt) - c’est à dire le trait de na négation tracé au-dessus de la lettre et, pour la petite histoire, ce trait au-dessus de la lettre s’appelle en linguistique un "Macron". À suivre..
Non sérieux, Excuse-moi Lê mais pour moi tu fais de la vulgarisation de matheux pour matheux. Tu as l'air de bien expliquer, et j'adore ton enthousiasme mais sans exemple et avec tous plein de termes trop techniques... Les maths me font pas trop peur et je suis très intéressé pour comprendre cette équation, mais il me faudrait que tu me tende la main un peu plus bas. Genre exemple du parapluie mais avec de vrai phrases. ;-)
Il a raison, j'ai souvent exprimé le même genre de commentaire, dans ses vidéos ça manque cruellement d'exemple concret. Surtout que ça débite très vite les mots, alors si on a des termes et des formules dont on prend connaissance seulement dans la vidéo, on se perd très rapidement. On est très loin de la science pour tous, car en effet ça parle plus au matheux, je n'aime pas trop les math mais je me débrouille un peu, alors j'imagine même pas ceux qui déteste les maths et galère avec, ce n'est même pas la peine de commencer les vidéos de lê... Je ne partage plus ses vidéos car mon entourage pige que dale et ça ne les intéresse pas car la main n'est pas assez bien tendu. C'est dommage car j'adore ses vidéos et initie vraiment a des cours ardus pour ceux qui n'ont pas eu la force ou la chance de faire de grandes études.
Ne vous focalisez pas trop sur les formules. Je trouve qu'il met un effort remarquable sur les choix sémantiques qui n'ont rien à voir avec les maths (comme crédence vs vraisemblance). Pour les formules, le mieux est de le croire naïvement (avec une petite marge de doute), et de le garder en tête. On peut pas cerner des choses contre-intuitives du premier coup. Enfin, je pense que les lois de Bayes sont difficiles à digérer surtout car elles apparaissent contre-intuitives. Si vous voulez une approche avec un vocabulaire un peu moins jargonneux, je trouve que Nassim Nicholas Taleb a écrit de bons bouquins (je sais pas si il parle de Bayes, mais en tout cas c'est un pied à l'étrier pour comprendre un peu mieux la probabilité et les théories autour, Bayes compris).
Super vidéo ! Mais je me pose une question : Est-ce qu'on peut comparait l'énigme des enfants avec des pièces c'est à dire "on lance 2 pièces l'une des deux fait face , quel est la probabilité que l'autre fait face ?".Parce que si oui on peut essayer le test 100 fois et estimer la probabilité avec le nombre fois où les deux faisaient face.
Excellente vidéo! J'avoue ne pas arriver à bcp m'intéresser à tes vidéos #DébattonsMieux, même si au fond je sais qu'elles sont importantes, alors je suis très contente de voir une vidéo plus orientée maths :)
En tant que quelqu'un qui si connaît un peu en économie, j'ai deux questions: quelle est la théorie (simple ou non) qu'il faut privilégier en économie ? Quelle est la théorie qu'il faut retenir pour la gestion de portefeuilles en finance ? J'aimerais avoir des réponses un peu plus précises pour ces domaines car je trouve que les débats dans la société son trop passionnels, et curieusement, je trouve que les sujets sont bien plus complexes et moi même, avec le temps, au lieu d'avoir des certitudes, j'ai de plus en plus des doutes.
Oui, désolé (c'est moi qui organise), j'attendais au maximum pour la confirmation d'un orateur pour le jeudi avant de diffuser et j'ai seulement eu confirmation (en fait infirmation) aujourd'hui. J'ai commencé à diffuser les infos à jours su les RS mais j'ai oublié de mettre le site à jour. L'event FB est à jour : facebook.com/events/1261566517315316/
Préjugé c’est quelque chose que tu suppose vrai sans savoir, axiome c’est quelque chose que tu suppose vrai parce que tu vois bien que c’est vrai mais tu peux pas la prouver
Voilà… 5ᵉ visionnage en quatre ans… à chaque fois, je comprends un aspect différent… la route est longue pour devenir un vrai bayésien ! Et dire que je ricanais quand tu disais qu'il t'avais fallu 6 ans… Aujourd'hui, je l'utilise tous les jours en maths avec mes élèves, sur le terrain. Tu peux mettre un calendrier iCal des évènements auxquels tu participes ?
Bonjour Lê ! C'était juste pour savoir si la conférence à Metz le 11/03 est ouverte au public ? En français ? Et accessible à un lycéen qui a suivie ta série sur l'IA ? Je crois que le lien dans la vidéo et sur dropbox n'est pas le bon, ça date de mai 2017, je trouve pas les infos. Merci d'avance !
Je me permets de répondre, au moins en partie, puisque c'est moi qui ai invité Lê à cette occasion. 1) C'est ouvert au public 2) Le lien n'est effectivement pas le bon, mais ça n'est pas la faute de Lê, c'est la mienne. Je ne lui ai pas donné le bon lien. ça sera à l'IUT de Metz, le 11 mars à 18h, dans l'espace Labcité (ça sera fléché). Lundi, on reçoit Lê pour Data & IA, Mardi, on fait une table ronde sur l'open-data, et mercredi, on discute data-journalisme (et jeudi, j'ai eu une annulation) Du coup, j'ai rapidement crée un event FB en cas de besoin : facebook.com/events/1261566517315316/
J’essaie de suivre et de comprendre, mais j’ai du mal - sans doute je ne suis pas assez intelligent ou je ne maîtrise pas encore les bases - mais j’ai aussi l’impression persistante que Lê ne cherche pas vraiment à être pédagogue (peu d’exemples, des concepts dans tous les sens sans les étayer d’abord, et parfois du freres-bodganovisme comme « formule du savoir »). Les vidéos commencent toujours de façon structurée mais ça devient vite très confus et elliptique (par exemple le passage de pluie/parapluie à théories/données) - mais j’ai envie de comprendre, car il a l’air intelligent et sincère malgré tout. Bref je continue à essayer mais je suis vraiment un peu dans le noir à ce stade. Y’a t’il d’autres personnes qui ont dépassé ce stade et vraiment suivi Lê et compris, histoire de m’encourager à m’accrocher ? Merci d’avance.
En appliquant la formule, j'obtiens P("2 garçons") = 0,4, soit un nombre très proche de celui du sondage de Mickaël Launay. C'est quoi ce chiffre ? Dans quel cas j'utilise la réponse 0,4 et dans quel cas j'utilise la réponse "naïve" 1/3 ?
Juste pour qu'on soit clairs, tu as calculé quoi ? P(2g) =P(2g|théorie1) * P(théorie1) + P(2g|théorie2) * P(théorie2) ? Et si c'est ça tu a pris quoi comme a priori? 50-50?
@@chamb6509 J'ai pris D = "Il ya au moins un garçon", T1 = "Il n'y a que des garçons", et j'ai calculé P(T1|D). En théories alternatives, j'ai pris, chacune avec probabilité 1/4 : T2 = "1 garçon puis 1 fille" ; T3 = "1 fille puis 1 garçon" et T4 = "2 filles" J'ai ensuite fait une... grossière erreur de calcul -_-' Mais en me corrigeant, je trouve (1/4) / (1/4 + 1/4 + 1/4 + 0) = 1/3 Ce qui répond à ma question :)
Est-ce qu'on peut résumer la différence entre fréquentistes et bayésianistes par le fait que les bayésiens cherchent P(T/D) tandis que les fréquentistes cherchent P(D/T) ?
J'attends la suite avec impatience car cette ( vraiment) belle formule, d'un point de vue pratique, c'est pas de la tarte ! Je crois que tu le dis toi-même ! Alors ? si elle n'est pas calculable, on n'est pas très avancé. Si ?
Je me pose après ces 3 premières vidéos la question de la variance et des probabilités au poker si on l’utilise une version bayes. J’ai l’impression que ca change totalement la conception des choses. Je retrouve le paradoxe des deux enfants. Si je me fais craquer ma paire d’as deux fois sur une même table, la probabilité reste elle la même selon bayes.
Je suis perdu, je comprend pas grand chose aux équations mais j'adore ton raisonnement et j'aurais quelques petites questions. Je fais partit de ceux qui ont trouvé le problème "mal posé" car je ne comprend pas le lien entre l’énigme et la loi de Bayes. Si j'ai bien compris la loi de Bayes décrit des probabilités conditionnelles et se base sur des données alors que dans ton problème les données sont absentes. "sachant qu'un est un garçon" pour moi cette donnée est à prendre en compte si on a des données du type "60% des deuxièmes naissances sont du même sexe que la première", mais quand tu reformule le problème dans tes vidéos pour moi ce n'est plus du tout le même. Si je reformule ton énigme de la façon suivante "il y a deux enfants dans le bac à sable, l'un est un garçon, quel est la probabilité que l'autre soit un garçon ?" est-ce que c'est bien la même énigme pour toi ? Quant tu dis "le résultat importe peu" je crois voir où tu veux en venir. Ta réponse à l'énigme va contenir des termes du type " probabilité que les données X soient justes" ? Ou bien tu vas donner une valeur en % ? Je ne comprend pas comment tu vas remplir toutes les inconnus de la formule de Bayes avec ton problème sans donné, ça me tarde de voir la suite :p. Comment être sur qu'on utilise les bonnes données et qu'on n'en oublie pas ? Quelle est la pertinence ( même si tu m'as déjà convaincu que c'est la méthode la plus juste ) d'une réponse du type : P(A)=P(que les données X soit juste)*P(que la théorie Y soit vrai) quand on peux déterminer les valeurs P de X et Y uniquement avec d'autres probabilités dans lesquelles on a aussi des inconnus ? En continuant ce raisonnement jusqu'au bout est-ce que; on n'augmente le risque d'erreur ? on baisse la précision ? on remonte aux origines de l'univers ? Je ne maîtrise absolument pas la loi de Bayes,( je l'ai seulement utilisé avec des valeurs numériques au lycée et ça remonte ^^) mais je me demandais à tout hasard vu que tu parles "de crédence de théorie" si on pouvait l’appliquer de façon méta à la loi de Bayes ou bien on part du principe que notre préjugé est 100% vrai ? Dit autrement peut-on calculer la probabilité que la loi de Bayes soit vrai avec la loi de Bayes ? J'ai envie de dire non mais je ne saurai pas expliquer pourquoi.
Comme nous avons tous des préjugés différents, avons nous tous une formule de bayes différente ou est ce que ce sont les préjugés globaux de la population ?
Je ne comprends pas comment il est possible de quantifier le terme P(T). Si il faut expliquer T sachant l'état actuel des connaissances et sachant le fait que l'acteur ne peut pas connaitre la totalité de l'état actuel des connaissances qui pourrait lui servir pour computer ce terme, ce terme devient donc subjectif, et par extension, la formule de savoir devient subjective. Non ? PS: Est-il exact de dire P(T) = P(T|D), où D est égale aux données de l'état actuel des connaissances ?
La forme pourrait être plus fluide et limpide. Il me semble qu'afficher des mots dans un coin de l'image pour indiquer la partie de la vidéo, ou effacer les informations superflues (tant à l'image que dans le discours) pourrait être bénéfique pour la compréhension de tous. Sinon merci pour le fond, j'en apprends toujours un peu plus sur cette formule qui me parait encore très mystérieuse !
J'ai deux questions de vocabulaire : Premièrement, c'est quoi la "pure bayésienne" ? Tu introduis ce terme sans le définir, et je ne trouve rien sur internet qui y réponde, à part des extraits de tes vidéos ou textes qui ne font que mentionner ce terme. Ensuite, j'ai un petit doute sur l'emploi du mot "crédence" tel que tu l'as orthographié. J'ai l'impression qu'il s'agit soit d'un anglicisme basé sur le mot "credence" que l'on peut traduire par "croyance", soit un néologisme récent, car "crédence" n'a d'autre acception en français que celle d'un meuble. Il serait utile de préciser de quand date cette nouvelle acception, qui l'a définie, et qu'il s'agit d'un terme exclusivement réservé au domaine des probabilités dont on ne trouvera pas de définition dans un dictionnaire non spécialisé. Je suis désolé si ça fait le mec chiant qui cherche la petite bête, mais si je soulève ces deux points, c'est parce que le sujet est assez complexe et que j'ai vraiment envie de le comprendre, mais j'ai clairement bugué sur ces deux termes de par l'absence d'une définition claire
Je suis un peu perdu... Pour le terme P[D|T], Lê explique que les théories doivent etre accompagnés d'hypotheses auxiliaires pour faire des predictions et juger a quel point les données sont suprenantes. Il faut donc soustraire les données des hypotheses auxiliaires? Pour le terme P[T] (crédence a priori de la théorie T), la encore les données ne vont elles pas affecter nos préjuger sur la théorie? Est ce que ce terme pourrait s'ecrire P[T|prejuger]? c'est a dire la probabilité de la théorie dans l'etat actuel de nos connaissance (préjuger). L'etat actuel de nos connaissance ne contient pas les données?? Comment peut on faire une séparation claire entre théorie (avec hypotheses auxiliaires), préjuger, et données?
Ce n'est pas parce que la loi de Bayes est un outil intéressant et performant pour l'esprit critique, que c'est la formule du Savoir. C'est prétentieux de dire ça, et c'est justement quand on croit Savoir qu'en fait, on se plante. Par exemple : j'suis convaincu que des tas de "cerveaux brillants" qui utilisent "correctement" cette loi se plantent sur de très grosses choses, dont il leur faudra de grandes dissonances cognitives pour se débarrasser, vu l'ampleur de leurs "certitudes". Pour moi, c'est du même ordre que de prôner qu'une théorie est fausse en utilisant le Rasoir d'Ockham (et y en a plein qui font ça, en mode "puisque ça respecte pas le principe de parcimonie, c'est faux"... "puisque j'utilise la loi de Bayes, je suis dans le vrai, je Sais" .... y a pas d'esprit critique là dedans, en tout cas c'est un grand travers dans lequel on pourrait tomber).
@@我妻由乃-v5q Pour le peu que j'en connaisse, je crois la même chose. Bien sûr, ça s'applique à la zététique en général, et c'est bien pour ça que les pseudo-zététiciens du net sont gavant, car en prônant le doute d'un côté, de l'autre, ils distillent leurs convictions vers lesquelles la caste dirigeante les a entrainé via l'ingénierie sociale (comme par exemple, cracher sur les "thruthers" en prônant que la VO de 9/11 est suffisamment vraie pour ne pas avoir à en douter, ou encore cracher sur les antivaxx, en mettant tous les sceptiques du programme de vaccination actuelle dans ce même panier, alors qu'il est totalement légitime de douter de nos politiques/pharmaco/lobbyistes qui ne pensent qu'à leur profits et qui ne sont pas à une manipulation près). J'imagine que d'ici la fin de l'année, ces gens que je critique auront fait évoluer leur position, car le "complotisme" ne peut que se répandre partout : le peuple ouvre les yeux et comprend à quel point le Système ment.
@Mr Fl0v Merci pour votre réponse ! Je ne crois pas avoir parfaitement saisi tout ce que vous dites, car j'suis pas super calé en philosophies etc. Mais je vais essayer de rebondir sur ce que je peux ! Pour la perspective du "bon" et du "mauvais" inversée par le Christianisme, je ne crois pas que ce soit dû à la jalousie (enfin, c'est sans doute un facteur), mais plutôt aux paroles de Jésus "les premiers seront les derniers", ou "il est plus facile pour un chameau d'entrer dans le chas d'une aiguille que pour un riche d'abandonner ses possession et de marcher avec moi" (je retranscris pêle-mêle). Aussi, les paroles de cet acabit ne sont pas que l'apanage de Jésus, il y a aussi Bouddha et sans doutes d'autres "Illuminés" qui ont décrit la même chose. Je crois que si le rationalisme scientifique issu des Lumières s'est aussi vite imposé aux occidentaux, c'est à cause de l'échec des diverses religions à "unir". Ce n'est peut-être pas un problème lié aux Livres, mais un problème d'hommes, de dirigeants, de complots, d'atrocités, d'interprétations... d'individualités. C'est aussi à mon avis un énorme problème des livres saints qui décrivent un Dieu vengeur, colérique, injuste, et parallèlement à ça, la bonté, le pardon et l'amour absolu. Ce qui a de quoi nous rendre fous... Tous ces problèmes, et bien d'autres encore, ont petit à petit poussés les bonnes gens hors de la Foi, et lorsque la Science est arrivée, elle n'a eu qu'à récolter tous ceux qui sont tombés du train. Je vous rejoins entièrement (ainsi que Nietzsche apparemment) sur "la destruction du dogme se déroule alors par un doute, un scepticisme extrême, digne du complotisme" : je crois que c'est le plus la compréhension la plus importante qu'on peut et doit avoir de nos jours concernant notre Système : on ne peut absolument pas savoir ce qui est Vrai. L'Histoire est manipulée, les médias racontent ce qu'ils veulent, les politiques ne rendent pas de compte, les industriels font probablement 100x plus d'atrocités que n'en dépeignent les déjà si nombreux biopics à leurs sujets... Et tout ce beau monde se réunit mensuellement et annuellement, à l'abri des caméras, dans le Diner du Siècle (en France), le Bilderberg, et d'autres endroits. Et je ne fais qu'effleurer le problème, qui est incroyablement plus profond et généralisé. Il n'y a rien de démocratique là-dedans, et quand on comprend ça, quand on comprend ce qu'on appelle le "Lyssenkisme" ("la science corrompue par l'idéologie, où les faits sont dissimulés ou interprétés de manière scientifiquement erronée", Wiki), alors on ne peut que douter de ce qu'on nous dit. Et c'est le même problème pour le conspirationnisme, d'ailleurs : quand on comprend ce que sont les biais cognitifs, alors on devine que fatalement, aucune source n'est fiable, et donc, que même les sources "conspi" les plus intéressantes à priori, sont quand même portées par des gens qui sont manipulés par leur cerveau (comme nous le sommes tous). On ne doit vraiment jamais rien prendre pour argent comptant, et ne rien considérer comme vrai, car il se peut totalement que la Vérité soit à des années-lumières de ce qu'on pense savoir. Donc, on DOIT arrêter de croire, c'est une étape essentielle pour qu'on finisse par décider de créer un autre Système, tous ensemble (ce me semble être la seule solution en tout cas, pour sauver l'Humanité de la chute : que les peuples fassent "Secessio Plebis", et qu'ils fabriquent tous ensemble un Nouvel Ordre Mondial réellement démocratique, aux antipodes de celui que dessine notre Oligarchie Supranationale jusqu'à présent. Attention, je dis pas que TOUT est à jeter dans notre Système, il y a plein de bonnes choses qu'on doit continuer d'utiliser et de faire, mais bon, vous voyez l'idée). Après, ça ne veut pas dire que la Vérité n'existe pas, et qu'on ne doit pas tout faire pour essayer de l'atteindre. Mais on doit comprendre que la Vérité absolue nous est inatteignable, par définition, puisque nous ne pourrons jamais connaitre tous les éléments qui forgent cette Vérité. La Science est une excellente chose, c'est dans notre ADN que d'essayer de comprendre la réalité, mais on doit tout faire pour que la Science soit neutre, non manipulée par quelque Pouvoir que ce soit. Et les religions et les spiritualités sont de très bonnes choses, car c'est ce qui essaye de nous expliquer ce qui nous parle profondément et qui est hors d'atteinte par la Science, mais on doit tout faire pour que ces courants ne soient pas utilisés à mauvais escient par des personnes mal-intentionnées ou malades, et on doit tout faire pour unir au maximum ces courants, car au fond, ils parlent tous de la même Vérité absolue, avec des mots différents. C'est une des plus grandes tragédies et des plus grands blasphèmes, qu'il y ait eu autant de haine et de sang versé soit disant au nom de Dieu (je crois que Dieu sert d'excuse, dans ces moments là, pour que les individus / dirigeants malades extériorisent leurs violence).
@Mr Fl0v Et bien, merci pour tout ce que vous dites, c'est très profond et ça me semble faire sens ! Je ne connais Nietzsche qu'ultra superficiellement, je vais me faire une vidéo du Précepteur histoire de, et si vous voulez bien me conseiller un ou deux livres de lui, que je les rajoute à ma liste ! (je viens d'en commander 40, j'ai donc pas mal de lecture avant de faire une nouvelle commande ^^)
@Mr Fl0v Merci pour toutes ces infos, ça s'annonce en effet passionnant ! Je n'ai peut-être pas le bagage pour affronter cette lecture aujourd'hui, mais j'espère l'avoir tout bientôt ;) Merci pour cet échange ;)
Mais le terme hyper complexe au dénominateur est pas seulement complexe il me semble. Il fait appelle à toutes les théories alternatives, y compris les théories qui n'ont pas été imaginées !!
Je le sentais mal au début de la série, j'avais l'impression de décroché avant même d'avoir commencé a comprendre la formule de bayes mais là, en remplaçant les terme par des mots j'ai l'impression de commencer à raccrocher les wagon ^_^ Je pense que l'application me donnera encore plus de clés. :) Je me demandais s'il faut un bon niveau de math pour lire ton livre ou si c'est de la vulgarisation relativement accessible ? J'ai pas de problèmes particulier avec les math (surtout depuis que je suis réconcilié avec les nombres complexes (merci Nicotupe #podcastscience201)) mais j'ai un niveau bac S(faible)/BTS informatique pas plus.
Enfin il faudrait un peut préciser l'univers et les choses de ce genre parce que là un se retrouve avec un univers qui contient donc D mais aussi D barre et on cherche donc à estimer la probabilité d'une théorie T sur tout l'univers alors même qu'il contient tout les évènements de D barre hors D barre n'est pas le monde réel dans lequel on vit donc je trouve ça un peut audacieux de donner une estimation... Sinon si on estime que D barre est vide alors l'univers est absorbé par D et donc toutes ces notations conditionnelles n'ont plus d'utilité...
Je te suis depuis très longtemps mais par manque de temps je n'ai jamais pris le temps de regarder tes séries. En ce moment je mange tes vidéos par 10. Petite question concernant le passage à la cinquième minute. Tu dis qu'on doit supposer la théorie T vraie à 100%. Par quelle terme cette supposition se traduit-elle ? p(T) = 1 ?
Chuis dégoûtée..ça fait 3 semaines que je pense toutes les nuits à cette histoire d'enfants, et j'ai l'impression que j'avais rien compris à l'énoncé finalement. J'ai encore des progrès à faire.
En gros si j'ai bien compris, la différence entre crédance et vraissemblance, c'est que la vraissemblance ne se calcule que sur un singleton comme univers des possibles alors que la crédance pas forcément. Ou dit autrement, une vraissemblance est une crédance sur un singleton des possibles. Vraissemblance => crédance mais y a pas équivalence ? (j'adore utiliser des mots compliqués, comme ça les gens croient que je comprends ce que je dis :D) Ah oui et j'ai hâte aussi d'avoir tes outils pour déterminer un bon d'un mauvais préjugé. Car au final, est-ce pertinent de prendre comme préjugé au temps T la probabilité conditionnelle calculée à T-1, et pourquoi ? Je me regale de semaine en semaine, hmmm ! Merci Lê
C'est le mot "crédence" qui me bloque perso, j'arrive pas à trouver de définition autre qu'en rapport avec la menuiserie :x (j'imagine qu'il le définit dans une autre vidéo, j'irai regarder les 2 autres de cette série)
Je suis évidemment en accord avec toi sur l'importance de la formule de Bayes et les résultats qui en découlent, notamment en apprentissage automatique. Mais dans tes vidéos tu présentes cela au même niveau que ton interprétation des probabilités, qui elle me semble beaucoup moins évidente. En particulier : 1) La formule de Bayes est particulièrement utile si le "savoir" manipulé est probabiliste, en particulier dans une approche d'incertitude épistémique [1]. Mais parfois l'approche booléenne peut suffire, ou d'autres approches être plus adaptées, voir par exemple les différentes logiques modales. Ainsi, présenter la formule de Bayes comme LA formule du savoir me semble... abusif, même si je peux comprendre ton enthousiasme. 2) Pourquoi parler de "crédence" ? En français, la crédence est un meuble, tu fais juste un calque de l'anglais. Vu le contexte, pourquoi ne pas assumer (comme pour "préjugé") et parler de croyance ? D'ailleurs, il s'agit d'une interprétation subjectiviste [2] des probabilités, mais (de ce que j'en ai compris, corrige-moi si je me trompe) le théorème de Cox-Jaynes formalise plutôt la notion objectiviste de plausibilité. Donc la confusion que tu fais entre croyance et connaissance n'est pas nécessaire, et me semble même plutôt problématique dans de la communication scientifique. Enfin, encore merci pour le travail que tu fais, je trouve vraiment chouette que tu vulgarises des théories si passionnantes et importantes :) [1] www.dr-apeiron.net/doku.php/fr:reflexion:formule-savoir#l_incertitude_epistemique [2] www.dr-apeiron.net/doku.php/fr:reflexion:formule-savoir#subjectiviste_contre_objectiviste
etant nul en math, je ne voit pas du tout comment apliquer la formule au theoreme des 2 enfants, mais je suis plutot confiant a 90% sur ma theorie qui est pour rappel: 1/3 et pas 1/2 car le 1/2 est baser sur une erreur a 8:48 de la video 1: ua-cam.com/video/ZEukm18IMkw/v-deo.html erreur ou Lê dit " on a autant de chance que le premier enfant dont on entend parler soit une fille que un garçon" or cette affirmation est fausse, quand on regarde attentivement il y a 2 chance sur 3 que le premier enfant dont on entend parler soit un garçon ( car les possibilités sont GG GF et FG, ce qui fait 4 garçons et 2 filles ). or donc 66% de chance que le 1er enfant dont on entend parler soit un G x par 1 chance sur 2 que l'autre soit un garçon aussi = 2/3x1/2 = 2/6 = 1/3 = 33% de chance, ce qui me semble cohérent car un autre résultat impliquerai une surnatalité de garçon sur terre que l'on observe pas. ( si dans chaque fratrie ou il y a un garçon il y a 1 chance sur 2 que l autre soit aussi un garçon alors sur 10 fratries on aurai 5 GG et 5 GF ce qui ferai 15 G et 5 F et inversement pour les fraterie avec une fille... ( 15FF et 5 FG ) ce qui impliquerai que les fratrie FF et GG serai plus courante que les fraterie GF ou FG ce qui va a l encontre des connaissances biologiques.
Alors, comment on fait ???? Ché plus moi ? Pourquoi employer le terme crédence,et serait-il possible de le définir plus précisément ? D'autres parts, serait-il possible d'appliquer les théories les plus simples, puisqu'il faut les préférer ? :-) Je suis totalement convaincu par cette approche de raisonnement qu'on devrait s'imposer au quotidien, cependant si on applique nos formules pour prédire par exemple les déplacements de la "Fourmi de Langton", (voir excellente vidéo Science Étonnant) celles-ci vont nous indiquer que ceux-ci décriront des figures toujours symétriques; et puis, vers 2000 déplacements, les données changent, alors nos formules et donc notre raisonnement, vont nous prédire que tous ces déplacements ne seront plus symétriques mais chaotiques. Et puis, vers 10000 déplacements, ceux-ci décrivent une "autoroute" non prédite par aucune stat. ou formule. Et nos formules et raisonnements nous prédisent qu'elle se déplacera toujours en "autoroute"... Alors, comment on fait ???? Ché plus moi ?
"Le maximum de vraisemblance n'est presque jamais la théorie la plus crédible". Monsieur Lê, pourriez vous venir un petit peu ici pour une explication avec bûcher avec moi et mes collègues économètres. Alors comme ça on aime pas le maximum de vraisemblance? Et qui c'est qui va se prendre quelques tests asympotiques dans le fondement :))) (bon, ok je sais bien que vous ne parlez pas de la même chose, mais en entendant ça fait tout bizarre).
Très pointu... Mais: c'est la savoir Probabiliste ! Une question parallèle est: n'y a t'il un savoir Que probabiliste (ou 'aussi Non-probabiliste') ? P.ex.un savoir dialectique (système de contradictions, yin-yang...), un savoir inconscient (de la signifiance d'avec le Bébé), un savoir déterministe (de l'exactitude à p=1), etc
Salut Lê, ma femme m'a demandé de m'intéresser au vaccin contre le papillomavirus. Et là j'ai pensé à toi! Outre les débats qui font rage je me suis demandé quelle était la probabilité d'attraper le cancer à cause du papillomavirus sachant qu'on était vacciné ou pas contre certaines souches du papillomavirus.... et du coup la probailité de l'attraper sachant qu'on est pas vacciné. Ou bien la probabilité d'attraper une maladie grave en tant qu'effet secondaire (sachant qu'on s'est vacciné).... bref j'ai commencé à y réfléchir et je me suis fait mal à la tête!
Concernant l'énigme des 2 enfants, les raisonnements pour prédire les probabilités d'avoir 2 garçons pour quelqu'un qui n'a pas encore d'enfant ne peuvent pas être les mêmes que ceux découlant de l’énoncé de Lé, à savoir, un père a déjà 2 enfants ET on sait déjà qu'un des 2 enfants est un garçon... C'est différent. Réflexion, réflexion...
Mais dans l'épisode précédant t'as dit dans le raisonnement 1 que on peut avoir fille garçon ou garçon fille sauf que quand tu dis fille garçon c'est dans le cas où la fille nait avant le garçon donc si le 1er enfant nait et c'est un garçon il faut non seulement enlever la possibilité fille fille mais aussi fille garçon ce qui revient à 50% de chances. Donc pour moi ça reste 50% de chance.
Pour la conférence à Metz, voici les détails : twitter.com/alain_Gely/status/1102688203138576385
Si vous situez mal l'espace "labcité", j'ai rajouté quelques infos supplémentaires pour trouver la salle :
stid.iutmetz.univ-lorraine.fr/dataweek2019/
5:54 Un moi plus tard, ces mêmes Astrophysicien ont rendu le doute impossible.
Tu nous fait re-découvrir une formule sous un tout nouvel angle ! C'est vraiment génial !
Difficile de trouver les mots pour te remercier de tes vidéos ! C'est tout simplement passionnant et génial à suivre. Cette nouvelle série sur l'approche Baysienne me fait frémir d'avance !!! :))
Merci encore !!! Continues, continues, continues !!!!
Merci de regarder 😊
Ahhh ca ressemble a mes cours de physique statistique.
Avant d'arriver en 3eme année d'etude superieur en physique fondamentale, je ne savais pas que les lois des probabilités etaient aussi importante et aussi puissante dans la vie.
c'est très interessant de voir sur youtube des gens aussi talenteux nous donner autant d'informations gratuitement. Vraiment merci pour tout ce que tu fais
Les photos de bébé Lê semblent indiquer que Lê n'est pas une AI (voir une AGI) mais bien un humain. Au contraire ça nuance vachement la crédance de la théorie T pt1
Sauf si on apprend plus tard parmi les données D que la photo a été généré par une IA ; Lê ou un collègue à l'EPFL ... :D
@@Yarflam C'est lui ou pas ?
Une question : y a-t-il d'autres francophones du secteur (mathématiciens etc.) qui utilisent le mot "crédence" ? N'est-ce pas un anglicisme qui n'est pas communément utilisé par rapport à "degré de confiance", "intervalle de confiance", croyance, crédibilité, crédit, créance etc. ? Et si c'est le cas, est-on ici dans la vulgarisation d'un domaine commun des sciences ou la promotion d'un travail personnel avec ses idiosyncrasies propres ?
Honnêtement, je ne trouverais pas très sain que des gens se mettent à utiliser des mots parce qu'un UA-camr les présenterait comme normaux dans le domaine alors qu'il est le seul à s'en servir.
Au demeurant, j'ai regardé les extraits de ton bouquin qu'on trouve sur Google Books, et au final, j'ai du mal à savoir quelle part y relèverait de l'avis personnel et ce qui correspondrait à des tendances dans la communauté scientifique. Je pensais qu'il y aurait un peu de recul historique, épistémologique sur tout ça, mais ça a plus l'air d'une profession de foi dans un mode de pensée (qui pour moi n'a rien de très nouveau… cf Kant pour le rapport connaissance (phénoménale) et réalité (ontologique), le positivisme de Comte pour la vérité-utilité y compris dans son côté "religieux", le pragmatisme en physique notamment en quantique (interprétation de Copenhague, rôle des probabilités etc.), l'influence de l'évolutionnisme, hasard et nécessité depuis 2 siècles etc.).
1:22 Quelqu’un sait comment retrouver cette égalité à partir de la loi des probabilités totales ? Ou alors c’est la définition pour une proba conditionnelle ?
Crédence
Description
La crédence est un meuble, ou partie de buffet, où l'on range et expose la vaisselle, les plats précieux et les objets servant pendant le repas. De nos jours, ce terme désigne également, dans une cuisine, la partie du mur située entre le plan de travail et les meubles . crédibilité ?
Crédence :
1 (Mobilier) Buffet, console qui sert à déposer les plats, les verres, dans une salle à manger.
2 (Par analogie) (Religion) Sorte de petite table ou de console qui est au côté de l’autel et où l’on met les burettes, le bassin et les autres choses qui servent à la messe ou à quelque cérémonie ecclésiastique.
3 (Aménagement) Partie du mur d’une cuisine située entre le plan de travail et les meubles hauts.
Euh.. Lê, tu pourrais mettre à jour le wikitionnaire avec une définition qui concorde au sens que tu souhaites donner à ce terme ? ;-)
Ou dit autrement : quelle différence fais-tu entre crédence et croyance ?
Je vais le mettre ici, car je crois que c'est la première mention dans la série sur Bayes. Mais comme la vidéo date, je republierai sûrement dès que j'entendrai "crédence" dans une future vidéo.
Dans l'essai "Force et fragilité" de Nassim Taleb, dans une note, apparaît en français le terme de "créance". Il sonne proche de "croyance" tout en s'en distinguant bien et peut être plus évocateur que "crédence" (en revoyant bien uniquement à un concept épistémologique, sans référence à une partie de la cuisine pour le coup ! ^^).
Des avis ?
Pour être honnête cela faisait longtemps que je n'étais pas venue voir tes video faute de temps. Mais je suis contente d'être de retour car tes videos sont toujours aussi bien. Ah et je compte acheté ton livre et le lire quand ce sera fait attends toi à un retour haha.😸
c'est moi ou "la créda/ence" en français on appel ça "le crédit" (exemple : le crédit accordé en sa parole/témoignage) ?
J'ai tellement l'ambition d'acheter le bouquin que tu as écrit '' La formule du savoir''. C'est extrêmement intéressant et c'était une idée géniale d'écrire un livre là dessus. Je ne te remercierais jamais assez même en inventant des mots ultra-forts pour ce livre.
16:00 ou sinon on regarde le petit panneau qui indique les horaires 😊
La crédence ? Et le buffet, il est où ? Il semble que Lê ait traduit le terme anglais "credence" qui signifie "crédit/croyance" en mode bulldozer...
Une idée de problématique pour mon grand oral sur ce sujet ? Ce sujet m'intéresse vraiment.
A propos de la question des préjugés nécessaires, je voulais poser la question suivante: est-ce qu'on ne pourrait pas comparer cela à la nécessité de s'appuyer sur des hypothèses (préjugés au sens courant ou inspirées d'autres théories scientifiques) pour construire des thèses et des théories (qui peuvent être prédictives et même faire avancer la science, ce qui me paraît même être un meilleur critère pour évaluer leur crédence, i.e. donner de nouvelles hypothèses qui en découlent pour connaître plus de choses sur le réel)?
Pour avoir une épistémologie complète, il faut savoir qu'une théorie n'arrive pas sous sa forme satisfaisante dans la littérature, mais plutôt sous la forme d'idées à explorer (à un instant t, la crédence de la théorie A est complètement inférieure à la théorie B mais ça n'empêche pas les chercheurs d'explorer les deux). Voir la conception des programmes de recherche de Lakatos.
Bonjour Lê, j'ai beau chercher je ne vois pas du tout quelle définition donner au mot "crédence" dans ce contexte. Je vois bien qu'il ne s'agit pas d'une crédence de cuisine (:-) mais qu'est-ce que c'est ?
il y a bien d'autres methodes que le maximum de vraisemblance pour comparer des théories de manière fréquentiste. Le plus naturelle est de comparer la distance (L2 par ex) entre les fonctions de distributions. Mais il y en a d'autres.
* en.wikipedia.org/wiki/Goodness_of_fit pour une petite liste des méthodes. d'ailleurs l'utilisation de maximum de vraisemblance n'en fait pas parti.
* en.wikipedia.org/wiki/Minimum_distance_estimation pour ma préférée
C'est pas négatif, c'est constructif. Lire ce genre de commentaires ne fait que renforcer l'intérêt de cette incroyable chaîne UA-cam. Merci à vous.
"... c'est pour équilibrer !" désolé, ce n'est pas dans mes habitudes ... mais cette faute casse tellement le raisonnement intelligent ci-avant. :D merci par ailleurs !
c'est corrigé, merci
Il faudrait aussi donner un sens à "Y=y" ou plutôt à "T=t": quel sens donner à la probabilité d'une théorie, dans quel espace probabiliste ? N'y a-t-il pas un a priori sur l'existence même de cet espace ?
Hello @@hlb4590.
La probabilité d'une théorie me semble tout a fait bien définit : *la theorie est l'evenement, pas la loi de probabilite*. Ainsi il n'y a aucune ambiguité sur le sens de P(T=t).
Pour comparer toutes les theories, il faut calculer la loi complete de (T|D=d). C'est a dire qu'il faut calculer P(T=t | D = d ) pour tout petit 't'. De cette maniere, on transforme la probabilite de l'evenement T=t (proba que la la bonne theorie soit 't') en la probabilite de l'evenement T=t | D=d (proba que la bonne theorie soit 't' sachant que j'ai observé 'd'). Pas d'ambiguité selon moi.
Prenons un exemple concret mettons "probabilité que le pont s'écroule sachant que je suis dessus" Ça donnerait quoi avec cette formule ?
Merci pour cette vidéo ! Je suppose que tu vas en parler pendant cette série mais il me semble qu'il y a un "problème" avec le dénominateur : il ne peut qu'augmenter en ajoutant des alternatives. Est ce que cela veut dire que en rajoutant un tas d'alternatives (éventuellement complètement bidons) dans notre calcul de crédence de T cela baisserait le résultat ?
Du coup pour résister aux "alternatives non pertinentes" il faudrait filtrer les théories à priori ?
Je ne suis pas d'accord. Si tu rajoutes des alternatives, la probabilité de chaque alternative déjà existante va baisser (puisque le total fera toujours 100 %). Du coup, c'est pas sûr que le dénominateur augmente.
Ou alors je t'ai mal compris ?
@@itkdrbdrzq1091 Je suis pas 100% sûr de ce que j'avance mais il me semble que la somme qui apparait dans le dénominateur ne peut qu'augmenter si on ajoute une théorie. Mettons que j'ajoute T' la théorie bidon à mon calcul : cet ajout va baisser la crédence de T mais aussi de toutes les alternatives. En revanche cela ne va pas baisser le terme P[D|A] des alternatives déja présentes dans le calcul, elles expliquent toujours aussi bien les données qu'avant l'introduction de T'. Par ailleurs, je ne vois pas quel total fait 100% dans ton commentaire ? La somme des crédence des théories expliquant une même donnée ?
Je crois que dans un problème bien formalisé, on a listé les variables, elles sont en nombre connu. L'ensemble des théories à considérer est donc l'ensemble des combinaisons possibles de variables, on ne peut pas bidonner.
Mais dans les problèmes de "big data", la question se pose en effet. En fait, toute la différence entre un problème "scolaire" et un "vrai" problème semble reposer sur ce filtrage a priori.
@@sobriquet Pas forcément, même avec un nombre fini de variables tu peux avoir une infinité de théories, grâce à la continuité d'un paramètre par exemple. Et même avec un nombre fini de théories possibles tu peux en avoir un paquet de tellement bidons que on ne les considère pas en pratique.
Exemple : tu as un nuage de N points dans un plan, une seule variable d'input x pour un seul output y, je les suppose continues toutes les deux ici, j'appelle T(x) l'output prédit par la théorie T pour un input x. Tu as des théories très simples qui vont te dire T(x) = cste pour tout x, avec cste qui peut être raisonablement la moyenne, la médiane ou la solution d'un problème de MCO à 1DDL... ou n'importe quoi. Sinon tu peux sortir T(x) = a*x+b et là encore a et b peuvent valoir ce que tu veux, même si réaliser une regression linéaire parait plus raisonable que sortir des résultats au hasard. Ou alors soyons fous, si ta théorie est que T(x) est un polynome de degré 42N, tu as tellement de degrés de liberté que tu peux avoir une infinité de théories qui expliquent à 100% ton nuage de points.
@@matthieuproffit771 En effet, je n'ai pas pensé au cas continu. Mais il me semble que dans ce cas, on raisonne par intervalle car sinon, pour tout réel x, P(x) = 0. Et le fait de raisonner par intervalle va discrétiser les variables. Du coup, effectivement, on peut avoir un nombre arbitrairement grand de théories en choisissant des intervalles aussi petits que l'on veut. Mais il ne me semble pas absurde d'avoir une probabilité ridiculement faible pour un intervalle ridiculement petit.
Il faut lire le livre il est incroyable !
Hello, j'arrive un peu tard, mais je voudrais poser une petite question: Existe il une application a posteriori de la formule de Bayes ?
J'ai une question (ou plutôt une remarque) que je trouve intéressante:
Si on suppose qu'on a deux théorie, il semble naturel de se demander quelles expériences peuvent le mieux les départager.
Dans ce cas la formule de baes nous dit qu'il faut tendre vers une expérience dont les résultats son forcément très vraisemblable pour l'une et très peu vraisemblable pour l'autre.
Du coup est-ce tu penses qu'on pourrait dire que le baesianisme est une généralisation (ou une version quantitative) du popperianisme?
J'ai lancé un dé trois fois de suite. A chaque fois j'ai obtenu 6. Sachant que j'ai obtenu 6, quelle est la probabilité que j'obtienne 6 à nouveau ? Est-ce correct de dire que c'est encore 1/6 ème même si on connaît cette donnée ?
A la fac, j'avais de gros problème avec ce terme de vraisemblance (et encore plus du maximum de vraisemblance). Ça ne collait pas : les données ne sont vraisemblables, elles sont juste... là. C'est bizarre de parler de vraisemblance de données qui existent vis-à-vis d'une théorie dont on sais rarement si elle est juste ! (même presque juste). Bon j'exagère aussi un peu, le mot n'est de "vraisemblance" n'est pas non absurde. C'est juste qu'on oublie de dire que c'est en supposant un modèle théorique.
Je suis vraiment pour qu'on parle d'expérience de pensée. Selon moi, ça introduit moins d'erreurs d'interprétation.
Il faut l'entendre comme: "La vraisemblance que le modèle génère ces données"
Je vais parier que je n'ai pas compris grand-chose mais que c'était intéressant et que la suite le sera tout autant.
Après tu peux synthétiser. Pour évaluer la confiance envers une théorie, tu dois considérer la probabilité que tu donnes à ce que la théorie soit vraie avec la probabilité que les données soit vraies si la théorie est vraie en prenant en compte les théories alternatives.
Bonsoir Lê, la vidéo est très bien travaillée comme d'habitude!
J'espère que tu aborderas la confidentialité différentielle et l'approche de Dwork dans ta série sur Bayes.
Merci de t'investir autant pour nous fournir la meilleure qualité possible!
On peut toujours comparer la crédence à avoir entre une Théorie T et une Alternative A, puisque le dénominateur est le même, on peut copieusement l'ignorer. On ne saura évidement pas la crédence réelle à avoir en T, mais plutôt si T est 2x ou 3x plus crédible que A.
Je me posais une question: pourquoi prendre un préjugé au départ et ne pas simplement prendre une valeur au hasard pour la crédence initiale ? Pour justifier ce choix il faudrait que notre intuition soit statistiquement meilleure que le hasard mais ça me paraît s'avancer un peu que de supposer ça non ?
Dans les environs de 1min 20, tu dis "slash", alors que, jusqu'à preuve du contraire, se sont des bares verticales qui sont utiliser. Et pou cause! Un "slash", si je ne me trompe pas (Et si je me trompe, signifie le moi.), dans cette formule, signifirais "Privé de". Il me semble que la rigeur dans la parole compt pour autent que la rigeur dans l'écriture, surtour lorsqu'on vulgarise. Bien à toi, tes vidéos sont absolument genial, continue comme ça!
Il devrait dire pipe nom d'une pipe.
Privé de est écrit avec un anti-slash: " \ " et non un slash: " / " mais bon ce ne sont que des détails de notation.
Du coup on applique un trade off entre la complexité de la théorie et la taille des données encodées dans la théorie ? #KrimpAlgorithme
Yo ;-)
La formule prend en compte l'existence ou non d'une ou plusieurs autres théories pouvant être "plus mieux". Mais il faudrait pour cela qu'on les connaisse. C'est comme si cette formule ne fonctionnait que dans l'univers visible des théories. Peut-être qu'il se cache des théories bien meilleures au-delà de nos connaissances actuelles.
Est-ce que cela implique une mise à jour régulière de tous les calculs ? Car chaque jour la recherche avance.
Excellente vidéo, un peu plus compliquée (le terme crédence étant inexistant sur le google français ... (sauf le meuble ^^ )). J'ai peur que tu ne repartes pas d'assez loin. Contrairement à la série sur l'IA, la démocratie ou la relativité, j'ai l'impression que tu "vulgarises" un peu moins. Certes, lorsque le temps passera on pourra atteindre un niveau de complexité formidable ;-) Mais, nous ne sommes qu'au début, et j'ai peur que cela n'aille un peu trop vite pour des purs néophytes.
Bonne journée à toi ;-)
Clairement ça donne envie de lire ton livre.
En ce qui concerne le préjugé, la meilleure manière d'avoir un préjugé et une crédence efficaces ne serait pas de partir du préjugé le plus "simple" qui puisse s'appliquer à ce qu'on fait (par exemple en supposant une loi de distribution uniforme des théories). Et en supposant qu'on connaisse la fonction de partition, calculer la crédence de la théorie, puis considérer que cette crédence obtenue est notre nouveau préjugé et recalculer une nouvelle crédence avec ça. Puis répéter cette procédure autant de fois qu'il est nécessaire pour obtenir une crédence satisfaisante.
Est-ce que cette manoeuvre fera toujours converger le résultat ? Y'a-t-il quelque chose que je n'ai pas pris en compte qui rend celle-ci foireuse ?
Comment tu fais pour être aussi clair. Merci bcp
Quand est ce qu'on Bayes ici???
Bonjour, j’étudie avec bonheur et admiration votre livre & vidéo sur Bayesianisme. Au début de la formule, il y a un trait vertical que vous prononcez « sachant que ». Ce qu’on appelle savoir est bien définissable par ‘sachant que’. Est-ce donc la formule de ce trait, que vous appelez ‘formule du savoir’ ? ( la question m’intéresse parce qu’en psychologie du savoir inconscient et suivant ses algorithmes proposés il est fait fort usage d’un trait, horizontal, ou oblique etc.. duquel on atteint un assez bonne connaissance ; est-ce la même situation ? )
J’ajoute pour le moment en passant.. Le trait vertical appelé « sachant que » équivaut au Savoir (ici la formule du savoir, compte/comporte son inscription incluse). C’est une piste que l’algorithmique de la psychanalyse légitime. Sur cette piste ouverte le trait horizontal (de la partie droite de la formule, le trait de ‘division’) équivaut au « su » (participe passé/nominatif). En note : la validation de l’usage de cette lecture se trouve donc dans les algorithme du Signifiant et/ou de la signification ; on note qu’il existe un usage du trait oblique (Lacan) et que par ailleurs il peut avoir fonction de Trait Unaire. On remarque aussi que son usage a pris cette importance sémantique et mathématique à partir du Non-A (auteur Von Vogt) - c’est à dire le trait de na négation tracé au-dessus de la lettre et, pour la petite histoire, ce trait au-dessus de la lettre s’appelle en linguistique un "Macron". À suivre..
Franchement c’était très intéressant comme
Toute tes autres vidéos
Non sérieux, Excuse-moi Lê mais pour moi tu fais de la vulgarisation de matheux pour matheux. Tu as l'air de bien expliquer, et j'adore ton enthousiasme mais sans exemple et avec tous plein de termes trop techniques... Les maths me font pas trop peur et je suis très intéressé pour comprendre cette équation, mais il me faudrait que tu me tende la main un peu plus bas. Genre exemple du parapluie mais avec de vrai phrases. ;-)
@@darkiller35 Isse
Franchement lit le livre De Lê
ouai +1 ;)
Il a raison, j'ai souvent exprimé le même genre de commentaire, dans ses vidéos ça manque cruellement d'exemple concret. Surtout que ça débite très vite les mots, alors si on a des termes et des formules dont on prend connaissance seulement dans la vidéo, on se perd très rapidement.
On est très loin de la science pour tous, car en effet ça parle plus au matheux, je n'aime pas trop les math mais je me débrouille un peu, alors j'imagine même pas ceux qui déteste les maths et galère avec, ce n'est même pas la peine de commencer les vidéos de lê...
Je ne partage plus ses vidéos car mon entourage pige que dale et ça ne les intéresse pas car la main n'est pas assez bien tendu. C'est dommage car j'adore ses vidéos et initie vraiment a des cours ardus pour ceux qui n'ont pas eu la force ou la chance de faire de grandes études.
Ne vous focalisez pas trop sur les formules. Je trouve qu'il met un effort remarquable sur les choix sémantiques qui n'ont rien à voir avec les maths (comme crédence vs vraisemblance).
Pour les formules, le mieux est de le croire naïvement (avec une petite marge de doute), et de le garder en tête. On peut pas cerner des choses contre-intuitives du premier coup. Enfin, je pense que les lois de Bayes sont difficiles à digérer surtout car elles apparaissent contre-intuitives.
Si vous voulez une approche avec un vocabulaire un peu moins jargonneux, je trouve que Nassim Nicholas Taleb a écrit de bons bouquins (je sais pas si il parle de Bayes, mais en tout cas c'est un pied à l'étrier pour comprendre un peu mieux la probabilité et les théories autour, Bayes compris).
Super vidéo ! Mais je me pose une question : Est-ce qu'on peut comparait l'énigme des enfants avec des pièces c'est à dire "on lance 2 pièces l'une des deux fait face , quel est la probabilité que l'autre fait face ?".Parce que si oui on peut essayer le test 100 fois et estimer la probabilité avec le nombre fois où les deux faisaient face.
Super vidéo
Combien de temps t a il fallu pour assimiler le bayesianisme
Je te dirai quand je l'aurai assimilé ;)
Excellente vidéo! J'avoue ne pas arriver à bcp m'intéresser à tes vidéos #DébattonsMieux, même si au fond je sais qu'elles sont importantes, alors je suis très contente de voir une vidéo plus orientée maths :)
Lê que penses-tu du RIC ? :)
En tant que quelqu'un qui si connaît un peu en économie, j'ai deux questions: quelle est la théorie (simple ou non) qu'il faut privilégier en économie ? Quelle est la théorie qu'il faut retenir pour la gestion de portefeuilles en finance ? J'aimerais avoir des réponses un peu plus précises pour ces domaines car je trouve que les débats dans la société son trop passionnels, et curieusement, je trouve que les sujets sont bien plus complexes et moi même, avec le temps, au lieu d'avoir des certitudes, j'ai de plus en plus des doutes.
est-ce que "crédibilité" est devenu un gros mot ?
Oh non, plus de deux ans que je vis à Lyon, je pars 4 mois à l'étranger et il faut que ce soit à ce moment pendant que tu passes à Lyon, dommage !
C'est quoi cette Data Week à Metz ? Je ne trouve aucune info (le site de l'IUT en description donne des infos de 2017)
Oui, désolé (c'est moi qui organise), j'attendais au maximum pour la confirmation d'un orateur pour le jeudi avant de diffuser et j'ai seulement eu confirmation (en fait infirmation) aujourd'hui. J'ai commencé à diffuser les infos à jours su les RS mais j'ai oublié de mettre le site à jour.
L'event FB est à jour : facebook.com/events/1261566517315316/
Petite information
au lycée, les probabilités conditionnelles ne sont plus notées P(A|B) mais P_B(A)
cette confusion pourrait en perd plus d'un
Quel différence peut t'on dire entre des préjugés ou des axiomes?
Préjugé c’est quelque chose que tu suppose vrai sans savoir, axiome c’est quelque chose que tu suppose vrai parce que tu vois bien que c’est vrai mais tu peux pas la prouver
« Mais c est clair! »
Eddy Malou
ça me fait vraiment penser à la section Discussions dans les articles scientifiques
Voilà… 5ᵉ visionnage en quatre ans… à chaque fois, je comprends un aspect différent… la route est longue pour devenir un vrai bayésien ! Et dire que je ricanais quand tu disais qu'il t'avais fallu 6 ans…
Aujourd'hui, je l'utilise tous les jours en maths avec mes élèves, sur le terrain.
Tu peux mettre un calendrier iCal des évènements auxquels tu participes ?
Bonjour Lê ! C'était juste pour savoir si la conférence à Metz le 11/03 est ouverte au public ? En français ? Et accessible à un lycéen qui a suivie ta série sur l'IA ? Je crois que le lien dans la vidéo et sur dropbox n'est pas le bon, ça date de mai 2017, je trouve pas les infos. Merci d'avance !
Je me permets de répondre, au moins en partie, puisque c'est moi qui ai invité Lê à cette occasion.
1) C'est ouvert au public
2) Le lien n'est effectivement pas le bon, mais ça n'est pas la faute de Lê, c'est la mienne. Je ne lui ai pas donné le bon lien. ça sera à l'IUT de Metz, le 11 mars à 18h, dans l'espace Labcité (ça sera fléché). Lundi, on reçoit Lê pour Data & IA, Mardi, on fait une table ronde sur l'open-data, et mercredi, on discute data-journalisme (et jeudi, j'ai eu une annulation)
Du coup, j'ai rapidement crée un event FB en cas de besoin : facebook.com/events/1261566517315316/
@@AlainGely Merci !
J’essaie de suivre et de comprendre, mais j’ai du mal - sans doute je ne suis pas assez intelligent ou je ne maîtrise pas encore les bases - mais j’ai aussi l’impression persistante que Lê ne cherche pas vraiment à être pédagogue (peu d’exemples, des concepts dans tous les sens sans les étayer d’abord, et parfois du freres-bodganovisme comme « formule du savoir »). Les vidéos commencent toujours de façon structurée mais ça devient vite très confus et elliptique (par exemple le passage de pluie/parapluie à théories/données) - mais j’ai envie de comprendre, car il a l’air intelligent et sincère malgré tout. Bref je continue à essayer mais je suis vraiment un peu dans le noir à ce stade. Y’a t’il d’autres personnes qui ont dépassé ce stade et vraiment suivi Lê et compris, histoire de m’encourager à m’accrocher ? Merci d’avance.
En appliquant la formule, j'obtiens P("2 garçons") = 0,4, soit un nombre très proche de celui du sondage de Mickaël Launay.
C'est quoi ce chiffre ? Dans quel cas j'utilise la réponse 0,4 et dans quel cas j'utilise la réponse "naïve" 1/3 ?
Juste pour qu'on soit clairs, tu as calculé quoi ?
P(2g) =P(2g|théorie1) * P(théorie1) + P(2g|théorie2) * P(théorie2)
?
Et si c'est ça tu a pris quoi comme a priori? 50-50?
@@chamb6509 J'ai pris D = "Il ya au moins un garçon", T1 = "Il n'y a que des garçons", et j'ai calculé P(T1|D).
En théories alternatives, j'ai pris, chacune avec probabilité 1/4 : T2 = "1 garçon puis 1 fille" ; T3 = "1 fille puis 1 garçon" et T4 = "2 filles"
J'ai ensuite fait une... grossière erreur de calcul -_-'
Mais en me corrigeant, je trouve (1/4) / (1/4 + 1/4 + 1/4 + 0) = 1/3
Ce qui répond à ma question :)
Est-ce qu'on peut résumer la différence entre fréquentistes et bayésianistes par le fait que les bayésiens cherchent P(T/D) tandis que les fréquentistes cherchent P(D/T) ?
je crois que oui selon qu'il dit vers 6min 50 sec dans sa video.
J'attends la suite avec impatience car cette ( vraiment) belle formule, d'un point de vue pratique, c'est pas de la tarte ! Je crois que tu le dis toi-même ! Alors ? si elle n'est pas calculable, on n'est pas très avancé. Si ?
Poker ? Probabilité que le range T qu'on attribue a un adversaire est correct en fonction des mains qu'on a joué es contre lui D
Je me pose après ces 3 premières vidéos la question de la variance et des probabilités au poker si on l’utilise une version bayes. J’ai l’impression que ca change totalement la conception des choses.
Je retrouve le paradoxe des deux enfants. Si je me fais craquer ma paire d’as deux fois sur une même table, la probabilité reste elle la même selon bayes.
Ça aurait peut-être davantage eu sa place dans la série IA, mais j'espère que tu parleras un jour du théorème de Cox-Jaynes !
Oui! (mais pas tout de suite 😅)
Je suis perdu, je comprend pas grand chose aux équations mais j'adore ton raisonnement et j'aurais quelques petites questions.
Je fais partit de ceux qui ont trouvé le problème "mal posé" car je ne comprend pas le lien entre l’énigme et la loi de Bayes. Si j'ai bien compris la loi de Bayes décrit des probabilités conditionnelles et se base sur des données alors que dans ton problème les données sont absentes. "sachant qu'un est un garçon" pour moi cette donnée est à prendre en compte si on a des données du type "60% des deuxièmes naissances sont du même sexe que la première", mais quand tu reformule le problème dans tes vidéos pour moi ce n'est plus du tout le même. Si je reformule ton énigme de la façon suivante "il y a deux enfants dans le bac à sable, l'un est un garçon, quel est la probabilité que l'autre soit un garçon ?" est-ce que c'est bien la même énigme pour toi ?
Quant tu dis "le résultat importe peu" je crois voir où tu veux en venir. Ta réponse à l'énigme va contenir des termes du type " probabilité que les données X soient justes" ? Ou bien tu vas donner une valeur en % ? Je ne comprend pas comment tu vas remplir toutes les inconnus de la formule de Bayes avec ton problème sans donné, ça me tarde de voir la suite :p.
Comment être sur qu'on utilise les bonnes données et qu'on n'en oublie pas ? Quelle est la pertinence ( même si tu m'as déjà convaincu que c'est la méthode la plus juste ) d'une réponse du type : P(A)=P(que les données X soit juste)*P(que la théorie Y soit vrai) quand on peux déterminer les valeurs P de X et Y uniquement avec d'autres probabilités dans lesquelles on a aussi des inconnus ? En continuant ce raisonnement jusqu'au bout est-ce que; on n'augmente le risque d'erreur ? on baisse la précision ? on remonte aux origines de l'univers ?
Je ne maîtrise absolument pas la loi de Bayes,( je l'ai seulement utilisé avec des valeurs numériques au lycée et ça remonte ^^) mais je me demandais à tout hasard vu que tu parles "de crédence de théorie" si on pouvait l’appliquer de façon méta à la loi de Bayes ou bien on part du principe que notre préjugé est 100% vrai ? Dit autrement peut-on calculer la probabilité que la loi de Bayes soit vrai avec la loi de Bayes ? J'ai envie de dire non mais je ne saurai pas expliquer pourquoi.
Comme nous avons tous des préjugés différents, avons nous tous une formule de bayes différente ou est ce que ce sont les préjugés globaux de la population ?
Je ne comprends pas comment il est possible de quantifier le terme P(T). Si il faut expliquer T sachant l'état actuel des connaissances et sachant le fait que l'acteur ne peut pas connaitre la totalité de l'état actuel des connaissances qui pourrait lui servir pour computer ce terme, ce terme devient donc subjectif, et par extension, la formule de savoir devient subjective. Non ?
PS: Est-il exact de dire P(T) = P(T|D), où D est égale aux données de l'état actuel des connaissances ?
La forme pourrait être plus fluide et limpide. Il me semble qu'afficher des mots dans un coin de l'image pour indiquer la partie de la vidéo, ou effacer les informations superflues (tant à l'image que dans le discours) pourrait être bénéfique pour la compréhension de tous. Sinon merci pour le fond, j'en apprends toujours un peu plus sur cette formule qui me parait encore très mystérieuse !
J'ai deux questions de vocabulaire :
Premièrement, c'est quoi la "pure bayésienne" ? Tu introduis ce terme sans le définir, et je ne trouve rien sur internet qui y réponde, à part des extraits de tes vidéos ou textes qui ne font que mentionner ce terme.
Ensuite, j'ai un petit doute sur l'emploi du mot "crédence" tel que tu l'as orthographié. J'ai l'impression qu'il s'agit soit d'un anglicisme basé sur le mot "credence" que l'on peut traduire par "croyance", soit un néologisme récent, car "crédence" n'a d'autre acception en français que celle d'un meuble. Il serait utile de préciser de quand date cette nouvelle acception, qui l'a définie, et qu'il s'agit d'un terme exclusivement réservé au domaine des probabilités dont on ne trouvera pas de définition dans un dictionnaire non spécialisé.
Je suis désolé si ça fait le mec chiant qui cherche la petite bête, mais si je soulève ces deux points, c'est parce que le sujet est assez complexe et que j'ai vraiment envie de le comprendre, mais j'ai clairement bugué sur ces deux termes de par l'absence d'une définition claire
Je suis un peu perdu...
Pour le terme P[D|T], Lê explique que les théories doivent etre accompagnés d'hypotheses auxiliaires pour faire des predictions et juger a quel point les données sont suprenantes. Il faut donc soustraire les données des hypotheses auxiliaires?
Pour le terme P[T] (crédence a priori de la théorie T), la encore les données ne vont elles pas affecter nos préjuger sur la théorie? Est ce que ce terme pourrait s'ecrire P[T|prejuger]? c'est a dire la probabilité de la théorie dans l'etat actuel de nos connaissance (préjuger). L'etat actuel de nos connaissance ne contient pas les données??
Comment peut on faire une séparation claire entre théorie (avec hypotheses auxiliaires), préjuger, et données?
Je vais tout pour te suivre mais nos routes se séparent malgré moi!
C'est merveilleux !
Ce n'est pas parce que la loi de Bayes est un outil intéressant et performant pour l'esprit critique, que c'est la formule du Savoir. C'est prétentieux de dire ça, et c'est justement quand on croit Savoir qu'en fait, on se plante. Par exemple : j'suis convaincu que des tas de "cerveaux brillants" qui utilisent "correctement" cette loi se plantent sur de très grosses choses, dont il leur faudra de grandes dissonances cognitives pour se débarrasser, vu l'ampleur de leurs "certitudes". Pour moi, c'est du même ordre que de prôner qu'une théorie est fausse en utilisant le Rasoir d'Ockham (et y en a plein qui font ça, en mode "puisque ça respecte pas le principe de parcimonie, c'est faux"... "puisque j'utilise la loi de Bayes, je suis dans le vrai, je Sais" .... y a pas d'esprit critique là dedans, en tout cas c'est un grand travers dans lequel on pourrait tomber).
Selon moi, pour penser bayésien il faut oublier cette notion de vraie ou de faux. Il faut considérer les choses de manières probabilites.
@@我妻由乃-v5q Pour le peu que j'en connaisse, je crois la même chose. Bien sûr, ça s'applique à la zététique en général, et c'est bien pour ça que les pseudo-zététiciens du net sont gavant, car en prônant le doute d'un côté, de l'autre, ils distillent leurs convictions vers lesquelles la caste dirigeante les a entrainé via l'ingénierie sociale (comme par exemple, cracher sur les "thruthers" en prônant que la VO de 9/11 est suffisamment vraie pour ne pas avoir à en douter, ou encore cracher sur les antivaxx, en mettant tous les sceptiques du programme de vaccination actuelle dans ce même panier, alors qu'il est totalement légitime de douter de nos politiques/pharmaco/lobbyistes qui ne pensent qu'à leur profits et qui ne sont pas à une manipulation près).
J'imagine que d'ici la fin de l'année, ces gens que je critique auront fait évoluer leur position, car le "complotisme" ne peut que se répandre partout : le peuple ouvre les yeux et comprend à quel point le Système ment.
@Mr Fl0v Merci pour votre réponse ! Je ne crois pas avoir parfaitement saisi tout ce que vous dites, car j'suis pas super calé en philosophies etc. Mais je vais essayer de rebondir sur ce que je peux !
Pour la perspective du "bon" et du "mauvais" inversée par le Christianisme, je ne crois pas que ce soit dû à la jalousie (enfin, c'est sans doute un facteur), mais plutôt aux paroles de Jésus "les premiers seront les derniers", ou "il est plus facile pour un chameau d'entrer dans le chas d'une aiguille que pour un riche d'abandonner ses possession et de marcher avec moi" (je retranscris pêle-mêle). Aussi, les paroles de cet acabit ne sont pas que l'apanage de Jésus, il y a aussi Bouddha et sans doutes d'autres "Illuminés" qui ont décrit la même chose.
Je crois que si le rationalisme scientifique issu des Lumières s'est aussi vite imposé aux occidentaux, c'est à cause de l'échec des diverses religions à "unir". Ce n'est peut-être pas un problème lié aux Livres, mais un problème d'hommes, de dirigeants, de complots, d'atrocités, d'interprétations... d'individualités. C'est aussi à mon avis un énorme problème des livres saints qui décrivent un Dieu vengeur, colérique, injuste, et parallèlement à ça, la bonté, le pardon et l'amour absolu. Ce qui a de quoi nous rendre fous... Tous ces problèmes, et bien d'autres encore, ont petit à petit poussés les bonnes gens hors de la Foi, et lorsque la Science est arrivée, elle n'a eu qu'à récolter tous ceux qui sont tombés du train.
Je vous rejoins entièrement (ainsi que Nietzsche apparemment) sur "la destruction du dogme se déroule alors par un doute, un scepticisme extrême, digne du complotisme" : je crois que c'est le plus la compréhension la plus importante qu'on peut et doit avoir de nos jours concernant notre Système : on ne peut absolument pas savoir ce qui est Vrai. L'Histoire est manipulée, les médias racontent ce qu'ils veulent, les politiques ne rendent pas de compte, les industriels font probablement 100x plus d'atrocités que n'en dépeignent les déjà si nombreux biopics à leurs sujets... Et tout ce beau monde se réunit mensuellement et annuellement, à l'abri des caméras, dans le Diner du Siècle (en France), le Bilderberg, et d'autres endroits. Et je ne fais qu'effleurer le problème, qui est incroyablement plus profond et généralisé. Il n'y a rien de démocratique là-dedans, et quand on comprend ça, quand on comprend ce qu'on appelle le "Lyssenkisme" ("la science corrompue par l'idéologie, où les faits sont dissimulés ou interprétés de manière scientifiquement erronée", Wiki), alors on ne peut que douter de ce qu'on nous dit.
Et c'est le même problème pour le conspirationnisme, d'ailleurs : quand on comprend ce que sont les biais cognitifs, alors on devine que fatalement, aucune source n'est fiable, et donc, que même les sources "conspi" les plus intéressantes à priori, sont quand même portées par des gens qui sont manipulés par leur cerveau (comme nous le sommes tous). On ne doit vraiment jamais rien prendre pour argent comptant, et ne rien considérer comme vrai, car il se peut totalement que la Vérité soit à des années-lumières de ce qu'on pense savoir.
Donc, on DOIT arrêter de croire, c'est une étape essentielle pour qu'on finisse par décider de créer un autre Système, tous ensemble (ce me semble être la seule solution en tout cas, pour sauver l'Humanité de la chute : que les peuples fassent "Secessio Plebis", et qu'ils fabriquent tous ensemble un Nouvel Ordre Mondial réellement démocratique, aux antipodes de celui que dessine notre Oligarchie Supranationale jusqu'à présent. Attention, je dis pas que TOUT est à jeter dans notre Système, il y a plein de bonnes choses qu'on doit continuer d'utiliser et de faire, mais bon, vous voyez l'idée).
Après, ça ne veut pas dire que la Vérité n'existe pas, et qu'on ne doit pas tout faire pour essayer de l'atteindre. Mais on doit comprendre que la Vérité absolue nous est inatteignable, par définition, puisque nous ne pourrons jamais connaitre tous les éléments qui forgent cette Vérité.
La Science est une excellente chose, c'est dans notre ADN que d'essayer de comprendre la réalité, mais on doit tout faire pour que la Science soit neutre, non manipulée par quelque Pouvoir que ce soit. Et les religions et les spiritualités sont de très bonnes choses, car c'est ce qui essaye de nous expliquer ce qui nous parle profondément et qui est hors d'atteinte par la Science, mais on doit tout faire pour que ces courants ne soient pas utilisés à mauvais escient par des personnes mal-intentionnées ou malades, et on doit tout faire pour unir au maximum ces courants, car au fond, ils parlent tous de la même Vérité absolue, avec des mots différents. C'est une des plus grandes tragédies et des plus grands blasphèmes, qu'il y ait eu autant de haine et de sang versé soit disant au nom de Dieu (je crois que Dieu sert d'excuse, dans ces moments là, pour que les individus / dirigeants malades extériorisent leurs violence).
@Mr Fl0v Et bien, merci pour tout ce que vous dites, c'est très profond et ça me semble faire sens ! Je ne connais Nietzsche qu'ultra superficiellement, je vais me faire une vidéo du Précepteur histoire de, et si vous voulez bien me conseiller un ou deux livres de lui, que je les rajoute à ma liste ! (je viens d'en commander 40, j'ai donc pas mal de lecture avant de faire une nouvelle commande ^^)
@Mr Fl0v Merci pour toutes ces infos, ça s'annonce en effet passionnant ! Je n'ai peut-être pas le bagage pour affronter cette lecture aujourd'hui, mais j'espère l'avoir tout bientôt ;)
Merci pour cet échange ;)
Mais le problème dans le calcul du dénominateur c'est qu'on dois prendre en compte de toutes les théories possibles même les plus invraisemblables ?
J'ai juste un bête avis, mais je pense que les théories invraisemblables sont négligeables.
@@我妻由乃-v5q Ouais mais si il y en a beaucoup il faut les compter ^^
@@alcidedragon Alors peut-être réunir les probabilités alternatives en une seule? Estimer la probabilité qu'une théorie alternative soit vraies?
@@我妻由乃-v5q Pour faire ça il faut toutes les connaitres ce qui revient au même ^^'
@@alcidedragon Pas faux, sachant qu'il y a une infinité de théorie alternative en général...
Le lien à propos des conférences est 404
Mais le terme hyper complexe au dénominateur est pas seulement complexe il me semble. Il fait appelle à toutes les théories alternatives, y compris les théories qui n'ont pas été imaginées !!
Et donc la "formule du savoir doit" pouvoir s'appliquer au bayésianisme ?
Je le sentais mal au début de la série, j'avais l'impression de décroché avant même d'avoir commencé a comprendre la formule de bayes mais là, en remplaçant les terme par des mots j'ai l'impression de commencer à raccrocher les wagon ^_^
Je pense que l'application me donnera encore plus de clés. :)
Je me demandais s'il faut un bon niveau de math pour lire ton livre ou si c'est de la vulgarisation relativement accessible ? J'ai pas de problèmes particulier avec les math (surtout depuis que je suis réconcilié avec les nombres complexes (merci Nicotupe #podcastscience201)) mais j'ai un niveau bac S(faible)/BTS informatique pas plus.
Le livre est écrit pour être agréable, même si l'on esquive les maths dedans ;)
Merci
Enfin il faudrait un peut préciser l'univers et les choses de ce genre parce que là un se retrouve avec un univers qui contient donc D mais aussi D barre et on cherche donc à estimer la probabilité d'une théorie T sur tout l'univers alors même qu'il contient tout les évènements de D barre hors D barre n'est pas le monde réel dans lequel on vit donc je trouve ça un peut audacieux de donner une estimation...
Sinon si on estime que D barre est vide alors l'univers est absorbé par D et donc toutes ces notations conditionnelles n'ont plus d'utilité...
Naaaaan!
J’habite la Chaux de fonds!
L’endroit ou y’a Ludesco
Mais j’ai une répétition de théâtre qui dure jusqu’a 17:00 😭😭😭
Tu resteras un peu après?
Je te suis depuis très longtemps mais par manque de temps je n'ai jamais pris le temps de regarder tes séries. En ce moment je mange tes vidéos par 10.
Petite question concernant le passage à la cinquième minute. Tu dis qu'on doit supposer la théorie T vraie à 100%. Par quelle terme cette supposition se traduit-elle ? p(T) = 1 ?
En fait, c'est pour calculer P[D|T]. Ça correspond à imaginer T vrai à 100%,et se demander, dans ce cas, si D est probable.
Chuis dégoûtée..ça fait 3 semaines que je pense toutes les nuits à cette histoire d'enfants, et j'ai l'impression que j'avais rien compris à l'énoncé finalement. J'ai encore des progrès à faire.
3:00 Lê à 4 ans : " Rah encore faux ! La prochaine fois je réussirais à prouver l'hypothèse de Riemann ! "
En gros si j'ai bien compris, la différence entre crédance et vraissemblance, c'est que la vraissemblance ne se calcule que sur un singleton comme univers des possibles alors que la crédance pas forcément. Ou dit autrement, une vraissemblance est une crédance sur un singleton des possibles. Vraissemblance => crédance mais y a pas équivalence ? (j'adore utiliser des mots compliqués, comme ça les gens croient que je comprends ce que je dis :D)
Ah oui et j'ai hâte aussi d'avoir tes outils pour déterminer un bon d'un mauvais préjugé. Car au final, est-ce pertinent de prendre comme préjugé au temps T la probabilité conditionnelle calculée à T-1, et pourquoi ?
Je me regale de semaine en semaine, hmmm ! Merci Lê
Non la différence est qu'on parle systématiquement de la vraisemblance des données. Par opposition je parle de la crédence des théories.
C'est moi ou j'ai 10x plus de mal a comprendre cette video que les deux autres XD
C'est le mot "crédence" qui me bloque perso, j'arrive pas à trouver de définition autre qu'en rapport avec la menuiserie :x (j'imagine qu'il le définit dans une autre vidéo, j'irai regarder les 2 autres de cette série)
Le mot crédence est expliqué dans cette vidéo (juste avant de l'employer), il désigne simplement le degré de confiance en la théorie
C'est pas si dificile a comprendre c'est juste que dans les autres videos j'ai pas eu a revoir 2 fois ou pauser pour comprendre
@@timothemalahieude5076 Ah oui bien vu, j'étais passé complètement à côté, en remattant plusieurs fois cette zone afin d'essayer de comprendre... lol.
Attend la suivante alors :)
Je rêve du jour où Étienne Klein tombera sur cette vidéo et s'en suivra un débat passionnant entre deux esprits brillants
Étienne Klein c'est un nullard qui pompe ses idées à droite à gauche et ne fait que les répéter sans trop comprendre grand chose
Excellent !
Je suis évidemment en accord avec toi sur l'importance de la formule de Bayes et les résultats qui en découlent, notamment en apprentissage automatique.
Mais dans tes vidéos tu présentes cela au même niveau que ton interprétation des probabilités, qui elle me semble beaucoup moins évidente.
En particulier :
1) La formule de Bayes est particulièrement utile si le "savoir" manipulé est probabiliste, en particulier dans une approche d'incertitude épistémique [1].
Mais parfois l'approche booléenne peut suffire, ou d'autres approches être plus adaptées, voir par exemple les différentes logiques modales.
Ainsi, présenter la formule de Bayes comme LA formule du savoir me semble... abusif, même si je peux comprendre ton enthousiasme.
2) Pourquoi parler de "crédence" ?
En français, la crédence est un meuble, tu fais juste un calque de l'anglais. Vu le contexte, pourquoi ne pas assumer (comme pour "préjugé") et parler de croyance ?
D'ailleurs, il s'agit d'une interprétation subjectiviste [2] des probabilités, mais (de ce que j'en ai compris, corrige-moi si je me trompe) le théorème de Cox-Jaynes formalise plutôt la notion objectiviste de plausibilité.
Donc la confusion que tu fais entre croyance et connaissance n'est pas nécessaire, et me semble même plutôt problématique dans de la communication scientifique.
Enfin, encore merci pour le travail que tu fais, je trouve vraiment chouette que tu vulgarises des théories si passionnantes et importantes :)
[1] www.dr-apeiron.net/doku.php/fr:reflexion:formule-savoir#l_incertitude_epistemique
[2] www.dr-apeiron.net/doku.php/fr:reflexion:formule-savoir#subjectiviste_contre_objectiviste
etant nul en math, je ne voit pas du tout comment apliquer la formule au theoreme des 2 enfants, mais je suis plutot confiant a 90% sur ma theorie qui est pour rappel: 1/3 et pas 1/2 car le 1/2 est baser sur une erreur a 8:48 de la video 1: ua-cam.com/video/ZEukm18IMkw/v-deo.html erreur ou Lê dit " on a autant de chance que le premier enfant dont on entend parler soit une fille que un garçon" or cette affirmation est fausse, quand on regarde attentivement il y a 2 chance sur 3 que le premier enfant dont on entend parler soit un garçon ( car les possibilités sont GG GF et FG, ce qui fait 4 garçons et 2 filles ). or donc 66% de chance que le 1er enfant dont on entend parler soit un G x par 1 chance sur 2 que l'autre soit un garçon aussi = 2/3x1/2 = 2/6 = 1/3 = 33% de chance, ce qui me semble cohérent car un autre résultat impliquerai une surnatalité de garçon sur terre que l'on observe pas. ( si dans chaque fratrie ou il y a un garçon il y a 1 chance sur 2 que l autre soit aussi un garçon alors sur 10 fratries on aurai 5 GG et 5 GF ce qui ferai 15 G et 5 F et inversement pour les fraterie avec une fille... ( 15FF et 5 FG ) ce qui impliquerai que les fratrie FF et GG serai plus courante que les fraterie GF ou FG ce qui va a l encontre des connaissances biologiques.
Alors, comment on fait ???? Ché plus moi ?
Pourquoi employer le terme crédence,et serait-il possible de le définir plus précisément ?
D'autres parts, serait-il possible d'appliquer les théories les plus simples, puisqu'il faut les préférer ? :-)
Je suis totalement convaincu par cette approche de raisonnement qu'on devrait s'imposer au quotidien, cependant si on applique nos formules pour prédire par exemple les déplacements de la "Fourmi de Langton", (voir excellente vidéo Science Étonnant) celles-ci vont nous indiquer que ceux-ci décriront des figures toujours symétriques; et puis, vers 2000 déplacements, les données changent, alors nos formules et donc notre raisonnement, vont nous prédire que tous ces déplacements ne seront plus symétriques mais chaotiques. Et puis, vers 10000 déplacements, ceux-ci décrivent une "autoroute" non prédite par aucune stat. ou formule. Et nos formules et raisonnements nous prédisent qu'elle se déplacera toujours en "autoroute"... Alors, comment on fait ???? Ché plus moi ?
"Le maximum de vraisemblance n'est presque jamais la théorie la plus crédible".
Monsieur Lê, pourriez vous venir un petit peu ici pour une explication avec bûcher avec moi et mes collègues économètres. Alors comme ça on aime pas le maximum de vraisemblance? Et qui c'est qui va se prendre quelques tests asympotiques dans le fondement :)))
(bon, ok je sais bien que vous ne parlez pas de la même chose, mais en entendant ça fait tout bizarre).
Crédence Clearwater Revival. J'adore ce groupe ;-)
@@darkiller35 ah ouiiiiiii, joli !
Tu m'as perdu à 5:49, je suis pas sûr qu'un lundi soir soit le moment idéal pour ce genre de vidéo, je vais attendre ce week-end.
A copier 100 fois: "la vraisemblance des données n'est pas la credance de la théorie".
Très pointu... Mais: c'est la savoir Probabiliste ! Une question parallèle est: n'y a t'il un savoir Que probabiliste (ou 'aussi Non-probabiliste') ? P.ex.un savoir dialectique (système de contradictions, yin-yang...), un savoir inconscient (de la signifiance d'avec le Bébé), un savoir déterministe (de l'exactitude à p=1), etc
Bien, clair
Salut Lê, ma femme m'a demandé de m'intéresser au vaccin contre le papillomavirus. Et là j'ai pensé à toi! Outre les débats qui font rage je me suis demandé quelle était la probabilité d'attraper le cancer à cause du papillomavirus sachant qu'on était vacciné ou pas contre certaines souches du papillomavirus.... et du coup la probailité de l'attraper sachant qu'on est pas vacciné. Ou bien la probabilité d'attraper une maladie grave en tant qu'effet secondaire (sachant qu'on s'est vacciné).... bref j'ai commencé à y réfléchir et je me suis fait mal à la tête!
Bon bha voilà. Tu as parlé de "à priori" et "à posteriori" 😉 cf. Mon commentaire à la vidéo précédente.
🎉
Concernant l'énigme des 2 enfants, les raisonnements pour prédire les probabilités d'avoir 2 garçons pour quelqu'un qui n'a pas encore d'enfant ne peuvent pas être les mêmes que ceux découlant de l’énoncé de Lé, à savoir, un père a déjà 2 enfants ET on sait déjà qu'un des 2 enfants est un garçon... C'est différent. Réflexion, réflexion...
Mais dans l'épisode précédant t'as dit dans le raisonnement 1 que on peut avoir fille garçon ou garçon fille sauf que quand tu dis fille garçon c'est dans le cas où la fille nait avant le garçon donc si le 1er enfant nait et c'est un garçon il faut non seulement enlever la possibilité fille fille mais aussi fille garçon ce qui revient à 50% de chances.
Donc pour moi ça reste 50% de chance.
dans le 1er épisode*