Voici quelques repères dans cette vidéo d'1 h : présentation des 2 intervenants ; 1:42 définition, CM 10:10 Bayes ; 12:30 NM 3 étapes ; 15:55 Que peut apporter l'approche bayésienne à la pensée critique ; 19:40 formule de Bayes m'a rendu humble (CM) ; 25:50 mettre les hypothèses en compétition ! ; rejet d'hypothèse nulle contre le bayesianisme = remet en cause des publications scientifiques reposant sur 'p value' ; 30:50 Limites de cette approche ; déjà des hypothèses sous-jacentes dans les questions ou affirmations ; 34:00 la qualité des données entrantes fait la qualité des conclusions ; 37:05 Questions ; comment faire rentrer de bonnes informations : vérifier plus la qualité des données que la qualité des raisonnements ; 39:28 part de subjectivité, objectivisme : nécessairement subjectif [propos trop binaire] ; rapport de croyance a priori (hypothèse A/B) qui est subjectif X puissance de la preuve = multiplier les 2 ; le rapport de vraisemblance est objectif ; on multiplie subjectif par objectif ; en situation d'incertitude ; 43:45 chemin parcouru vs endroit où on est ; 45:25 en pratique scientifique : "p value" est assez binaire, fréquentisme ; change la présentation des résultats : compile les probabilités.
Toujours hyper agréablement surpris par la facon ultra simple dont a Mr Michel d'expliquer les choses en ajoutant des éléments pertinent ☝️. J'ai passer un très bon moment en apprenant toute ces choses. Merci 👌
Bonjour, quelle plaisir de découvrir une nouvelle vidéo ! Je me suis surpris à exprimer à haute voix : "Oh ça ça va être intéressant !", en lisant la présence de Christophe ;-).... je compléterai après visionnage..... si nécessaire ! ;-) Merci. Je viens de passer la moitié.... et ma croyance du départ, de voir une discussion passionnante, était de précisément beaucoup sur 100 (!)... les nouvelles informations n'ont eu qu'une faible incidence, sur le résultat bayesien appliqué à mon préjugé. Vraiment merci de nous proposer cette qualité d'hygiène intellectuelle...
Merci, hyper intéressant 👏 Un changement de mindset, par rapport à la pensée dominante, où il est encore bien vu de "rester égal à soi-même" 🤦 L'approche bayesienne semble plutôt humble et agréable dans les échanges, moins encline à se tromper et tend à éviter une éventuelle persistance dans l'erreur.
Merci pour la conférence, c'était intéressant :) Quelqu'un aurait le lien vers le sondage (ou la vidéo, s'il y en a une) de M. Phi dont le spectateur et Christophe Michel parlent vers 56:30, sur le "contre-factuel", svp ?
Cette vision des proba est étonnante. Je m'y essaie depuis un moment. Mais l'approfondissement du concept est vertigineux quand on n'est pas mathématicien. Perso j'en suis encore au paradoxe des deux enfants. Merci à Christophe pour son approche philosophiquement abordable.
Le résultat d'un "paris bayésien" ne dépend-il pas de l'objet du paris? Si on remplace le tour de vaisselle par le tour de nettoyage de la fosse septique, peut-être qu'on ne parie plus à 10 contre 1 sur la boite de vis.
Je pense qu'il y a une confusion. L'a priori d'une personne, et un a priori dans la Science, ce n'est pas du tout la même chose. Une personne peut fixer son a priori comme il le souhaite, au pifomètre. En Science, c'est un peu plus carré. Un article qui dirait "mon a priori subjectif est de 60%", cela ne passera pas, on se demandera d'où sort le 60%. En Science, l'a priori va être quantifié en se basant sur l'État de l'Art (et certes dépendra des articles/rapports/documents sur lesquels on va s'appuyer). Quand les sceptiques disent qu'il faut d'abord suspendre le jugement, c'est pour tenter de ré-examiner (et rechercher) chaque élément sans les interpréter dans un sens ou dans l'autre, dont les éléments qui ont initialement forgés l'a priori. L'a priori est à l'intérieur même du raisonnement, de part les éléments qu'on va ré-examiner (ou des heuristiques qu'on va utiliser). La suspension du jugement, c'est aussi accepter, soit-même, de ne pas savoir, donc de ne pas se donner trop confiance dans ses a priori. Si derrière, j'ai des a priori à cause e.g. d'un biais de disponibilité, d'un biais de confirmation, ou autre, je ne vais pas en tenir compte. Car je sais que cet a priori n'est pas fiable. Je sais qu'un décompte méthodique du nombre de voitures qui passent sous la fenêtre sera bien plus fiable qu'une estimation au doigt mouillé. Par contre, si le résultat paraît vraiment aberrant, on va creuser un peu, car il y aura très certainement eu une erreur quelque part. Si le résultat est -1 voiture / h sous ma fenêtre, ou 0 voitures par ans sous ma fenêtre, ou 200 voitures par secondes sous ma fenêtre, y'a peut-être un problème.
Je reste un peu sur ma faim. Les points que j'aurais aime voir aborder: 1) pourquoi le raisonnement Bayesien, et les stats en general, sont-il si "etrangers" a notre maniere de penser et d'arriver a des croyances et des decisions? Il semblerait que cette approche ne soit pas optimale pour la survie et la replication de l'espece. 2) loi de Bayes et morale/discrimination/racisme/sexisme... Si je suis proprietaire d'appart, policier a la recherche de trafiquants, patron, politique, etc, faut-il froidement optimiser mon application de la loi de Bayes? Ai-je vraiment envie, et le droit, de me baser sur les priors ethniques/sexuels, a supposer qu'ils soient connus?
Un peu tardif mais je suis curieux vis a vis de vos questions ? 1) Pourquoi trouvez vous que le raisonnement Bayesien est "étranger" à notre manière de penser et surtout pourquoi vous pensez que l'approche n'est pas optimale pour la survie et réplication de l'espèce ? Personnellement, je trouve qu'au contraire le Bayesianisme représente mieux notre façon naturelle d'aborder nos questions du quotidien, et que, de ce fait, montre bien qu'elle fonctionne pour la survie de notre espèce. Quand mon voisin me dit qu'il a un chat, mon apriori me dit que c'est probable, et je suis a l'aise a l'idée de me dire que "Je sais que mon voisin a un chat". Par contre s'il me dit qu'il a une licorne, je vais être naturellement sceptique. Sans même réfléchir a la formule de bayes, l'intuition naturelle est déjà énormément bayesienne. 2) Je ne suis pas sur de bien comprendre cette question, mais est-ce que la on ne serait pas de le cas ou ce n'est pas le raisonnement qui pose problème, mais plutôt les données auquel on a accès ? Un policier qui est tout le temps confronté a des truands va forcément avoir des "données" différente d'un agriculteur travaillant dans un petit village dans les landes. Pour le coup le problème ne vient pas de la mécanique de raisonnement, mais des données sur lesquels on se base.
![Quand la Science appelle à l'aide pour l'humanité ? Aurélien Barrau [EN DIRECT]](http://i.ytimg.com/vi/XO4q9oVrWWw/mqdefault.jpg)
![Science et société, où va-t-on ? Étienne Klein [EN DIRECT]](/img/n.gif)
Voici quelques repères dans cette vidéo d'1 h :
présentation des 2 intervenants ; 1:42 définition, CM 10:10 Bayes ; 12:30 NM 3 étapes ;
15:55 Que peut apporter l'approche bayésienne à la pensée critique ; 19:40 formule de Bayes m'a rendu humble (CM) ; 25:50 mettre les hypothèses en compétition ! ; rejet d'hypothèse nulle contre le bayesianisme = remet en cause des publications scientifiques reposant sur 'p value' ;
30:50 Limites de cette approche ; déjà des hypothèses sous-jacentes dans les questions ou affirmations ; 34:00 la qualité des données entrantes fait la qualité des conclusions ;
37:05 Questions ; comment faire rentrer de bonnes informations : vérifier plus la qualité des données que la qualité des raisonnements ; 39:28 part de subjectivité, objectivisme : nécessairement subjectif [propos trop binaire] ; rapport de croyance a priori (hypothèse A/B) qui est subjectif X puissance de la preuve = multiplier les 2 ; le rapport de vraisemblance est objectif ; on multiplie subjectif par objectif ; en situation d'incertitude ; 43:45 chemin parcouru vs endroit où on est ; 45:25 en pratique scientifique : "p value" est assez binaire, fréquentisme ; change la présentation des résultats : compile les probabilités.
C'était un agréable moment, merci a tous ceux qui étaient dans la salle ce jour là, les discussions étaient passionnantes.
D'ailleurs Wagner Egger a posé une question à la fin..
Toujours hyper agréablement surpris par la facon ultra simple dont a Mr Michel d'expliquer les choses en ajoutant des éléments pertinent ☝️. J'ai passer un très bon moment en apprenant toute ces choses. Merci 👌
Un régal cette table ronde ! MERCI
Bonjour, quelle plaisir de découvrir une nouvelle vidéo ! Je me suis surpris à exprimer à haute voix : "Oh ça ça va être intéressant !", en lisant la présence de Christophe ;-).... je compléterai après visionnage..... si nécessaire ! ;-)
Merci.
Je viens de passer la moitié.... et ma croyance du départ, de voir une discussion passionnante, était de précisément beaucoup sur 100 (!)... les nouvelles informations n'ont eu qu'une faible incidence, sur le résultat bayesien appliqué à mon préjugé.
Vraiment merci de nous proposer cette qualité d'hygiène intellectuelle...
C’est magnifique comme d’habitude. Merci beaucoup.
Je suis fan de ChrisMich ET de Nicolas Martin (de celui-ci précisément, bien que d'autres aient aussi des qualités), et cette vidéo me comble. Merci !
Merci, hyper intéressant 👏
Un changement de mindset, par rapport à la pensée dominante, où il est encore bien vu de "rester égal à soi-même" 🤦
L'approche bayesienne semble plutôt humble et agréable dans les échanges, moins encline à se tromper et tend à éviter une éventuelle persistance dans l'erreur.
Merci pour la conférence, c'était intéressant :) Quelqu'un aurait le lien vers le sondage (ou la vidéo, s'il y en a une) de M. Phi dont le spectateur et Christophe Michel parlent vers 56:30, sur le "contre-factuel", svp ?
Cette vision des proba est étonnante. Je m'y essaie depuis un moment. Mais l'approfondissement du concept est vertigineux quand on n'est pas mathématicien. Perso j'en suis encore au paradoxe des deux enfants. Merci à Christophe pour son approche philosophiquement abordable.
Le résultat d'un "paris bayésien" ne dépend-il pas de l'objet du paris? Si on remplace le tour de vaisselle par le tour de nettoyage de la fosse septique, peut-être qu'on ne parie plus à 10 contre 1 sur la boite de vis.
Merci 😍😍😍
Ok. Merci.
Cool
Je pense qu'il y a une confusion. L'a priori d'une personne, et un a priori dans la Science, ce n'est pas du tout la même chose. Une personne peut fixer son a priori comme il le souhaite, au pifomètre. En Science, c'est un peu plus carré. Un article qui dirait "mon a priori subjectif est de 60%", cela ne passera pas, on se demandera d'où sort le 60%. En Science, l'a priori va être quantifié en se basant sur l'État de l'Art (et certes dépendra des articles/rapports/documents sur lesquels on va s'appuyer).
Quand les sceptiques disent qu'il faut d'abord suspendre le jugement, c'est pour tenter de ré-examiner (et rechercher) chaque élément sans les interpréter dans un sens ou dans l'autre, dont les éléments qui ont initialement forgés l'a priori. L'a priori est à l'intérieur même du raisonnement, de part les éléments qu'on va ré-examiner (ou des heuristiques qu'on va utiliser). La suspension du jugement, c'est aussi accepter, soit-même, de ne pas savoir, donc de ne pas se donner trop confiance dans ses a priori.
Si derrière, j'ai des a priori à cause e.g. d'un biais de disponibilité, d'un biais de confirmation, ou autre, je ne vais pas en tenir compte. Car je sais que cet a priori n'est pas fiable. Je sais qu'un décompte méthodique du nombre de voitures qui passent sous la fenêtre sera bien plus fiable qu'une estimation au doigt mouillé.
Par contre, si le résultat paraît vraiment aberrant, on va creuser un peu, car il y aura très certainement eu une erreur quelque part. Si le résultat est -1 voiture / h sous ma fenêtre, ou 0 voitures par ans sous ma fenêtre, ou 200 voitures par secondes sous ma fenêtre, y'a peut-être un problème.
Je reste un peu sur ma faim. Les points que j'aurais aime voir aborder: 1) pourquoi le raisonnement Bayesien, et les stats en general, sont-il si "etrangers" a notre maniere de penser et d'arriver a des croyances et des decisions? Il semblerait que cette approche ne soit pas optimale pour la survie et la replication de l'espece. 2) loi de Bayes et morale/discrimination/racisme/sexisme... Si je suis proprietaire d'appart, policier a la recherche de trafiquants, patron, politique, etc, faut-il froidement optimiser mon application de la loi de Bayes? Ai-je vraiment envie, et le droit, de me baser sur les priors ethniques/sexuels, a supposer qu'ils soient connus?
Un peu tardif mais je suis curieux vis a vis de vos questions ?
1) Pourquoi trouvez vous que le raisonnement Bayesien est "étranger" à notre manière de penser et surtout pourquoi vous pensez que l'approche n'est pas optimale pour la survie et réplication de l'espèce ? Personnellement, je trouve qu'au contraire le Bayesianisme représente mieux notre façon naturelle d'aborder nos questions du quotidien, et que, de ce fait, montre bien qu'elle fonctionne pour la survie de notre espèce. Quand mon voisin me dit qu'il a un chat, mon apriori me dit que c'est probable, et je suis a l'aise a l'idée de me dire que "Je sais que mon voisin a un chat". Par contre s'il me dit qu'il a une licorne, je vais être naturellement sceptique. Sans même réfléchir a la formule de bayes, l'intuition naturelle est déjà énormément bayesienne.
2) Je ne suis pas sur de bien comprendre cette question, mais est-ce que la on ne serait pas de le cas ou ce n'est pas le raisonnement qui pose problème, mais plutôt les données auquel on a accès ? Un policier qui est tout le temps confronté a des truands va forcément avoir des "données" différente d'un agriculteur travaillant dans un petit village dans les landes. Pour le coup le problème ne vient pas de la mécanique de raisonnement, mais des données sur lesquels on se base.
je conseille l'achat d'un lave-vaisselle au couple Michel.