Résumé
Et si les machines ne lisaient pas l’avenir, mais calculaient seulement les futurs les plus plausibles ?
Des prévisions météorologiques aux diagnostics médicaux, de la gestion énergétique aux marchés financiers, les algorithmes prédictifs occupent une place croissante dans nos décisions. Leur puissance est incontestable : ils analysent des volumes considérables de données, détectent des régularités invisibles et actualisent rapidement des probabilités. Pourtant, leurs résultats restent dépendants du passé, de la qualité des données et d’un monde qui peut changer sans prévenir.
Ce livre explique avec clarté comment fonctionnent la prédiction algorithmique, l’intelligence artificielle, l’apprentissage automatique et les modèles probabilistes. Il montre leurs réussites concrètes, notamment dans la météo, la santé et l’énergie, mais aussi leurs limites face aux crises, aux événements rares, aux biais sociaux et aux comportements humains.
Accessible, documenté et tourné vers l’avenir, Peut-on prédire l’avenir avec des algorithmes ? invite à dépasser le mythe de l’oracle numérique pour comprendre ce que les machines savent réellement anticiper.
Auteur
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Léwis Verdun est un auteur contemporain âgé d'une quarantaine d'années, reconnu pour ses capacités à rendre accessibles des sujets variés et complexes. Passionné par la transmission claire et concise du savoir, Léwis bénéficie d'un parcours riche et diversifié dans de nombreux domaines. Tout au long de sa carrière, il a su développer une méthode efficace permettant d’aborder de manière simple et captivante des concepts parfois compliqués. Aujourd'hui, au sein de la maison d'édition FIVE MINUTES, Léwis met à profit son savoir-faire éditorial et son expertise pédagogique, tout en s’aidant des outils les plus avancés en intelligence artificielle pour assister son processus créatif. Grâce à cette approche hybride et novatrice, il offre aux lecteurs des contenus pertinents, enrichissants et adaptés au rythme de vie contemporain.
Caractéristiques
Publication : 20 octobre 2026
Support(s) : eBook [ePub]
Protection(s) : Marquage social (ePub)
Taille(s) : 167 ko (ePub)
EAN13 eBook [ePub] : 9791043419805