Cette main robot apprend toute seule à résoudre un Rubik's cube, et 15 autres news du futur résumées pour vous !

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Je m'appelle Thomas, plus d'infos sur moi en bas d'email.

Voici donc ma veille de la semaine passée :)

L'apéro

  • 10 ans de progrès chez Boston Dynamics. ça donne quoi dans 10 ans ?

  • 125 universités aux USA offrent des bourses e-sports (jeux vidéos!!)

  • Ce site transforme un selfie en portrait façon renaissance : https://aiportraits.com/

    • malheureusement, le site est down apparemment

  • Exemple d'IA qui rend service : un drone détecte les requins et prévient les surfeurs

  • Conclusions suite à une expérience de revenu de base : l'argent est dépensé dans les premières nécessités

    • a universal basic income (UBI) experiment in Stockton, California : it seems most of the 125 people in the program used the $500 they received each month for food, utility bills, and clothing.

    • recipients spent about 40 percent of the funds on food, 24 percent on sales and merchandise, and 11 percent on utility bills. They spent the remainder on car maintenance, medical expenses, insurance, education, self care, and even donations.

  • Le vote n'est pas qu'une invention humaine : les lycaons d'Afrique (sorte de hyène) votent pour décider d'aller chasser !

    • Les lycaons se réunissent et "votent" le choix de partir ou non a la chasse en produisant un éternuement. Si le couple dominant vote, il faudra 2 ou 3 autres votes pour partir à la chasse, mais s'ils s'abstiennent, il faudra une dizaine de votes pour faire bouger la meute.

    • C'est une des seules espèces où les enfants mangent avant les adultes et où ce sont les femelles qui partent fonder leurs propres clans.

  • Mon article Ce que Gaspard Koenig et Laurent Alexandre ne comprennent pas sur l'IA (et les données) a pas mal buzzé sur Twitter la semaine dernière, voilà ce qu’en dit Laurent Alexandre lui-même : "Article passionnant : le cœur du débat ! A lire !" 

Au menu dans l'ordre

Résumées plus bas à même cet email, les 5 news suivantes :

  • Important et contre-intuitif, pour répondre aux collapsologues, déclinologues et autres apôtres de la décroissance : l'économie des pays développés croît mais en utilisant toujours moins d'acier, d'engrais et d'énergie!!

  • Remarquable!! Cette main robotique peut résoudre un Rubik's cube malgré des perturbations non rencontrées lors de son entraînement

  • L'automatisation, les robots et l'IA détruisent-ils déjà beaucoup d'emplois ?

  • Meilleurs passages de ce très long portrait de Jeff Bezos et récap de ses pratiques de businessman les plus originales (de the Atlantic)

  • Le meilleur livre sur l'IA que j'ai pu lire en français : AMBIVALENCE: Préparez-vous et vos enfants à l’ère de l’intelligence artificielle

Pour les 11 news suivantes, retrouvez les résumés sur ParlonsFutur.com en cliquant ici

  • Nouvelle biographie de l'inventeur Thomas Edison : ce qu'il faut retenir (de The Atlantic)

  • Le progrès technologique (et le e-commerce) contribuent en bonne partie à la très grande modération de l'infation (hausse des prix) (tiré de The Economist)

  • 3 mesure radicales pour résister et exister face à la Chine et les US

  • Cette startup veut stocker de l'énergie en levant des blocs de béton

  • L'impression 3D permet de frabriquer des fusées avec 100 fois moins de pièces !

  • Les soldats sur le front sont de plus en plus distraits par leurs écrans : un vrai casse-tête pour nos stratèges militaires

  • Des ingénieurs prouvent que le design des soucoupes volantes est viable

  • Des chercheurs inventent un nouveau matériau solide mais compressible, sans faire d'expérience, juste grâce à l'IA

  • Construire et opérer des éoliennes en passe de devenir moins cher que d'exploiter des centrales au gaz existantes au Royaume-Uni !

  • Une IA de Deepmind décrypte d'anciens caractères grecs mieux que les spécialistes humains

  • Qu'en penser ? L'armée américaine s'associe à une organisation qui enquête sur les OVNIs pour étudier de mystérieuses technologies!!  (de Popular Mechanics, CNN, New York Times)

À table !

Important, pour répondre aux collapsologues : l'économie américaine croît mais en utilisant toujours moins d'acier, d'engrais et d'énergie!!

  • not only Americans are consuming fewer resources per capita but also they are consuming less in total of some of the most important building blocks of an economy: things such as steel, copper, fertilizer, timber, and paper. Total annual U.S. consumption of all of these had been increasing rapidly prior to 1970. But since then, consumption had reached a peak and then declined.

  • a detailed study of the use of 100 commodities in the United States from 1900 to 2010," Ausubel wrote. "We found that 36 have peaked in absolute use…Another 53 commodities have peaked relative to the size of the economy, though not yet absolutely. Most of them now seem poised to fall."

  • United Kingdom began to reduce its consumption of physical resources in the early years of the last decade, well before the economic slowdown that started in 2008. This conclusion applies to a wide variety of different physical goods, for example water, building materials and paper and includes the impact of items imported from overseas. Both the weight of goods entering the economy and the amounts finally ending up as waste probably began to fall from sometime between 2001 and 2003."

  • this finding is important. It suggests that economic growth in a mature economy does not necessarily increase the pressure on the world's reserves of natural resources and on its physical environment. An advanced country may be able to decouple economic growth and increasing volumes of material goods consumed.

  • A sustainable economy does not necessarily have to be a no-growth economy."

  • Many metals are "post-peak" in America, meaning that the country hit its maximum consumption of each of them some years ago and has seen generally declining in use since then. The magnitude of the dematerialization is large. In 2015 (the most recent year for which USGS data are available), total American use of steel was down more than 15% from its high point in 2000. Aluminum consumption was down more than 32% and copper 40% from their peaks.

  • In the years since 1970, the economy has continued to grow pretty steadily, but consumption of metals has reversed course and is now decreasing. We're now getting more "economy" from less metal year after year. We'll see a similar great reversal in the use of many other resources.

  • What about agriculture? Here again, output (crop tonnage) used to be tightly linked to inputs (water and fertilizer). But then that relationship changed, and we're now getting more from less.

  • Fertilizer use is down almost 25% from its 1999 peak, and by 2014 total water used for irrigation had decreased by more than 22% from its maximum in 1984. Total cropland has also fallen, to levels rivaling the lowest points of the previous century.

  • Of the 72 resources tracked by the USGS, only six are not yet post-peak. Of these, we spend by far the most on gemstones.

  • total American energy use in 2017 was down almost 2% from its 2008 peak, especially since our economy grew by more than 15% between those two years.

  • American consumption of plastics, which is not tracked by the USGS, is an exception to the overall trend of dematerialization. Outside of recessions, the United States continues to use more plastic year after year in the form of trash bags, water bottles, food packaging, toys, outdoor furniture, and countless other products. But in recent years, there has been an important slowdown.

  • between 1970 and the start of the Great Recession in 2007, American plastic use grew at a rate of about 5.2% per year. This was more than 60% faster than the country's GDP grew over the same period. But a very different pattern has emerged in the years since the recession ended. The growth in plastic consumption has slowed down greatly, to less than 2 percent per year between 2009 and 2015. This is almost 14% slower than GDP growth over the same period. So while America is not yet post-peak in its use of plastic, it's quickly closing in on this milestone.


Remarquable!! Cette main robotique peut résoudre un Rubik's cube malgré des perturbations non rencontrées lors de son entraînement

  • Il faut noter que la main robotique elle-même en tant que hardware existe depuis 15 ans, utilisée par de nombreux labos pour leurs expériences

  • l'algorithme lui-même qui permet de savoir quelles faces tourner dans quel sens et dans quel l'ordre, bref l'algo qui permet de résoudre le Rubik's cube, existe depuis 17 ans, un algo codé à la main, et non découvert par apprentissage par la machine, ce n'est pas ce dont il est question ici.

  • De nombreux robots parviennent à résoudre le Rubik's cube, plus vite même que celui d'OpenAI ici (par ex, “a machine developed by MIT solved a cube in less than 0.4 seconds”)

  • Mais aucun robot main humanoïde de ce type y était parvenu (pour un robot avec 24 degrés de liberté dans les mouvement, contre 7 en général pour un bras robot de base), c'est la dextérité du robot main qui est ici révolutionnaire, et la façon dont l'apprentissage s'est fait

  • ici la nouveauté est que le logiciel derrière la main a appris de lui-même comment le faire, via un "apprentissage par renforcement", c'est-à-dire en sachant quel est l'objectif à atteindre, et en se faisant récompenser ou pénaliser plus il se rapproche ou s'éloigne de l'objectif

  • “Human hands let us solve a wide variety of tasks. For the past 60 years of robotics, hard tasks which humans accomplish with their fixed pair of hands have required designing a custom robot for each task. As an alternative, people have spent many decades trying to use general-purpose robotic hardware, but with limited success due to their high degrees of freedom. In particular, the hardware we use here is not new—the robot hand we use has been around for the last 15 years—but the software approach is.”

  • l'autre révolution est que le robot n'a pas eu besoin de tout apprendre dans le monde réel, mais dans une simulation virtuelle, ce qui accélère l'apprentissage puisqu'on peut accélerer le temps dans les simulations et en tenir de très nombreuses en parallèle !

    • OpenAI put it through thousands of years of training in simulation before trying the physical cube solve.

    • But this only takes a few days because we can parallelize the training.

    • You also don’t have to worry about the robots breaking or hurting someone as you’re training these algorithms,”

  • "we developed a new method called Automatic Domain Randomization (ADR), which endlessly generates progressively more difficult environments in simulation. This frees us from having an accurate model of the real world, and enables the transfer of neural networks learned in simulation to be applied to the real world”

  • ADR starts with one environment, wherein a neural network learns to solve Rubik’s Cube. As the neural network gets better at the task and reaches a performance threshold, the amount of domain randomization is increased automatically. This makes the task harder, since the neural network must now learn to generalize to more randomized environments.

  • One of the parameters we randomize is the size of the Rubik’s Cube. ADR begins with a fixed size of the Rubik’s Cube and gradually increases the randomization range as training progresses. We apply the same technique to all other parameters, such as the mass of the cube, the friction of the robot fingers, and the visual surface materials of the hand. The neural network thus has to learn to solve the Rubik’s Cube under all of those increasingly more difficult conditions. ADR exposes the network to an endless variety of randomized simulations

  • not only did they change how much gravity there is in the simulation—they changed which way gravity points.

  • We find that our system trained with ADR is surprisingly robust to perturbations even though we never trained with them: The robot can successfully perform most flips and face rotations under all tested perturbations, though not at peak performance.

  • The system can handle situations it never saw during training (comme être embêté par une girafe en peluche, voir vidéo, ou avoir des doigts attachés, etc.) This shows that reinforcement learning isn’t just a tool for virtual tasks, but can solve physical-world problems requiring unprecedented dexterity.

  • Our robot still hasn’t perfected its technique though, as it solves the Rubik’s Cube 60% of the time (and only 20% of the time for a maximally difficult scramble).

  • Un pas vers une IA (et des robots) capable de généraliser ??

    • We believe that meta-learning, or learning to learn, is an important prerequisite for building general-purpose systems, since it enables them to quickly adapt to changing conditions in their environments. The hypothesis behind our methodology ADR is that a memory-augmented networks combined with a sufficiently randomized environment leads to emergent meta-learning, where the network implements a learning algorithm that allows itself to rapidly adapt its behavior to the environment it is deployed in.

    • "We believe that human-level dexterity is on the path towards building general-purpose robots"

  • Un pas vers l'explicabilité ? (et la fin du syndrome boîte noire absolue?)

    •  Ils ont développé un moyen de visualiser ce qu'il se passe dans la mémoire de l'algo, en temps réel

    •  "We find that each memory group has a semantically meaningful behavior associated with it. For example, we can tell by looking at only the dominant group of the network’s memory if it is about to spin the cube or rotate the top clockwise before it happens."

    • Visualizing our networks enables us to understand what they are storing in memory.

    • For example, we can tell by looking at only the dominant group of the network’s memory if it is about to spin the cube or rotate the top clockwise before it happens

  • Voir une vidéo du robot résolvant un cube, non éditée, vitesse réelle!

  • Voir la vidéo de présentation des travaux avec toutes les perturbations originales surmontées et non-rencontrées au préalable pendant l'apprentissage

  • Voir l'article sur le site d'OpenAI, avec plein de vidéos sympas


L'automatisation, les robots et l'IA détruisent-ils déjà beaucoup d'emplois ?

  • Il faut distinguer ce qu'il s'est passé, la désindustralisation chronique de certaines régions aux USA et en Europe depuis 20 ans, et ce qu'il pourrait se passer à l'avenir où tout reste ouvert, surtout du fait des progrès en IA

  • Pour ce qui est du passé, certains comme le candidat américain aux primaires démocrates Andrew Yang jugent que l'automatisation est largement responsable

  • After remaining steady for years, the total number of U.S. manufacturing jobs suddenly plummeted in the early 2000s—from more than 17 million in 2000 to under 14 million in 2007. (The Great Recession saw about 2.2 million more vanish, though they’ve bounced back a bit since.)

  • Some economists pointed out that while the number of manufacturing workers had crashed, factory output was still rising, which suggested that technological advances like industrial robots were just making things much more productive and efficient.

  • Mais il n'y a pas de consensus clair parmi les économistes, beaucoup considèrent que la raison première est la mondialisation et les délocalisations, notamment depuis l'entrée de la Chine dans l'OMC en 2001

  • In a 2018 paper, Susan Houseman of the Upjohn Institute for Employment Research showed that the rise in manufacturing productivity after the late 1990s was largely an illusion driven by how the government measures output in the computer and semiconductor industry. Within other manufacturing sectors, productivity grew slowly, which meant industrial robots probably couldn’t explain job losses.

  • And America hasn’t just lost manufacturing workers; as Houseman notes, the number of factories also declined by around 22 percent between 2000 and 2014, which isn’t what you’d expect if assembly workers were just being replaced by machines.

  • Plus, in a 2017 paper, economists Daron Acemoglu of MIT and Pascual Restrepo of Boston University concluded that the growth of industrial robots in the U.S. since 1990 could only explain between between 360,000 and 670,000 job losses.

  • And in a widely celebrated line of papers, economists David Autor, David Dorn, and Gordon Hanson have concluded that imports from China eliminated almost 1 million American manufacturing jobs from 1999 to 2011, and that the knock-on effects within local communities led to a total loss of as many as 2.4 million U.S. jobs overall.

  • Some factory owners may have automated their production lines to save labor costs because they were under pressure from Chinese competition. But robots alone simply doesn’t seem to explain the tornado that hit the industrial Midwest at the turn of the century.

  • Productivity growth (croissance de la quantité de PIB générée par heure travaillée) has been weak for years, suggesting that businesses either aren’t investing enough in new technology, orthat their investments are paying off with great efficiency gains.

  • Take the fabled retail apocalypse: Many have blamed Amazon for the death of brick-and mortar stores across the country. But several high-profile bankruptcies, like Toys R Us, seem to have been the result of unsustainable debts borrowed by their private equity owners as much as competition from the internet.

  • Une grande énigme autour de l'automatisation : si les robots ont détruit autant d'emplois, pourquoi la productivité (au sens de quantité de PIB générée par heure travaillée) n'augmente-t-elle que très faiblement ces 20 dernières années ? Moins de 2% par an entre 1997 et 2013 par exemple, beaucoup moins rapidement qu'avant.

    • Une théorie très intéressante est que si dans certains secteurs la productivité a bel et bien augmenté, les employés qui ont dû quitter ces secteurs se sont reconvertis dans d'autres secteurs très peu productifs comme les services

    • Par exemple, entre 1997 et 2013, dans l'économie US, hors agriculture, chaque année en moyene :

      • dans les 5 secteurs les plus productifs , le PIB a cru de 2,5%, les heures travaillées ont décru de 1%, et la productivité a augmenté de 4%

      • dans les 6 secteurs les moins productifs : le PIB a cru de 1,5%, les heures travaillées ont cru de 1% et la productivité de 0,5%

      • au total dans l'économie US : le PIB a cru de 2%, les heures travaillées ont cru de 0,5% et la productivité de 1,5%

    • Donc la hausse marquée de la productivité dans certains secteurs seraient compensées par l'augmentation des heures travaillées dans les secteurs peu productifs, ce qui induit au total une très faible augmentation de la productivité au niveau macroéconomique

  • Autre notion importante : ne pas croire que taux de chômage et taux d'emploi se compensent!

    • Un taux de chômage de 3% ne signifie pas que 97% de la population en âge de travailler travaille !

    • Les 97% se rapporte à la population active, et non la population en âge de travailler.

    • La population active comprend ceux qui sont dans l'emploi, et ceux qui recherchent activement un emploi (les chômeurs)

    • Le taux d'emploi =  [nbr de personnes dans l'emploi] / [nombre de personnes en âge de travailler (qu'elles cherchent un emploi ou non)]

    • Si le taux de chômage aux USA est de 3,5%, plus bas chiffre depuis 50 ans, le taux de participation, lui, est de 63% (il était de 67% en 1998, le pic depuis 1950)

    • De façon suprenante, il est de 72% en France!! Une plus grande partie des gens en âge de travailler...travaille en France qu'aux USA, qui l'aurait cru!! (86,5% en Islande, le record! suivi de la Suisse à 82,5%)


Meilleurs passages de ce très long portrait de Jeff Bezos et récap de ses pratiques de businessman les plus originales (Jeff Bezos’s Master Plan - What the Amazon founder and CEO wants for his empire and himself, and what that means for the rest of us., dans the Atlantic)

  • Over the course of just this past year, Amazon has announced the following endeavors: It will match potential home buyers with real-estate agents and integrate their new homes with Amazon devices; it will enable its voice assistant, Alexa, to access health-care data, such as the status of a prescription or a blood-sugar reading; it will build a 3-million-square-foot cargo airport outside Cincinnati; it will make next-day delivery standard for members of its Prime service; it will start a new chain of grocery stores, in addition to Whole Foods, which it already owns; it will stream Major League Baseball games; it will launch more than 3,000 satellites into orbit to supply the world with high-speed internet

  • Today, Bezos controls nearly 40% of all e-commerce in the United States. More product searches are conducted on Amazon than on Google, which has allowed Bezos to build an advertising business as valuable as the entirety of IBM. One estimate has Amazon Web Services (AWS) controlling almost half of the cloud-computing industry—institutions as varied as General Electric, Unilever, and even the CIA rely on its servers. 42% of paper book sales and 33% of the market for streaming video are controlled by the company; Twitch, its video platform popular among gamers, attracts 15 million users a day

    • Important : Benedict Evans, célèbre partner du fonds Andreessen Horowitz, fait remarquer : Amazon has about 6% of US retail sales - roughly the same as Walmart.  And - talking about Amazon’s share of e-commerce is meaningless, for the same reason it’s meaningless to talk about Netflix share of streaming or Tesla share of electric cars. That’s not the market or the competition.

  • More than his ownership of Amazon or of The Washington Post—and more than the $2 billion he’s pledged to nonprofits working on homelessness and education for low-income Americans—Bezos calls Blue Origin, his rocket company, his “most important work.”

  • Bezos created a new position, technical adviser, to instill his views in top managers; the technical advisers would follow Bezos as a shadow for at least a year, and emerge as what executives jokingly refer to as “Jeff-bots.” His managerial style, which had been highly personal, was codified in systems and procedures. These allowed him to scale his presence so that even if he wasn’t sitting in a meeting, his gestalt would be there.

  • According to the theory, teams at Amazon should ideally be small enough to be fed with two pizzas.

  • In its warehouses, Amazon has used video games to motivate workers—the games, with names like MissionRacer, track output and pit workers against one another, prodding them to move faster

  • Amazon has a robust collection of economists with doctorates. In the past several years, the company has hired more than 150 of them, which makes Amazon a far larger employer of economists than any university in the country. Tech companies such as Microsoft and Uber have also hired economists, although not as many.

  • In addition to the billions in Amazon stock he owned, Jeff Bezos had quietly invested in Google and Uber in their infancy. The Bezos imprimatur, the young companies had understood, would increase their chances with any other would-be investor. (Uber’s initial public offering alone earned him an estimated $400 million earlier this year, far more than he paid for the Post in 2013.)

  • He vowed to put every dollar of profit at The Washington Post back into the enterprise. In the six years of his ownership, the Post newsroom has grown from 500 to just over 850.

  • Amazon Web Services is, at its most elemental, a constellation of server farms around the world, which it rents at low cost as highly secure receptacles for data. Apple, the messaging platform Slack, and scores of start-ups all reside on AWS.

  • If retail was a maddeningly low-margin business, AWS was closer to pure profit. And Amazon had the field to itself. “We faced no like-minded competition for seven years. It’s unbelievable,” Bezos boasted last year. AWS is such a dominant player that even Amazon’s competitors, including Netflix, house data with it—although Walmart resolutely refuses, citing anxieties about placing its precious secrets on its competitor’s servers. Walmart is more suspicious than the intelligence community: In 2013, the CIA agreed to spend $600 million to place its data in Amazon’s cloud.

  • Amazon’s spending on lobbying has increased by almost 470% since 2012.

  • Last year, Amazon didn’t pay a cent of federal tax.

  • Amazon hired the lobbyist Jeff Miller, a prodigious Trump fundraiser;

  • Now, most smart people will do the math and they will ask, Is the $79 Amazon Prime subscription worth it? But Bezos says, I don’t want you to do this math. So I’ll throw in movies and other benefits that make the computation of value difficult.”

  • When Amazon first created Prime, in 2005, Bezos insisted that the price be set high enough that the program felt like a genuine commitment. Consumers would then set out to redeem this large expense by faithfully consuming through Amazon. One hundred million Prime subscribers later, this turned out to be a masterstroke of behavioral economics. Prime members in the U.S. spend $1,400 a year on Amazon purchases, compared with $600 by nonmembers, according to a survey by Consumer Intelligence Research Partners.

    • It found that 93% of Prime customers keep their subscription after the first year; 98%keep it after the second. Through Prime, Bezos provided himself a deep pool of cash: When subscriptions auto-renew each year, the company instantly has billions in its pockets

  • Amazon’s doorbell cameras (caméra à installer sur sa porte d'entrée près de sa sonnette) have the capacity to send video to the police, expanding the surveillance state


Le meilleur livre sur l'IA que j'ai pu lire en français : AMBIVALENCE: Préparez-vous et vos enfants à l’ère de l’intelligence artificielle

  • livre très bien construit, très facile à lire, avec plein d'exemples clairs, en 3 parties :

    • 1. qu'est-ce que l'IA, où en sommes-nous ?

    • 2. impact sur l'emploi, les dernières études, quels domaines seront les plus menacés ?

    • 3. sur l'éducation, "Préparez-vous et vos enfants à l’ère de l’intelligence artificielle"

  • quelques passages tirés de la 3ème partie :

    • "Selon certaines estimations, la demi-vie d'un diplôme d'ingénieur par exemple était de 35 ans  il y a un siècle. La demi-vie d'un savoir est la période à l'issue de laquelle la moitié de ce savoir devient caduque. Elle était de 10 ans dans les années 60, et aujourd'hui pourrait ne pas dépasser 5 ans. Certains vont jusqu'à dire que la moitié du savoir inculqué la première année d'un cycle technique de 4 ans est périmée avant même que l'étudiant n'obtienne son diplôme."

    • "Un jour un journaliste a demandé à Albert Einstein, l'année de son prix Nobel en 1921, quelle était la vitesse de la lumière. Il a répondu : "Je n'en sais rien, je ne m'encombre pas l'esprit de ce genre d'information que l'on peut retrouver dans les livres"

    • "Notre oreille est particuièrement sensible entre 12 et 18 mois, capable de distinguer tous les sons possibles et imaginables que peuvent produire les langages humains, mais cette capacité s'estompe rapidement. C'est pour cela par exemple que les Japonais ont beaucoup de mal à faire la différence entre les sons "r" et "l", car ces sons n'existent pas de façon bien différenciée, il y a juste un phonème intermédiaire"

  • L'auteur, Bernard Golstein, a construit une "boussole" autour de la capacité à apprendre, bien pratique pour s'épanouir au 21ème siècle dans un monde chamboulé par l'IA (tout est bien plus détaillé dans le livre of course!) :

    • Socle de base : savoir lire, écrire, compter, et utiliser les outils digitaux de base

    • Compétences socio-émotionelles : la résilience (capacité à persister, à rebondir, à ne pas abandonner) ; la capacité à collaborer ; l'empathie

    • Compétences cognitives : penser de façon critique ; penser de façon originale et créative ; savoir penser de façon interdisciplinaire

    • Le "nord" moral : se doter d'un but dans la vie qui nous motive ; tout en étant clair sur son éthique, ce qu'on se tient prêt à faire ou non, définir ses lignes rouges


Pour les 11 autres news, retrouvez les résumés au format bullet point sur ParlonsFutur.com en cliquant ici


Dessert : voici quelques-uns de mes derniers tweets (retrouvez-moi sur Twitter ici) :

  • China has one-third of the world’s wind power, four of the top ten wind-turbine makers, six of the top ten solar-panel manufacturers, and a quarter of the world’s solar capacity.

  • Switzerland’s network of underground shelters can house the country’s entire population.

  • During the Industrial Revolution, England built workhouses where the destitute broke stones and untangled rope in return for food and a bed

  • The specific particles my body and brain comprise are completely different from the atoms and molecules that I comprised only a short while ago. Most of our cells are turned over in weeks, and even our neurons, which persist as distinct cells for a relatively long time, nonetheless change all of their constituent molecules within a month

  • Spending on “social protection” (pensions, benefits and the like) in the OECD club of countries has increased from 5% in the 1960s to 15% in 1980 to 21% in 2016

  • Stiglitz notes that in sub-Saharan Africa, manufacturing was lower as a percent of gross domestic product in 2000 than in 1977, and has risen only slightly since then.

  • Drug discovery gets delayed in part because lots of information is locked up in literature that nobody has time to read, says @GaryMarcus

L'addition

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Merci d'avance :)

Quelques mots sur le cuisto

C'est tout pour cette semaine !

Merci et bonne semaine,

Thomas