Vicnent (.|)

mercredi 11 septembre 2013

Jean Véronis, la Leçon.

Il y a des jours comme ça où tu prends le blog et ça t'écrase.

C'est pas par envie, c'est plus qu'un besoin. C'est par nécessité.

Jean Véronis, mon Ami, s'en est allé.

Certains hurlent ; moi je ne peux pas. Ne serait ce que par respect pour ses proches dont la douleur est bien plus insoutenable encore.

Mais je pleure à l'intérieur. Un peu à l'extérieur aussi. J'ai très mal.

J'ai appris la nouvelle ce matin. Un tweet signalait sa disparition. Pendant une seconde, en bon geek, je me suis demandé pourquoi il annonçait qu'il arrêtait de bloguer. Et puis le sens du mot disparition s'est fait plus clair. Il y avait un lien vers Slate. Et puis l'insoutenable vérité. Mal à la tête. Yeux plein de buée. Tristesse. Estelle son épouse... Sa fille L. dont Jean était si heureux de la photo que j'avais faite d'elle il y a quelques années.

J'ai connu Jean il y a pas mal d'années maintenant, en 2005. Comme lui, j'avais commencé à bloguer un peu avant. Ça faisait donc presque 7 ou 8 ans qu'on se connaissait. Le jour de mes 40 ans, il y a peu, je lui rendais un hommage en indiquant que c'était grâce à des gens comme lui que j'avais eu envie de bloguer et de continuer à le faire. Son blog étant à la fois monothématique (le TAL) et d'une qualité sans pareille.

Jean faisait des billets formidables. C'était ultra intéressant. Une grande richesse intellectuelle. Il avait rapidement acquis une "petite" notoriété avec les dinoblogueurs de l'époque (Si si souvenez vous, les Lemeur, Versac, embruns, ...). À tel point qu'en Avril 2006, quand les blogs sont devenus quelque peu à la mode, il avait été cité dans les 15 blogueurs Leaders d'opinion par le Monde, ce qui le faisait beaucoup rire. Les seules choses qui l'intéressaient était de décrypter, de partager puis d'en discuter.

Comme beaucoup, j'étais accroc à son blog et Jean montrait là un premier trait de caractère parmi tant d'autres : la disponibilité. Il y avait beaucoup de billets et de nombreux échanges. Toujours, Jean répondait. C'était très constructif souvent. J'avais même proposé une loi de Moore II : tous les 6 mois, le Blog de Jean est 2x plus intéressant qu'avant. Et puis j'ai dévoré chaque billet comme beaucoup d'autres, et nous discutions dans les commentaires. Jean faisait tout cela naturellement, avec passion, passion qu'il nous a communiqué pour sa matière sans difficulté.

Un jour, à l'été 2006, je passais par Aix (son pseudo Aixtal, le même que sur twitter vient de la contraction Aix et TAL : Aix en Provence et "Traitement automatisé du langage"), je lui avais envoyé un mail pour savoir s'il y avait moyen que le Maître se rendît disponible. Jean nous donna rendez vous avec beaucoup de simplicité sur le Cour Mirabeau à Aix. Je découvris quelqu'un de très chaleureux, très disponible. Moi qui aime à dire que je suis un mammifère sociable, j'avais trouvé un confrère !

Nous avons continué à nous fréquenter physiquement beaucoup et je ne peux livrer ici toutes les anecdotes, toutes les histoires, les fou rires et nos histoires de vie, parfois très intimes ou nos discussions sur les blogs, le net, la politique, voire même sur la vie, cela serait à la fois trop long et indécent de raconter ces moments ô combien personnels. J'ai grandement apprécié cette complicité et la confiance qu'il avait en moi. On sort nourrit et plus fort des échanges qu'on peut avoir avec Jean. Et je veux surtout souligner la gentillesse et l'humilité de Jean et à quel point il pouvait aimer la vie. Lui et son épouse nous avaient même fait l'honneur de nous héberger plusieurs fois chez eux, dans cet immense ancien relais à la salle à manger géante et la terrasse perchée. Je veux encore les remercier pour pour ces moments qui ont fait de moi (et quelques autres bien sûr) un grand privilégié.

Et puis il y a eu le fameux classement des blogs. Quelle aventure ! Dans un premier temps dans les commentaires, puis par mail ou de vive voix puis j'ai eu cette chance assez fantastique de travailler pour Jean au sein du Labs Wikio. Une thèse Cifre avait même été enclenchée. Je me souviens m'être dit Mon gars, tu vas faire une thèse, en mathématiques appliquée, avec comme directeur de Thèse Jean Véronis : ça va être LE moment intellectuel de ta vie. Mais les aléas de la vie professionnelle n'ont pas permis finalement de la faire. Le sujet concernait l'apparition du Buzz au plus tôt dans les flots d'information à la fois bruité (twitter, ...) et répétitif (la recopie des dépêches...). La qualité des signaux faibles en somme, avec du prédictif. Cette idée lui tenait à coeur et lui semblait prometteuse. Quand j'ai su qu'il avait monté la startup Trendsboard, j'ai compris à quel point il était attaché à cette idée. Travailler avec Jean fut scientifiquement intéressant. J'aimais la puissance de ses idées, la qualité de son argumentation, l'importance de son expérience au service d'une vision, l'humilité qu'il montrait fasse à la tâche plus globale du TAL. C'était tout à fait extra ordinaire et exaltant. Je mesure là aussi aujourd'hui combien je fus un privilégié.

Nos derniers échanges remontent à peu. Il se réjouissait de la naissance d'Augustin par sms et la présentation de ma prochaine startup l'avait séduit sur FB cet été. J'étais fier. Parce que l'avis de quelqu'un comme Jean compte. Nous avons failli nous voir chez lui fin aout mais avec beaucoup de route et un bébé, nous avions décalé à octobre. Putain...

Tout à l'heure, je prendrai le train pour aller voir ceux qui restent, les entourer de mon affection et faire comme il sera possible pour essayer de soulager leur insupportable peine. J'ai peur aussi de ne pas savoir gérer. Les deuils sont quelques choses d'écrasant pour moi quand les gens me sont si proches. Il m'est étrange de saisir quelque chose d'insondable. D'infini. De plus jamais.

Je viendrai aussi te voir Jean, demain, dans ce moment si pénible, pour me remémorer tous ces riches moments passés ensemble. Je t'ai aimé et profondément admiré, et je veux te dire que tu fais partie du peu de personnes qui ont à un moment ou à un autre, le long du fil de nos échanges complice, modifié ma perception de la Vie, de l'Autre, au travers de la démonstration de tes qualités.

Merci infiniment pour ta Leçon.


Note : Si vous avez connaissance de textes ici où là concernant la disparition de Jean (comme Slate ou d'autres ont pu le faire aujourd'hui), merci de prendre quelques secondes pour indiquer l'URL en commentaire ou me l'envoyer par mail à vicnent chez gmail. (oui, le 'c' et le 'n' sont inversés).

mardi 10 septembre 2013

Conférence sur la Recherche Opérationnelle.

Edit 1 : ajout du livre blanc de la ROADEF. (Merci Éric - Son Blog)


voici quelques liens intéressants en vidéo, de quelques minutes chacune, qui présentent cette science du Modèle et des Calculs pour l'Aide à la Décision : la Recherche Opérationnelle, une branche des mathématiques au même titre que l'algèbre, l'arithmétique, la géométrie, ...

J'ai indiqué Science du Modèle et des Calculs pour l'Aide à la Décision parce que je crois que cette matière est fondamentalement celle là ; Lorsque vous être face à un problème donné où il s'agit d'appliquer une transformation à des données et que vous êtes contraint, alors il y a deux phases de travail à mettre en place :

  1. Quel modèle mettre en place (pour lancer mes calculs) ?
  2. Puis dans l'ensemble de tous les algorithmes existants, quelle famille utiliser pour arriver à une solution que est estimée au moins acceptable.

Pour donner un exemple qui illustre bien cette définition, prenez par exemple la distribution d'essence dans les stations essences

Vous avez des contraintes relativement stables :

  • n stations essence
  • la consommation par station
  • leur disposition sur le territoire

mais aussi

  • des contraintes de camions (on n'a pas autant de camion que cela et ceux ci consomment de l'essence, vont de temps en temps en révision ou peuvent crever)
  • des contraintes de personnel (35h, législation sur les conduites de produits pétroliers, vacances à prendre en compte, éloignement.)
  • des contraintes de pétroles (prix, disponibilité des raffineries, des tankers, des ports pour l'arrivage...)
  • des contraintes sociales, législatives, fiscales, administratives, ...
  • on pourrait ainsi en rajouter des dizaines très facilement...

mais aussi des contraintes aléatoires

  • l'absentéïsme de tel ou tel personnel,
  • cataclysme,
  • accident de camion
  • variations de la fiscalité
  • courts terme / long terme (on met en place une stratégie sans savoir que dans 2 ans, Untel rachetera d'un coup 1500 stations du fait d'une faillite, inévitable en temps socialiste - oui, il fallait bien.)
  • là aussi, on pourrait en ajouter des dizaines...

et il s'agit donc de :

  1. mettre l'ensemble de ces données ET contraintes dans un système qui permette de faire des calculs (avec donc ces données fixes ou non, prévues, prévisibles ou aléatoires, pas très structurées, très hétérogènes, ...). Cette mise en système est parfois/souvent un problème en soi...
  2. faire tourner les algos "qui vont bien" afin de produire une solution acceptable dans des temps pas trop délirants.

La solution étant par exemple l'ensemble des stratégies à mettre en place (par exemple mettre des immenses cuves intermédiaires ou pas ?) et l'ensemble des norias de camions (avec les personnels qui vont bien) tels que la distribution et l'approvisionnement répondent aux contraintes (législations, nombre de camions, et les centaines d'autres contraintes...) et le cout est minimal. (ce qu'on appelle la fonction d'évaluation)

On pourra aussi aller voir :

  • la wikipedia en langue française de la Recherche Opérationnelle pour une introduction et l'ensemble de liens qui va bien. (Historique ou langue anglaise). Même si je trouve dans l'ensemble la wikipedia très pauvre sur le sujet. La wiki anglaise ici aussi.
  • Mon mémoire éventuellement qui traitait de problèmes de sac à dos (en gros : trouver un sous ensemble d'objets à placer dans un sac permettant à ce dernier de prendre la plus grande valeur possible, sachant que le sous ensemble solution doit prendre en compte un certain nombre de contraintes : poids, volume, nombre minimal d'objets, forme, couleur... Dès qu'il y a plusieurs contraintes et 'beaucoup' d'objets, ce problème est compliqué : il devient très difficile de trouver la solution optimale. L'idée du mémoire est donc de trouver des méthodes qui permettent d'enchainer quelques algos qui permettent de tendre vers une "bonne" solution assez rapidement). L'introduction, la première partie et les annexes sont accessibles pour peu que vous ayez une formation scientifique basique. (je développe pas 'basique' hein...). Je crois que ce sont mes seuls records du monde.

de 1 jusque 20, c'est Moi !

CKwaDonk ??

Last.Photo.En.Ligne


Twits again

    wtf ?

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