Polydamas

💰𝗖𝗼𝗺𝗺𝗲𝗻𝘁 𝘀𝗼𝗹𝗱𝗲𝗿 𝗱𝗲𝗳𝗶𝗻𝗶𝘁𝗶𝘃𝗲𝗺𝗲𝗻𝘁 𝗹𝗲 𝗿𝗲𝗴𝗶𝗺𝗲 𝗱𝗲 𝗿𝗲𝘁𝗿𝗮𝗶𝘁𝗲 𝗽𝗮𝗿 𝗿𝗲𝗽𝗮𝗿𝘁𝗶𝘁𝗶𝗼𝗻 ? Comment réaliser la transition, en France, vers la retraite par capitalisation ? J'ai esquissé le sujet, développons le. #fil #capitalisation

🔴Edwy Plenel scandalisé par l'expression "Sang français" : son média Mediapart est, dans le même temps, le SEUL en Europe à disposer d’une "responsable éditoriale aux questions raciales".

Ces gens doivent être rapatriés chez eux.

Ce tweet est le premier témoignage d'une opération militaire américaine étrange au Pakistan. Certains twittos arriveront à la conclusion qu'il s'agit de la capture de Ben Laden, ce qui sera confirmé quelques heures plus tard par Obama, avec sa capture et son exécution immédiate.

Aucune discussion possible.

Je précise que je considère qu'elle a eu une contribution négative en Europe du fait de son idéologie catastrophique. Mais on ne peut pas ne pas admirer le parcours. C'est incroyable. Chapeau bas.

Ursula von der Leyen a eu 7 enfants (!) entre 28 et 41 ans. A 28 ans elle était médecin hospitalier, à 33 elle a tout plaqué car elle a choisi d'être une mère d'abord. Entre 33 et 37 ans elle a été mère au foyer (son mari bossait à Stanford). Elle a repris à 38 ans à mi-temps. Mais pas dans l'exercice strict de son métier initial, beaucoup trop lourd. Elle a fait de la recherche universitaire avec des horaires souples. Cinq ans plus tard à 43 ans, son dernier ayant 2 ans, elle a eu l'opportunité de lancer sérieusement sa carrière politique. À ce moment-là son mari a pris le relais à la maison. Elle a démarré sa vraie carrière politique à 44 ans. 15 ans plus tard à 60 ans elle dirigeait l'Europe.

Comment un professeur peut-il se faire respecter ? Par le savoir. On le lui interdit. Des examens. Ils sont factices. Par le salaire. On l’appauvrit. Par les sanctions. Elles s’effacent devant la culture de l’excuse. Par le soutien de la hiérarchie. Il n’est jamais acquis.

@j_bg @Souverain_ovh @epelboin @Numerique_Gouv Je comprends l'idée mais vu le coût et le fait que les services US sont livrés clés en main, avec hotline, ce qui est moins le cas de l'Open source, il est compréhensible que les Etats passent par les services américains.

L’article est honnête, documenté. Pour compléter l’analyse : l’argent public appartient aux citoyens, pas aux éditeurs. Lorsqu’un logiciel libre existe et répond au besoin, l’État ou l’Europe doit pouvoir expliquer pourquoi il choisit de payer une licence propriétaire à la place. Pourquoi ? Parce que précisément l’open source est le levier qui permet de briser les monopoles : en déplaçant la valeur de la licence vers le service, il crée les conditions d’un marché réel — concurrentiel, communautaire, et auditable.

🇪🇺 Souveraineté numérique : l’Europe veut s’émanciper des géants américains. Quarante ans trop tard. Google l’a dit sans détour : vouloir une souveraineté numérique européenne tout en maintenant la qualité des services pour les utilisateurs relève du «paradoxe compétitif». Traduction honnête : l’Europe n’a pas les outils pour remplacer ce dont elle dépend. Ce n’est pas une fatalité, c’est le résultat d’une politique industrielle cohérente dans ses effets, sinon dans ses intentions. Car la question qui dérange est celle-ci : qui a rendu cette dépendance structurelle ? Pas la Silicon Valley — elle a simplement occupé le terrain qu’on lui laissait. L’Education nationale française signe des contrats Microsoft pour équiper ses élèves. Les données de santé des Français transitent par des infrastructures américaines, après que le gouvernement a discrètement modifié le cadre juridique du Health Data Hub pour y intégrer Microsoft Azure — malgré les mises en garde de la CNIL. Le Cloud Act américain, qui autorise Washington à accéder aux données stockées par des entreprises américaines où qu’elles se trouvent dans le monde, n’a jamais été un obstacle sérieux aux décisions d’achat public européennes. Comme le souligne Fabrice Epelboin (@epelboin), il faut appeler les choses par leur nom : quand des décideurs publics choisissent délibérément des solutions étrangères alors que des alternatives européennes existent, la question de la corruption — ou a minima celle des conflits d’intérêts — mérite d’être posée. Le reste est de la communication. Le DMA, le DSA, le “paquet souveraineté technologique” annoncé pour ce printemps : autant de textes réglementaires qui encadrent les acteurs étrangers sans en faire émerger un seul européen. Bruxelles légifère sur un marché qu’elle n’a pas su construire. La fragmentation réglementaire — 27 régimes nationaux superposés à un cadre commun — achève le travail : développer un logiciel compatible avec l’ensemble de l’Union coûte structurellement plus cher qu’aux États-Unis ou en Chine, où le marché intérieur est unifié. L’Europe n’a pas manqué de champions technologiques par malchance. Elle les a découragés méthodiquement — par la sur-réglementation, par la commande publique orientée vers l’étranger, et par une conception de la «souveraineté numérique» qui consiste à taxer Google plutôt qu’à construire son concurrent. 📌 La question que personne ne pose : si l’argent public européen avait, depuis vingt ans, financé des infrastructures numériques européennes plutôt que des licences Microsoft, où en serait-on aujourd’hui ?

Le ramadan est comme une bande-annonce pour la remigration. L'espace de quelques jours, les Français retrouvent avec nostalgie ce qu'ils croyaient disparu ; nos chères têtes blondes ont les yeux qui brillent : « Ça a l'air génial, monsieur ! Vivement que ça sorte 🤩 »

@AnishA_Moonka cc @Fabien_Mikol @SamuelFitouss10 @MonsieurPhi

Terence Tao is arguably the greatest mathematician alive. He just sat down with Dwarkesh for ~84 minutes on AI, math, and what actually counts as scientific progress. Here is the clearest thinking I have heard on what AI can and cannot do for science. Our notes: 𝟭. 𝗔𝗜 𝗵𝗮𝘀 𝗺𝗮𝗱𝗲 𝗴𝗲𝗻𝗲𝗿𝗮𝘁𝗶𝗻𝗴 𝗶𝗱𝗲𝗮𝘀 𝗮𝗹𝗺𝗼𝘀𝘁 𝗳𝗿𝗲𝗲. 𝗧𝗵𝗲 𝗵𝗮𝗿𝗱 𝗽𝗮𝗿𝘁 𝗶𝘀 𝗻𝗼𝘄 𝗰𝗵𝗲𝗰𝗸𝗶𝗻𝗴 𝘄𝗵𝗶𝗰𝗵 𝗼𝗻𝗲𝘀 𝗮𝗿𝗲 𝗿𝗲𝗮𝗹. The internet made it nearly free to send a message to anyone. AI has done the same thing for coming up with possible explanations for scientific problems. You can now produce thousands of theories in minutes. But figuring out which ones are actually correct, and which are garbage? That part has not gotten any faster. Every company and research lab should be thinking about this gap. We can generate endlessly. We cannot verify at the same speed. 𝟮. 𝗞𝗲𝗽𝗹𝗲𝗿 𝘀𝗽𝗲𝗻𝘁 𝟮𝟬 𝘆𝗲𝗮𝗿𝘀 𝘁𝗿𝘆𝗶𝗻𝗴 𝗿𝗮𝗻𝗱𝗼𝗺 𝘁𝗵𝗲𝗼𝗿𝗶𝗲𝘀 𝗯𝗲𝗳𝗼𝗿𝗲 𝗵𝗲 𝗴𝗼𝘁 𝗶𝘁 𝗿𝗶𝗴𝗵𝘁. Johannes Kepler (the astronomer who figured out how planets orbit the Sun) started with a beautiful but completely wrong theory involving 3D geometric shapes nested between the planets. He kept guessing for two decades. The book where he finally published his correct law is mostly notes about astrology, about how Earth's musical notes cause famine. @Dwarkesh_sp puts it perfectly: the random idea generator is only useful if there is a reliable dataset to test against. Without the astronomical observations that another scientist (Tycho Brahe) had painstakingly collected, Kepler would never have found the right answer. 𝟯. 𝗣𝗮𝘁𝘁𝗲𝗿𝗻𝘀 𝗳𝗿𝗼𝗺 𝘀𝗺𝗮𝗹𝗹 𝘀𝗮𝗺𝗽𝗹𝗲𝘀 𝗰𝗮𝗻 𝗯𝗲 𝗰𝗼𝗺𝗽𝗹𝗲𝘁𝗲 𝗳𝗹𝘂𝗸𝗲𝘀. Kepler's law about orbital timing was based on just six data points, one per known planet. A later astronomer, named Bode, found a similar pattern and predicted a missing planet. Two new discoveries matched. People got excited. Then Neptune was discovered, and the pattern completely broke. It was a numerical coincidence from too few examples. I think about this every time someone shows a "law" based on a handful of cherry-picked data points. Kepler got lucky. Bode did not. 𝟰. 𝗧𝗵𝗲 𝗰𝗼𝗿𝗿𝗲𝗰𝘁 𝘁𝗵𝗲𝗼𝗿𝘆 𝗼𝗳𝘁𝗲𝗻 𝗹𝗼𝗼𝗸𝘀 𝘄𝗼𝗿𝘀𝗲 𝘁𝗵𝗮𝗻 𝘁𝗵𝗲 𝘄𝗿𝗼𝗻𝗴 𝗼𝗻𝗲 𝗮𝘁 𝗳𝗶𝗿𝘀𝘁. When Copernicus proposed that the Earth goes around the Sun, his model was actually less accurate than the old (wrong) Earth-centered model. The old model had a thousand years of tweaks, making it precise. Copernicus was simpler but rougher. Newton's theory of gravity left mysteries that Einstein, centuries later, resolved. Any AI system that scores ideas purely on "how accurate is this right now" would have dismissed most of history's biggest breakthroughs. That should make everyone pause before building benchmarks that only measure today's accuracy. 𝟱. 𝗔𝗜 𝗶𝗻 𝗺𝗮𝘁𝗵 𝗰𝗮𝗻 𝗷𝘂𝗺𝗽, 𝗯𝘂𝘁 𝗶𝘁 𝗰𝗮𝗻𝗻𝗼𝘁 𝗰𝗹𝗶𝗺𝗯. Tao's analogy: imagine a mountain range of walls, all different heights, all in the dark. Humans slowly feel their way up, finding handholds and mapping routes. AI is a machine that can jump straight up two meters. Sometimes it clears a short wall. Sometimes it jumps in the wrong direction and crashes. But it cannot grab a ledge, pull itself up, and jump again from a higher position. That inability to build on partial progress is the gap. Anyone who has worked on a hard problem where each small step makes the next one possible will recognize what is missing here. 𝟲. 𝗔𝗜 𝗰𝗹𝗲𝗮𝗿𝗲𝗱 𝘁𝗵𝗲 𝗲𝗮𝘀𝘆 𝗺𝗮𝘁𝗵 𝗽𝗿𝗼𝗯𝗹𝗲𝗺𝘀 𝗳𝗮𝘀𝘁, 𝘁𝗵𝗲𝗻 𝗵𝗶𝘁 𝗮 𝘄𝗮𝗹𝗹. There is a famous list of about 1,100 unsolved math challenges (called Erdos problems, named after a legendary mathematician who collected them). AI solved about 50 of them in a burst. Almost all were problems nobody had seriously tried before. Then progress stalled. Three separate teams threw the best AI models at every remaining problem and got almost nothing new. I keep seeing this same pattern across industries. The wins get posted on social media. The systematic failure rates stay quiet. If you only follow the highlights, your picture of AI progress is way off. 𝟳. 𝗧𝗵𝗲𝗿𝗲 𝗶𝘀 𝗮 𝗱𝗶𝗳𝗳𝗲𝗿𝗲𝗻𝗰𝗲 𝗯𝗲𝘁𝘄𝗲𝗲𝗻 𝗰𝗹𝗲𝘃𝗲𝗿𝗻𝗲𝘀𝘀 𝗮𝗻𝗱 𝗶𝗻𝘁𝗲𝗹𝗹𝗶𝗴𝗲𝗻𝗰𝗲. When two mathematicians solve a problem together, they try something, it almost works, they adjust, try again, and each failed attempt teaches them something that shapes the next one. AI mostly just guesses, fails, guesses again, fails again. It does not learn from each failure to make the next attempt smarter. Tao calls what AI does right now "artificial cleverness." That is the most precise two-word description of these systems we have seen anyone use. 𝟴. 𝗧𝗮𝗼'𝘀 𝗽𝗮𝗽𝗲𝗿𝘀 𝗮𝗿𝗲 𝗿𝗶𝗰𝗵𝗲𝗿 𝗻𝗼𝘄, 𝗯𝘂𝘁 𝘁𝗵𝗲 𝗰𝗼𝗿𝗲 𝘄𝗼𝗿𝗸 𝗶𝘀 𝘂𝗻𝗰𝗵𝗮𝗻𝗴𝗲𝗱. His research papers now include more charts, code, and numerical examples because AI makes those easy. Recreating his current papers without AI would take 5x longer. But the hardest part of the job, actually solving the mathematical puzzle, still happens with pen and paper. AI handles the side tasks. This is such an honest assessment. The 5x number is real, but it measures extras rather than the actual breakthrough. I think most knowledge workers are quietly discovering the same thing about their own jobs right now. 𝟵. 𝗪𝗲 𝗸𝗻𝗼𝘄 𝗵𝗼𝘄 𝘁𝗼 𝗳𝗼𝗿𝗺𝗮𝗹𝗶𝘇𝗲 𝗽𝗿𝗼𝗼𝗳, 𝗯𝘂𝘁 𝗻𝗼𝘁 𝗶𝗻𝘁𝘂𝗶𝘁𝗶𝗼𝗻. We now have computer systems (like the programming language Lean) that can check whether a mathematical proof is logically valid. AI has gotten good at using those. But there is no equivalent system for the softer questions: "Is this idea worth pursuing?" "Does this approach seem promising?" That kind of scientific intuition still requires human judgment and years of experience. If someone builds a way to formalize that kind of reasoning, it will be one of the most important tools of the decade. Formalizing scientific taste sounds impossible, but formalizing deductive logic also sounded impossible for 2,000 years before it happened. 𝟭𝟬. 𝗗𝗮𝗿𝘄𝗶𝗻 𝘀𝘂𝗰𝗰𝗲𝗲𝗱𝗲𝗱 𝗽𝗮𝗿𝘁𝗹𝘆 𝗯𝗲𝗰𝗮𝘂𝘀𝗲 𝗵𝗲 𝘄𝗿𝗼𝘁𝗲 𝘄𝗲𝗹𝗹. Darwin wrote in plain English and wove scattered evidence into a story people could follow. Newton wrote in Latin, invented new math to explain his ideas, and kept his best insights secret out of rivalry. It took decades for other scientists to translate Newton into terms that regular people could understand. How persuasive an explanation is turns out to matter hugely in science. And that is exactly the kind of thing that is very hard to teach an AI to optimize for. Maybe it should stay that way. 𝟭𝟭. 𝗧𝗮𝗼 𝘁𝗵𝗶𝗻𝗸𝘀 𝘆𝗼𝘂 𝘀𝗵𝗼𝘂𝗹𝗱 𝘀𝘁𝗼𝗽 𝗼𝘃𝗲𝗿-𝗼𝗽𝘁𝗶𝗺𝗶𝘇𝗶𝗻𝗴 𝘆𝗼𝘂𝗿 𝘁𝗶𝗺𝗲. He once spent a year at a research institute with zero distractions. After a few months, he ran out of ideas. He finds that the events he reluctantly attends outside his comfort zone often produce his best unexpected encounters. A certain amount of randomness and distraction is necessary for creative work. I built an app through Vibe coding precisely because we stumbled into it by accident. The most interesting things in any career tend to come from the unplanned detours. The greatest mathematician alive is telling you to stop maximizing your schedule. 𝟭𝟮. 𝗜𝗳 𝗮 𝗰𝗲𝗿𝘁𝗮𝗶𝗻 𝗺𝗮𝘁𝗵 𝗰𝗼𝗻𝗷𝗲𝗰𝘁𝘂𝗿𝗲 𝘁𝘂𝗿𝗻𝘀 𝗼𝘂𝘁 𝘁𝗼 𝗯𝗲 𝘄𝗿𝗼𝗻𝗴, 𝗼𝘂𝗿 𝗲𝗻𝗰𝗿𝘆𝗽𝘁𝗶𝗼𝗻 𝗰𝗼𝘂𝗹𝗱 𝗯𝗿𝗲𝗮𝗸. There is an unproven mathematical conjecture called the Riemann hypothesis about how prime numbers (numbers divisible only by 1 and themselves, like 7, 11, 13) are distributed. Much of modern encryption relies on the assumption that prime numbers have no hidden patterns. Tao says if this conjecture turned out to be false, it would mean there is a secret pattern in the primes that nobody knows about. And if one hidden pattern exists, there are probably more that could be exploited to break encryption. That is the single scariest sentence about internet security I have ever heard a Fields Medalist (the highest honor in mathematics) say out loud. Tao on careers: "We live in a particularly unpredictable era. Things we have taken for granted for centuries may not hold anymore." He points out that even high school students can now contribute to frontier math research using AI tools, something that used to require a PhD. The full podcast is worth listening to. Link in thread.

Il n'est pas nécessaire qu'il y ait une majorité musulmane pour que l'islam domine la politique. Il suffit de placer stratégiquement des musulmans influents à des postes officiels dans tout le pays pour influencer les lois locales. Dès lors que les lois locales d'un pays favorisent la culture musulmane, ajoutez à cela l'influence de l'électorat musulman sur des politiciens non musulmans hautement corruptibles, et vous obtenez de facto un gouvernement musulman. C’est ce que nous observons au Royaume-Uni avec les conseils municipaux, les dirigeants et les maires musulmans qui détiennent le pouvoir exécutif, et c’est précisément le modèle qu’ils veulent reproduire en Amérique. C'est de cela que parlent les hommes dans cette vidéo. Ils nous expliquent ouvertement comment ils comptent envahir les pays chrétiens.

"Il faut décréter la mobilisation générale. La ruée vers les urnes. Aucun combat n'est perdu avant d'avoir été mené : l'impudence de la gauche radicale oblige le peuple de droite à lui répondre par le vote, sereinement mais activement."Editorial @Le_Figaro lefigaro.fr/vox/politique/…

J'ai entendu la même chose. Hallucinant ce qu'il se passe pour la jeune génération à l'école. Les plus de 50 ans dont les enfants sont grands ne s'en rendent pas du tout compte.

Confession d'un ami prof : "on sent bien l'absence des gamins qui font l'aïd aujourd'hui, la classe est calme et ça bosse, même les autres élèves sont soulagés, il y en a un qui nous a sorti : monsieur c'est raciste si on dit qu'on est mieux quand les arabes sont pas là ?" 🤣

C’est l’équivalent de Messi qui gagne un 18ème ballon d’or à 50 piges Génie incontesté du snooker depuis plus de 20 ans c’est au même niveau que Magnus Carlsen

Fantastique 👉🏻 La police anglaise décide d'utiliser la reconnaissance faciale pour arrêter les criminels 👉🏻 L'outil identifie efficacement les criminels 👉🏻 Ils sont très majoritairement noirs 👉🏻 La police met fin à cette expérimentation, car trop raciste

🔴Emmanuel Grégoire, invité du 13H de France 2 : Julien Bugier pointé du doigt pour n'avoir posé AUCUNE question sur les agressions sexuelles dans le périscolaire parisien au député PS. "Est-ce parce que Grégoire est membre du conseil d’administration de France TV ?"

@Pierre_B_y @LaurentVergne @Max_Pe2r Non, mais regarde la vidéo au lieu de croire des tweets seulement à la lecture. C'est très clair, elle parle du traitement médiatique comparé des affaires, pas de la gestion des dites affaires.

@LaurentVergne @Max_Pe2r 😭😭😭😭😭😭😭😭😭😭😭😭😭😭😭😭😭😭😭😭😭😭😭😭😭

Celle-ci, fallait la tenter, quand même. Sacrée cascade.