Apprentissage machine piloté par des tests - Louez la Zero S Motorcycle au tarif le moins cher du marché - Ecomobile: Location voiture et moto electrique Paris - le journal de la mobilité électrique\nApprentissage machine piloté par des tests – Louez la Zero S Motorcycle au tarif le moins cher du marché\nLa dimension éthique de l'IA, du ML et de la science des données\nUn compte rendu de Coalface: Naïve Bayes – de R à Spark ML\nL’apprentissage automatique peut très bien fonctionner, mais il n’en reste pas toujours.\nDéfis en analytique\nLe processus de construction de modèles à partir de données\nSuivez les meilleures pratiques pour l'IA, le ML et la science des données: testez tout!\nTest de votre modèle: validation croisée\nTestez vos données!\nNauck: Je vais parler de l'apprentissage automatique. Tout d’abord, avant de commencer, je voudrais dire quelque chose sur ce que c’est ou ce que j’en comprends. Donc, voici une interprétation. Il s’agit évidemment d’utiliser des données. Elle a donc des liens avec l’analyse et la science des données et fait évidemment partie de l’intelligence artificielle. Voici ma petite taxonomie, comment je vois les choses qui s'enchaînent. Vous avez la science informatique et ses sous-domaines tels que l'IA, le génie logiciel et l'apprentissage automatique est généralement considéré comme un sous-domaine de l'IA, mais de nombreux principes du génie logiciel s'appliquent dans ce domaine.\nC'est ce dont je veux parler aujourd'hui. Il est fortement utilisé dans la science des données. Ainsi, la différence entre l'IA et la science des données est quelque peu fluide si vous voulez, mais la science des données tente de comprendre le contenu des données et tente de comprendre les questions relatives aux données. Mais ensuite, il tente de prendre cette décision pour prendre des décisions, puis nous revenons à l'IA, l'intelligence artificielle, où il s'agit principalement d'automatiser la prise de décision.\nNous avons quelques définitions. L'IA signifie utiliser l'intelligence, rendre les machines intelligentes, ce qui signifie que vous pouvez en quelque sorte fonctionner de manière appropriée dans un environnement prévoyant. L'apprentissage automatique est un domaine qui recherche des algorithmes pouvant améliorer automatiquement leurs performances sans programmation explicite, mais en observant des données pertinentes. C'est ce que l'apprentissage par machine signifie généralement. Et oui, j’ai également abordé dans le domaine de la science des données, le processus scientifique consistant à transformer les données en informations permettant de prendre de meilleures décisions. Donc, c'est la région.\nSi vous avez ouvert un journal, vous avez sûrement assisté à la discussion sur les dimensions éthiques de l'intelligence artificielle, de l'apprentissage automatique ou de la science des données. Les tests touchent également à cela car il y a pas mal de problèmes dans cet espace, et je n'en énumère que deux ici. Donc, vous utilisez évidemment des données pour l'apprentissage automatique. D'où viennent ces données et êtes-vous autorisé à les utiliser? Violez-vous des lois sur la protection de la vie privée ou construisez-vous des modèles que vous utilisez pour prendre des décisions concernant des personnes? Dans ce cas, le règlement général de l'UE sur la protection des données stipule que vous devez être en mesure d'expliquer à un particulier si vous prenez une décision basée sur un algorithme ou une machine, si cette décision a un impact significatif. . Cela signifie qu'en apprentissage machine, de nombreux modèles sont déjà disponibles, car vous ne pouvez pas le faire. Vous ne pouvez pas expliquer pourquoi une décision donnée découle d'un modèle d'apprentissage automatique si vous utilisez des modèles particuliers.\nEnsuite, l’autre grand domaine est le biais, qui est en quelque sorte une injustice, une sous-représentation ou une surreprésentation des sous-groupes dans vos données; évidemment votre parti pris racial, le parti pris sexuel est le plus évident. Vous avez peut-être entendu dire que certaines choses, comme la reconnaissance faciale, sont à préjugés raciaux et sexistes. Ainsi, si vous examinez des tests tentant d'identifier le sexe d'une personne à l'aide d'un système de reconnaissance d'image faciale, vous constaterez que les hommes blancs sont le plus souvent reconnus, mais que les femmes à la peau foncée sont plus rares. Il existe donc un fort parti pris sexiste et racial dans ces systèmes. D'où est-ce que ça vient? Comment cela peut-il arriver?\nUn autre sujet de préoccupation, peut-être pour vous aussi en développement de logiciels, mais les gens ont tendance à utiliser des modules qu’ils ont obtenus quelque part. Vous obtenez une bibliothèque, vous recevez un morceau de code, vous le collez pour construire ce que vous voulez construire. Lorsque vous utilisez du code, et si vous avez le code source, vous pouvez au moins l'examiner, vous pouvez le lire. Si vous avez un code standard, vous pouvez utiliser votre programme de test.\nMais qu'en est-il des éléments générés par l'apprentissage automatique? Donc, si vous obtenez vous-même un système de reconnaissance d'image faciale et que vous le collez dans votre solution de sécurité de la maison et que vous ne reconnaissez pas le propriétaire et ne l'introduisez pas dans la maison, comment pouvez-vous être responsable de ce composant que vous possédez? inclus dans votre système? Savez-vous comment il a été construit, testé, validé? Est-ce sans parti pris? Toutes ces choses. Nous verrons donc, en particulier dans ce domaine, le collage de différents composants de différentes régions avec différents types de provenance et de qualité. Comment vous assurez-vous que ce que vous assemblez est de bonne qualité?\nVoici un exemple d'équipe utilisant un algorithme d'apprentissage automatique pour résoudre un problème particulier. Ils veulent prédire la propension d'un client à appeler un service d'assistance téléphonique. Ils disposaient donc de données sur les clients appelant les lignes d'assistance et de données sur les clients qui n'appelaient pas. Ensuite, ils ont essayé de prédire à un client comme vous d'appeler un service d'assistance téléphonique au cours d'une période donnée. Ils ont utilisé ici un modèle d'apprentissage automatique particulier, ou un modèle statistique, appelé classificateur de Naive Bayes. Pour les besoins de cet exemple, la façon dont cela fonctionne n'a pas d'importance, mais ils utilisaient une bibliothèque particulière. Et dans la science des données, l’apprentissage automatique, vous trouverez beaucoup de gens qui utilisent typiquement R ou Python.\nCes gars-là utilisaient R, et cette bibliothèque particulière peut travailler avec des données numériques et des données catégorielles, donc des nombres ou des chaînes si vous le souhaitez. Ils ont construit ce modèle, puis ils ont découvert le système cible dans lequel ils devaient déployer leur modèle. Malheureusement, ils ne pouvaient pas utiliser R, ils devaient utiliser Spark. Et ils ont utilisé une autre bibliothèque, Spark ML, pour tenter de reconstruire, et cette bibliothèque particulière ne peut utiliser que des chaînes de données catégoriques représentées sous forme de nombres. Donc, ils ont dit: "D'accord, nous avons des chaînes dans nos données, nous avons des chiffres, nous laissons les nombres à eux-mêmes. Nous prenons simplement les chaînes et les convertissons en chiffres. Ensuite, nous avons des nombres pour pouvoir utiliser cette bibliothèque. " Ils ont utilisé la bibliothèque. Et heureusement, leurs données contenaient des nombres négatifs. L’algorithme a donc refusé de fonctionner avec cela. Heureusement, il y avait quelques tests là-dedans, sinon, ils auraient obtenu un résultat étrange et l'ont déployé.\nSi vous regardez dans la documentation, il s'agit de la documentation de la bibliothèque dans R, qui indique que cela fonctionne avec une matrice numérique ou un cadre de données de variables qualitatives et / ou numériques. Donc, c'est ce qu'il peut ingérer et travailler avec. Si vous regardez la bibliothèque Spark ML, c'est ce qui est écrit dans la documentation, un peu moins lisible, mais ici, l'entrée doit être des données, qui sont comme un tableau ou une liste de points étiquetés, et un point étiqueté semble apparemment être quelque chose qui utilise des nombres réels. Le premier numéro semble être un peu séparé du reste. Le reste semble être en vecteur. Donc, j'espère qu'ils ont mis les zéros et les uns ici. Vous ne pouvez pas vraiment dire à partir de ce type de documentation avec quel type de données cet algorithme peut fonctionner. S'il n'y a pas de test dans la procédure pour vérifier ce qui vous empêche de l'utiliser, vous risquez d'obtenir toutes sortes d'effets étranges, si vous ne comprenez pas ce que font ces méthodes.\nCertains le font utilement. Voici un exemple. Ceci est, encore une fois, d'un environnement R. Ici, nous essayons de construire un certain nombre de classificateurs, et l'un d'entre eux se plaint et dit: "Il semblerait qu'une de vos variables soit constante." Lorsque vous effectuez une analyse de données, des données constantes sont inutiles car elles ne contiennent aucune information. Donc, il est très utile que les algorithmes me disent cela. Cela signifie qu'il y a des tests en cours à l'intérieur. Cela examine les données qui sont entrées et cela a-t-il un sens pour l'exécution de l'algorithme? Mais vous ne pouvez pas compter sur cela. Cela ne se produit pas nécessairement dans tous les éléments de code que vous trouvez dans une bibliothèque autour de l'apprentissage automatique.\nL'apprentissage automatique fonctionne généralement assez bien, et comme vous l'avez constaté dans les médias, l'apprentissage automatique connaît beaucoup de succès. La plupart de ces jours-ci sont dus à ce qu'on appelle l'apprentissage en profondeur ou réseaux profonds, une technique qui existait déjà dans les années 1980 et qui a vraiment porté ses fruits maintenant, car nous disposons de beaucoup de puissance de calcul et de données volumineuses avec Étiquettes. D'où viennent ces données? Vous l'avez fourni utilement en téléchargeant des photos dans le nuage et en y collant des étiquettes. Donc, Google sait maintenant ce que sont les chats et les chiens parce que vous avez cliqué sur les images lorsque vous avez cherché des images d'un chat ou d'un chien, ou bien vous avez chargé des photos quelque part et apposé les étiquettes.\nCe système a appris à étiqueter des images en utilisant ce type de données, de photos et d’étiquettes qui lui sont associées. Ensuite, ils essaient d'étiqueter de nouvelles images, et cela fait un très bon travail dans les premières colonnes. Si vous regardez en haut à gauche, vous voyez une personne conduisant une motocyclette sur un chemin de terre; c'est assez bon pour étiqueter une image. Mais, évidemment, c'est faux. Ce n'est pas un chemin de terre. C'est probablement une course de moto hors route, ce qui vous donne déjà une idée du fait que ces choses-là ne comprennent probablement pas ce qu'elles voient. Si nous allons plus loin, nous voyons la deuxième colonne, deux chiens jouent dans l'herbe. Donc, d'une certaine manière, il a raté le troisième chien. Un humain ne ferait pas cette erreur. Si nous allons plus à droite, regardons celle de la deuxième rangée, une petite fille au chapeau rose souffle des bulles. Ainsi, une partie du chapeau de la dame ici a été interprétée comme une bulle. Et si vous regardez dans la même rangée, tout à droite, c'est le meilleur, un réfrigérateur rempli de nourriture et de boissons.\nComment ça se passe? Comment un système commet-il une erreur aussi évidente? C'est parce que ces systèmes ne comprennent rien. Ils ne comprennent pas ce qu'ils regardent. Pour eux, ce ne sont que des modèles statistiques. Sans tests et analyses appropriées, vous ne savez pas ce que ces problèmes permettent de détecter. Il existe des exemples classiques où ces systèmes ont essayé de différencier les loups des huskies, et ce qu'ils ont appris, c'est que tous les huskies sont sur des images avec de la neige. Vous avez donc construit un détecteur de neige, mais pas le différentiateur des loups ou des huskies. Mais si toutes vos données sont de ce type, vous n’avez aucun moyen de le savoir. Vous devez devenir assez intelligent sur la façon de tester.\nLes gens disent que l'apprentissage machine est plus une alchimie que la science. C'est à cause de ce battage publicitaire autour de l'utilisation de choses comme les réseaux profonds. Les gens sont un peu frénétiques. Que puis-je en faire? Où puis-je l'appliquer? Quels trucs cool puis-je faire avec ces choses? Le genre de choses que vous voulez avoir est la reproductibilité. Donc, si vous entraînez un modèle sur certaines données et que vous obtenez un résultat, comme dans toute science, vous voulez qu'il soit reproductible; cela signifie que quelqu'un d'autre doit suivre le même chemin et arriver au même résultat. Cela ne signifie pas que c'est correct et que vous ne pouvez pas vraiment le prouver, mais vous pouvez montrer que quelqu'un d'autre peut arriver au même résultat. Dans ces systèmes, vous devez parfois jouer avec un grand nombre de paramètres. Les gens comprennent intuitivement comment procéder. Ils obtiennent un résultat, puis ils s'arrêtent. Et la question est: à quel point est-ce vraiment bon? Pouvez-vous montrer que ce que vous avez fait est correct et utile?\nL'apprentissage automatique comporte de nombreux défis, et nous en examinons quelques-uns ici. La provenance des données signifie d'où proviennent ces données? C'est toujours la première question que vous devriez vous poser. D'où viennent les données? Qu'a-t-on fait aux données? Est-ce vraiment la première source ou quelqu'un l'a-t-il foiré? Est-il en quelque sorte déjà transformé? Interprété? Quelqu'un a-t-il apposé sa marque sur le produit et l'a changé? Aussi, pouvez-vous lui faire confiance? Comment a-t-il été généré? Est-ce comme des mesures à partir de capteurs? Peut-être avez-vous alors une idée de la qualité de ces capteurs. Quelle est l'erreur du capteur? At-il été créé par des humains? Ont-ils une incitation à mentir au sujet des données? Ce genre de questions que vous devriez vous poser et tester.\nLa qualité des données est alors plus sans erreur. Une fois les données enregistrées, des erreurs se sont-elles glissées? Y a-t-il des données manquantes qui ne devraient pas l'être? Le biais de données, nous en avons déjà parlé. C'est un groupe sur ou sous-représenté dans ces données, ce qui est en fait assez difficile à trouver et encore plus difficile à éliminer. Tout comme garder les données hors de la modélisation, comme garder les mains de votre pique-nique, cela reviendra toujours. Cela peut arriver via les données ou via la modélisation, car chacun de nous a un parti pris intuitif et nous avons quelques idées sur le monde. , et cela entre dans les modèles et que ce biais sont les modèles. Ainsi, la manière dont vous sélectionnez les données que vous semblez pertinentes pour la formation les biaise et, lorsque vous testez votre modèle, vous aurez des biais. Où il devrait jouer, où le spectacle ne veut pas dire tellement, n'est pas pertinent. Cela met les modèles en biais.\nVous pouvez tester le biais, vous pouvez essayer de corriger le biais, mais ce n'est pas trivial. Si vous pensez à une demande de prêt, voulez-vous que tout le monde soit évalué en fonction de ses performances financières, de ses indicateurs financiers ou voulez-vous que les rejets de prêts soient égaux pour tous les groupes de sexe, groupes raciaux, groupes d’âge? Question complètement différente. Différents types de préjugés dont vous avez besoin pour vous faire une idée.\nCompréhension du modèle. Nous en avons déjà parlé. Vous devrez peut-être expliquer à quelqu'un pourquoi un modèle vous donne la réponse qu'il vous donne. Et ce n'est pas toujours possible. Il existe des approches pour cela. Vous pouvez obtenir des bibliothèques, telles que LIME ou SHAP. Mais vous devez penser à ce qui constitue une explication. Pour les gens, une explication est quelque chose de significatif dans le contexte dont ils parlent. Lorsque nous expliquons pourquoi nous avons agi de la sorte, nous les inventons toujours. Une explication est une chose que vous inventez après discussion pour expliquer à quelqu'un d'autre pourquoi vous avez fait quelque chose. Mais il est très rare que vous ayez en tête un processus de raisonnement basé sur la langue. Que vous avez dit: "D'accord, qu'est-ce que je vais faire? Je vais le faire, et c'est parce que je vais le faire." Votre prise de décision est généralement beaucoup plus vive, et vous ne vous en prenez pas à vous-même. Peut-être que si vous allez acheter une voiture, mais au final, la décision est toujours un processus émotionnel.\nUne explication pour un humain est quelque chose qui a un certain type de qualité. Une explication que vous pourriez tirer d'un modèle statistique pourrait être quelque chose qui est exprimé en chiffres, pondérations et combinaisons de variables, que quelqu'un pourrait ne pas comprendre s'il ne s'agit ni d'un statisticien ni d'un mathématicien. C'est donc une autre dimension délicate. Puis la dimension éthique. Alors, êtes-vous autorisé à utiliser les données? Quel genre de décisions prenez-vous? Comment cela affecte-t-il les gens? Vous devrez peut-être également tester les effets de votre application de modèle et j'y reviendrai.\nVoici l'image d'un processus autour de l'analyse de données, de la science des données et de l'apprentissage automatique. C'est à peu près tous les mêmes. Vous commencez avec une certaine compréhension des affaires, vous devez comprendre vos données, les préparer, puis vous passez à la modélisation. C'est le peu sexy. Tout le monde veut travailler dans cette boîte à modélisation, mais en réalité, vous perdez entre 70% et 90% de votre temps au stade de la préparation des données. Et oui, c’est également là que vos efforts de test devraient être. La modélisation est en fait assez facile. La difficulté consiste à obtenir les données appropriées pour la modélisation. Ensuite, d'accord, les autres éléments, vous devez évidemment tester ce que vous faites, l'évaluer et ensuite le déployer là où les choses peuvent mal tourner.\nIl y a un problème de perception. Comme je l'ai dit, tout le monde veut faire de la modélisation. Donc, si vous pensez "Oh, je travaille en apprentissage automatique", et voici l’idée que vous avez dans l’esprit de ce à quoi ressemble votre environnement de travail, mais en réalité, cela ressemble à ceci. Vous passez la majeure partie de votre temps à fouiller dans les données, à essayer de vous faire une idée des données, à saisir les données, à déterminer la qualité des données et à la façon dont vous pouvez combiner différents types de données systèmes opérationnels. C'est très compliqué et toutes sortes d'erreurs peuvent s'y glisser.\nCe que je fais lorsque je parle d’apprentissage automatique ou de science des données à cette communauté, c’est vous qui voyez, et je vous considère comme une balise, parce que vous êtes un développeur de logiciels, vous savez tout sur les tests. Je dis: "Nous devons apprendre de ces gars-là. Ces gars-là testent ce qu'ils font, un développement piloté par des tests." Alors, comment pouvons-nous soulever et déplacer cela vers l’apprentissage automatique et la science des données? Comment savons-nous que nos données sont utiles, que notre modèle est correct? Si les décisions que nous prenons en fonction des résultats du modèle ont les impacts attendus.\nVoici un diagramme de données qui montre où vous pouvez tester. Cela montre à peu près le type d’étapes que vous passez lorsque vous mettez un modèle en déploiement. Vous construisez un modèle à partir de données et vous l'utilisez plus tard dans une sorte d'application. Donc, vous commencez avec le référentiel de données. C'est la première étape où vous pouvez faire des tests. Idéalement, vous évitez que de mauvaises données ne pénètrent dans votre référentiel. Plus vous commencez tôt, mieux c'est. Dans les bases de données, il y a quelque chose comme des déclencheurs. Si vous travaillez avec des bases de données, vous le savez peut-être. Cela vous règle fondamentalement. Vous écrivez, par exemple, si vous mettez une rangée de données dans cette table, ce sont des conditions auxquelles il doit satisfaire avant de pouvoir la mettre. Personne ne l'utilise plus. Mais c'est une possibilité. Vous pouvez simplement écrire, par exemple, assurez-vous que cette colonne est toujours positive ou qu'il ne manque jamais de valeur dans cette colonne. Vous pouvez le faire au niveau du référentiel de données. Si vous savez que quelqu'un le fait et dit: «Oui, je vérifie qu'aucune mauvaise chose ne va dans mon référentiel de données», alors d'accord, c'est génial, vous avez transféré la responsabilité et vous pouvez passer à autre chose.\nLa prochaine étape est la lutte contre les données. Cela signifie que les données ne sont jamais sous la forme que vous pouvez simplement mettre dans un algorithme d'apprentissage. Si vous apprenez votre machine à apprendre en vous rendant à Kaggle, où toutes les données sont bien préparées, il y a eu beaucoup de douleur avant que vous ne la voyiez pas. C'est donc la phase de préparation. Vous prenez les données, vous les transformez en quelque chose d'autre afin que vous puissiez les utiliser dans l'apprentissage automatique. Vous générez des fonctionnalités à partir de celui-ci et vous pouvez faire beaucoup d'erreurs dans cet espace.\nSouvent, cette phase est même documentée. Donc, comme par magie, vous arrivez à un ensemble de données et vous dites: "Bon, c'est ce que j'utilise pour l'apprentissage automatique." Ensuite, vous construisez votre modèle, puis si quelqu'un veut le reproduire, alors, "Comment diable sont-ils arrivés à ces colonnes et à ce type de jeu de données?" Vous ne pouvez pas le répliquer. Mais évidemment, de votre point de vue, vous devez comprendre que vous écrivez un logiciel sur scène. Les conflits de données signifient que vous écrivez un logiciel. Le logiciel le plus simple que vous puissiez écrire à ce sujet sont les requêtes SQL. Ainsi, vous modifiez les données du référentiel pour les transformer en quelque chose d'autre qui est du code. Cela devrait être la version, devrait être testé.\nGénération de fonctionnalités. Cela signifie que vous commencez à combiner des colonnes. Au lieu des colonnes A et B, peut-être que A divisé par B est une fonctionnalité utile. Ensuite, vous créez quelque chose de nouveau. Encore une fois, même ce A divisé par B est un logiciel, que vous produisez quelque chose avec du code, en manipulant des données, et qui devrait être testé. Divisez-vous par zéro à un moment donné? Qu'est-ce que ça fait? Ensuite, vous entrez dans la construction de modèles, puis il y a beaucoup de tests sur la façon de construire un modèle, et j'y reviendrai dans un instant. Tous ces éléments doivent également être versionnés, et vous devez en assurer le suivi afin de pouvoir les répliquer. Si vous devez le remettre à quelqu'un, il doit pouvoir extraire la dernière version du référentiel et doit pouvoir vous mettre à la place.\nNous avons maintenant un modèle qui se trouve quelque part dans un système de gestion de versions. lorsque nous le déployons, il devrait être retiré. Donc, ayez toujours la dernière version du modèle. Les personnes qui apprennent en machine ne sont pas des développeurs de logiciels et ne comprennent donc généralement pas ces concepts. Ils ne savent pas nécessairement ce qu'est le référentiel de logiciels et comment orchestrer ces choses. Mais vous devriez le savoir. Vous le déployez. Vous pouvez y tester, l’environnement dans lequel vous vous êtes déployé, peut-il gérer le type de trafic qui en résulte, va-t-il évoluer? Ce genre de choses peut mal tourner.\nEt puis vous allez à l'application. Cela signifie qu’il s’inscrit dans une sorte de processus opérationnel et prend des décisions. Les mêmes données que vous avez utilisées pour le construire dans la structure sont renvoyées dans le modèle. Maintenant, le temps a passé. Vous avez construit vos données. Les données sont construites à partir de données historiques et sont appliquées aux données futures, sinon, cela serait inutile. Alors, comment savez-vous que les données futures sont les mêmes que celles à partir desquelles vous avez construit votre modèle? Vous devez vérifier que la structure des données est toujours la même et que tout peut vous prendre au dépourvu.\nDisons que vous avez quelque chose comme des codes de produit dans votre modèle. Les entreprises changent les codes de produits à chaque lune bleue. Alors, tout à coup, il y a peut-être quelque chose que le modèle n'a jamais vu. Comment va-t-il réagir à cela? Ou alors, vos données sont dérivées, des chiffres sont apparus, et tout à coup, les chiffres se sont éloignés de leur intervalle habituel, puis ils sont devenus plus petits ou plus grands, ou il y a des données de capteur, puis quelqu'un a décidé de mettre à jour le capteur. . Maintenant, ceci est calibré différemment, les chiffres ont changé. Peut-être que la moyenne des mesures n’est pas différente de l’écart type. Encore une fois, pas quelque chose que vous attendez. Donc, vous devez vérifier ce genre de choses.\nEnsuite, vous allez prendre des décisions. Encore une fois, vous devriez tester. Si vous utilisez votre modèle pour prendre une décision, avez-vous réellement l'effet que vous souhaitez avoir? Vous pouvez tester cela en gardant un groupe de contrôle, et vous le savez en testant des médicaments. En médecine, lorsqu'ils testent de nouveaux médicaments, ils ont un régime très strict, à savoir les tests à double insu. Le médecin ne sait pas quel type de pilule il donne, et le patient ne sait pas ce qu'il reçoit. Donc, ce genre de régime, vous pouvez le reproduire dans le processus de prise de décision. Vous prenez une décision, vous appliquez votre procédure à votre groupe de traitement et vous faites la même chose à un groupe de contrôle, ou pas la même chose, vous faites simplement ce que vous avez toujours fait ou vous ne faites rien. Et puis vous comparez à la fin, est-ce la même chose?\nCertaines entreprises sont très bonnes dans ce domaine. Netflix le fait sur vous tout le temps. Ils expérimentent sur vous. Donc, si vous ouvrez votre écran principal Netflix, vous verrez des films basés uniquement sur ce que vous aimez, mais les images de film ou les images de titre sont différentes. Votre ami peut voir un autre ensemble d'images. Ils essaient juste ce qui est plus intéressant. Et donc, ce sont les groupes, et ils testent ces traitements à travers les groupes. Quelle prise de décision me donne une meilleure réponse? Et vous pouvez le faire aussi.\nJe vais parler de deux choses: tester un modèle et tester vos données. Le modèle est, si vous travaillez dans l'apprentissage automatique, alors c'est quelque chose que vous savez, que vous avez été formé pour connaître ce genre de choses. Validation croisée. En résumé, lorsque vous créez un modèle, vous disposez d'un ensemble de données appelé vos données d'entraînement. Vous le partitionnez en K parties égales, disons 10, puis vous utilisez une partie pour tester ou valider votre modèle et les neuf autres parties que vous utilisez pour le construire. Vous faites cela 10 fois. Idéalement, vous répétez cela à nouveau. Pourquoi fait-on ça?\nNous voulons comprendre à quel point le choix des données d’entraînement influe sur le modèle créé. Donc, ce que vous faites, c’est que vos données de formation sont une sorte d’échantillon de toutes les données potentiellement disponibles. Vous avez en quelque sorte créé cet ensemble de données de formation. Vous l’utilisez pour créer un modèle. Ce modèle sera ensuite appliqué. à toutes les autres données qui sont là-bas que vous n'avez pas vu. Vous devez vous assurer que vos données d'entraînement sont représentatives de celles que le modèle verra dans le futur.\nSi vous ne le faites pas bien, la sélection de ces données d'entraînement aura donc un impact sur la performance du modèle. La seule façon de vérifier cela consiste à créer plusieurs modèles et à voir leur différence et leurs performances. Et voici à quoi sert cette procédure de validation croisée. Ainsi, vous effectuez ce partitionnement en 10 sous-ensembles pour vérifier si la sélection d'un ensemble de données a un impact, puis répétez l'opération plusieurs fois pour vérifier si ce partitionnement a également un effet. Parce que tout devrait être aléatoire. Donc, dans la pratique, les gens utilisent K égal 10 ou 5 et N égal un. Mais idéalement, visez K égal 10 et N supérieur à 1 pour avoir une bonne idée de la performance de votre modèle.\nQue recherchez-vous quand vous faites cela? Vous recherchez une performance d'entraînement supérieure, mais légèrement supérieure à celle du test. Vous regardez les chiffres qui indiquent la performance, et c'est ce que vous voulez voir. Et vous voulez rechercher des chiffres cohérents pour toutes les fautes. Donc, si quelque chose ressort où il est correct à 90% et toutes les autres fois que c'est correct à 70%, c'est suspect. Si les performances de l'entraînement sont bien meilleures que celles du test, alors il y a surapprentissage. Si vous obtenez systématiquement 90% de performance et d’entraînement, mais seulement 60% en test, il se produit une sur-adaptation. Cela signifie que vous devez contrôler les paramètres de votre modèle. Si les performances du test sont bien meilleures que celles de l'entraînement, toutes les sonneries d'alarme doivent sonner. Cela signifie probablement que vous avez des fuites de données; des informations que vous n'auriez pas dû avoir sont entrées dans vos données de test. Et si les chiffres varient beaucoup, vous n’avez probablement pas assez de données pour la tâche que vous essayez de résoudre.\nVous voulez également regarder le modèle que vous construisez. Parfois c'est possible, parfois non. Mais si vous pouvez regarder la structure du modèle – alors à quoi ressemble le modèle quand il a été créé – cela semble-t-il cohérent dans tous les plis? L'exemple typique serait un arbre de décision, que vous pouvez consulter. Vous pouvez le supprimer ou l'écrire sous forme de règles. Ou ce que vous pouvez faire, c’est que, dans chaque cas, les mêmes fonctionnalités sont-elles sélectionnées à plusieurs reprises? Ou voyez-vous qu'un pli prend ces variables et un autre les prend? Si vous avez la sélection automatique des fonctionnalités dans votre algorithme. Voilà le genre de choses que vous pouvez rechercher. Si cela diffère beaucoup, il est probable que vous ne disposiez pas de suffisamment de données ou que la sélection de données influence fortement le modèle créé, ce qui serait le cas si vous ne disposiez pas de suffisamment de données. Donc, vous devez revenir aux bases et vérifier si les données sont correctes? Le modèle est-il correct? Le modèle est-il trop complexe pour la tâche que j'essaie de résoudre? Des choses comme ça, vous devez regarder.\nQuel est le terme le plus mal utilisé dans l'apprentissage automatique et la science des données?\nNauck: Oui. Bon un. D'autres preneurs? C'était des données volumineuses. Non? Celui-ci, la précision. L'exactitude est un mauvais mot parce qu'il cache tellement. Il cache tant de péchés dans l'apprentissage automatique et la science des données. si votre classe cible ne représente que 1% dans vos données et que votre modèle est correct à 99%, précis à 99% en disant simplement que personne ne fait partie de la classe cible, oui, vous avez un modèle précis à 99% mais il est totalement inutile. Donc, exactitude, évitez de l'utiliser. Cela ne vous donne pas assez d'informations.\nSi vous êtes en apprentissage automatique, imprimez-le et clouez-le sur votre lit. Ce sont les termes avec lesquels vous devez travailler. Vous devez comprendre que c'est uniquement pour les classificateurs binaires. Quel type d'erreurs commettez-vous? Quels sont les faux positifs? Les faux négatifs? Vous devez comprendre quel est l'impact de ces flèches sur votre domaine de décision. Vous voulez comprendre des éléments tels que la sensibilité et la spécificité, et vous voulez comprendre quel est le taux de base de vos données. Ce genre de choses avec lesquelles vous devez travailler. Il y a une très bonne page Voiture electrique. Si vous utilisez Google, "confusion matrix wiki", vous trouverez exactement cela. Il est donc très pratique de rester disponible lorsque vous effectuez un apprentissage automatique.\nPour tester vos données. C'est-à-dire, j'ai dit, vous avez passé 70% à 90% du temps à masser vos données pour les mettre en forme et les mettre dans un modèle. Votre effort de test doit donc également être consacré à ce domaine. C'est aussi la partie la plus difficile à tester. Vous pourriez en fait dire que tout ce que vous faites pendant l'apprentissage automatique consiste à utiliser des données ou à générer des données. Donc, tout est sur le test des données. Mais ce que j'ai dit à propos de la validation croisée génère des données; les données sont les performances statistiques de vos modèles. Donc, vous pouvez tester cela. Si vous voulez vous assurer que vos performances d’entraînement sont toujours meilleures que celles du test, c’est une règle que vous pouvez tester, mais la différence ne doit pas être trop grande. Vous pouvez tester pour cela.\nVous pouvez donc rédiger de nombreux tests sur la sortie d'une validation croisée pour vérifier que votre modèle est réellement bon avant de continuer sur votre pipeline. Et ceci teste les données issues de la validation croisée. Mais vous devriez également tester les données avec lesquelles vous travaillez. Donc, ce que vous faites avant de faire une modélisation en apprentissage automatique, vous passez par quelque chose que nous appelons l'analyse de données exploratoire, et c'est la partie où vous essayez de vous faire une idée des données avec lesquelles vous travaillez, et vous faites beaucoup de visualisation à ce stade, vous tracez des choses, vous calculez des caractéristiques statistiques, des moyennes, des variances, des tests, toutes sortes de choses. Juste pour essayer de comprendre ce que ces données me disent? D'où est ce que ça vient? Est-il bon? Quelle est la qualité, partialité? Toutes ces sortes de choses. Ainsi, vous apprenez quelque chose sur vos données et vous pouvez l'écrire sous forme de test.\nNous avons quelques exemples. J'utilise beaucoup R, donc ces exemples proviennent de R. Il existe une bibliothèque appelée assertr. Ce que vous pouvez faire, c’est que vous pouvez écrire des assertions dans votre code et je ne sais pas si vous utilisez des assertions dans votre propre code, typiquement quelque chose qui est utilisé au moment de la compilation ou même au moment de l’exécution. Celui-ci est utilisé ici au moment de l'exécution et vous l'utilisez pour écrire des tests sur les données. Les données avec lesquelles je joue ici sont des données sur les vols et les retards, vols au départ de New York. Il existe un exemple de jeu de données disponible dans R et je recherche ici une colonne appelée différée. Ce que j'ai ici est un pipeline dans lequel je dirige une table de données appelée mes données via un certain nombre d'opérateurs. En fait, ce que je veux calculer, c'est que je veux voir le nombre de retards que j'ai dans ces données. Quel est le ratio des délais dans mes données?\nJ'ai cette vérification, j'ai ces deux commandes de vérification ici. Le premier indique: "Vérifiez que le retard est égal à un ou différé à zéro", ce qui est utile si vous voulez créer un classificateur binaire, et vous indiquez que la classe positive est indiquée par un un et un la classe négative est indiquée par un zéro. Idéalement, vous ne voulez pas que d'autres nombres apparaissent là-bas, ou vous ne voulez pas de valeurs manquantes.\nL'autre chose que je vérifie ici est que j'ai au moins 50% de lignes retardées dans mes données. Donc, calculez, car un et zéro est mon indication pour retardé. Je peux simplement résumer, divisé par le nombre de lignes de mon jeu de données, puis obtenir le ratio. Si tout cela passe, alors ce pipeline produira la sortie que je veux. Je veux le nombre de vols retardés dans mes données et le ratio, donc ça me dit 86%. C’est probablement biaisé, je ne suis pas trop heureux avec ça, mais juste pour le plaisir, nous allons continuer avec ça.\nParticipant 3: So, you suggest that there is a certain kind of unit testing for same machine vision or machine learning? This actually takes to the diagram a few lines after this. Oui. This one. Here the three is the feature generation, and four is the model building. Say, the model building creates machine learning model, and this machine learning model is used as a feature in the next model. So, the models build on each other. And now I have a system that is not tested like you say, with the code examples you have, the system performs, statistically. Sometimes it's correct, and sometimes it's not, based on the input you have. That would require something like testing using distributions or something. Is there some kind of literature that has done this research, or something that has used models upon models upon models to create this kind of a stack of machine learning systems?\nNauck: No. So, the typical testing that you see in machine learning is all around cross-validation. Come up with a model that has this, where you can guarantee a certain performance. That's the idea. But this idea of looking at what type of errors does this model make, and what does it mean in the application context, and how can I detect these arrows when I to use it somewhere – I have not seen any work on this.


Qu’est ce qu’une martingale en bourse: brokers régulé en Guadeloupe\n24 Janvier 2021 , Lucien Dubois Aucun commentaire\nLivraison en une seule fois de tous* les produits de votre commande (*uniquement valable pour les produits éligibles) y compris à l’étage. Évacuation des emballages compris. Trade réel pour 2 heures / jour qu’est ce qu’une martingale en bourse dax (ger30) actions eurusd.\nDepuis son creux de 2002 à son sommet de 2007, le dollar canadien s'est apprécié de 75 % par rapport au dollar américain. Un fnb dont le mandat de placement est d'offrir une couverture de change éviterait les effets négatifs de cette forte fluctuation de la valeur relative de ces deux devises, tandis qu'un fnb non couvert aurait été désavantagé dans la mesure où ses placements étaient libellés en dollars américains. Les spreads peuvent augmenter après les news.\nQu’est ce qu’une martingale en bourse, brokers régulé en Guadeloupe\nLes signaux commerciaux kijun tenkan est simplement basé sur les croisements des lignes tenkan et kijun. Bien qu'il soit une bonne idée d'aligner la tendance à long terme et la tendance à court terme en utilisant les autres composantes de l'indicateur ichimoku nuage, signaux commerciaux qui incluent qu’est ce qu’une martingale en bourse les lignes span senkou comme un filtre sont souvent à la traîne, causant les métiers d'avoir des rendements plus faibles par rapport aux métiers prises dès que les lignes tenkan-sen et kijun-sen multisegment. Why swing trading strategies are considered difficult is because you may not be able to accurately determine when the price is high or when it is low. Sometimes you may think that the price has peaked, and it proves you wrong by going on a strong rally. Other times, you may think the price has hit rock bottom, but once again, it surprises you by falling to new depths. Let’s look on the bright side. There are safety triggers that can alert you that a trend is about to change before you enter a trade.\nIl y a plusieurs autres parités d’échange pour le bitcoin, mais celles listées en haut sont les plus populaires, et ont les volumes de transaction les plus importants. Antoine boulte de google vous explique qu’est ce qu’une martingale en bourse les 5 «a» pour réussir votre transformation digitale; thomas lazzaroni liste 5 outils de google pour optimiser votre stratégie digitale; inscrivez-vous aux formations en ligne et ateliers numériques de google pour acquérir les fondamentaux et être totalement autonome ou savoir exprimer vos besoins dans des «briefs» ou cahiers des charges avec vos prestataires. 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Bitcoin trader: une arnaque connue et reconnue dans le monde du trading bitcoin.\nElle prend en charge différents types d' ordres, y compris les ordres au marché, les ordres qu’est ce qu’une martingale en bourse en attente et les stops suiveurs. Ces ordres peuvent être exécutés selon quatre modes.\nLa possibilité de faire de la vente à découvert, l’accès à de nombreux produits avec des spreads réduits si vous passez par les meilleurs brokers comme etoro sont également des atouts indéniables au trade en cfd. Même acheter un grand nombre d'actions d'un même secteur ne doit pas être considéré comme diversifié, car des nouvelles négatives sur une entreprise entraînent souvent une baisse des autres entreprises du secteur. La meilleure chose à faire est donc de sélectionner une série de titres issus de divers secteurs.\nIl y aura toujours des risques liés à la détention d’une position, mais les traders à moyen terme sont généralement dans un espace relativement sûr. 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"La sagesse écoute en souriant les réprimandes de la folie." - Clemence Bergström\nft. Maxence Danet-Fauvel\nNom : Bergström Prénoms complets : Clemence... Appelez-le juste Clem. S'il vous plaît. Âge : 18 ans, bientôt 19 Date et lieu de naissance : 17 décembre 1998, Göteborg Situation familiale : Son père était informaticien, mais il est désormais au chômage. Depuis... Ouais, depuis trop longtemps. Sa mère est décédée il y a de cela trois ans. État civil : Célibataire Orientation sexuelle : Hétérosexuel Groupe : Nordiques Dieu affilié : Mimir, gardien du puits de sagesse dans lequel prend source l'une des racines de l'Yggdrasil, arbre qui joint les mondes. Mimir est considéré comme le dieu des oracles, de la sagesse, conseiller avisé voire omniscient. Don : Aucun Année d'étude : 2ème Menntaskòli. Il devrait en être à la troisième mais, conjuguant son mauvais comportement avec une assiduité toute relative, il a été contraint de redoubler. Que ce soit clair : Clemence ne regrette rien.\n« Hey, Maman, ça va ?\nTu ne croiras jamais ce qui m'est arrivé récemment... Ou peut-être que tu le savais déjà. Je ne sais pas trop comment ça se passe après la mort à vrai dire. Enfin bref, je suis un sorcier. Un sorcier qui sait pas comment ça se passe après la mort, et qui n'a pas de baguette magique. C'est frustrant, en vrai. Mais c'est sympa. Vraiment. Je suis dans une école qui s'appelle Kaunaz.. Algiz. Algiz. Et je crois que ça me fait du bien.\nD'ailleurs, j'ai appris d'où venaient mes instincts bizarres. Tu sais, ceux que j'ai depuis tout petit et qui m'ont évité de faire beaucoup de bêtises ! Bah c'est parce que je suis l'élu d'un Dieu. Celui de Mimir. Je t'avoue que quand il m'ont dit ça, je sortais de travaux forcés à cause de... enfin tu vois, et j'ai vachement ri. C'est quand même ironique que le gardien du puits de sagesse m'ait choisi moi comme héritier. Même si c'est vrai qu'avant, j'étais plutôt de ce genre, en y réfléchissant. Je sais pas où ça a merdé. Mais je fais des efforts, promis ! Je vais plus du tout aussi loin qu'avant. Je ne fume plus que des cigarettes, et puis je vais en cours assez souvent pour passer mon année. Bon, je l'ai passée de justesse, mais quand même.\nAu final, même si je continue de faire le con, je suis plus calme maintenant, plus joyeux aussi. Je m'amuse bien là où je suis. Alors ne t'inquiète pas, OK ? Je te connais, quand même. Et pour Papa... Laisse tomber, d'accord ? Si la vie là-haut est aussi détendue qu'on le dit, profites-en. Tu le mérites. Les vivants se chargent des vivants. Promis.\nAh, et j'espère que les fleurs te plaisent. Je sais que tu les aimais bien, mais tu aimais toujours tout ce que je te donnais, alors je ne sais pas trop au final. »\nUn léger sourire aux lèvres, Clem' déposa les lilas sur la tombe qui lui faisait face, puis porta ses doigts à sa bouche. C'est en les posant sur le marbre qu'il clôtura sa visite, se redressant pour quitter le cimetière.\nC'était le soir de son anniversaire. Dehors, une épaisse couche de neige s'était formée et les nuages promettaient une nuit plus noire encore qu'à l'ordinaire. Le froid s'était immiscé à l'intérieur jusqu'à ce que Clemence ne se résolve à augmenter le chauffage et à allumer le poêle à bois. Son père dormait sur le canapé lorsqu'il avait grimpé dans sa chambre. À sa décharge, il avait essayé, le paternel. Il lui avait même apporté un cadeau. Un cadeau sympa, qui correspondait bien à sa personnalité telle qu'elle avait été un peu plus d'un an auparavant. Mais ça ne suffisait pas, et ça ne suffirait jamais plus.\nClem' s'était affalé sur son lit en soupirant et s'était roulé un joint. Pendant les mois qui suivirent, le jeune homme devait être persuadé qu'il avait acheté de la mauvaise came et qu'il avait fait un trip hallucinogène.\nLe rêve avait débuté simplement, par une impression de flottement. Le genre d'expériences courantes lorsqu'on prenait ce genre de drogue, et le garçon ne fut pas surpris pour deux sous, bien que la sensation fût plus agréable encore que d'ordinaire. Il y avait quelque chose d'absolu dans ce qu'il ressentait, quelque chose de plus Grand que lui, qui faisait battre son cœur d'une nouvelle manière. L'eau dans laquelle il se sentait soudain baigné paraissait plus vertueuse que la plus pure des sources, plus exquise encore que l'ambroisie. En cet instant, il eut la certitude de pouvoir tout faire, tout comprendre surtout. C'était un sentiment grisant et apaisant à la fois, et Clemence se voyait empli d'une infinie sagesse, plus vieille que les mondes, plus ancestrale que les plus anciennes croyances. Toutes les réponses à toutes les questions lui vinrent à l'esprit, du Passé comme du Futur. Il n'y avait plus de crainte, plus de doute, seule une lueur tranquille à la surface de l'eau, et un gigantesque tentacule qui ressemblait, non, qui était une racine. Une racine de l'Yggdrasil, ne put-il s'empêcher de penser. Lorsqu'il aperçut une large forme ovale il ne put se contenir et nagea en sa direction. Ses instincts l'appelaient à elle, ou plutôt à lui, quoique ce fût, et lorsqu'il posa enfin ses doigts sur la masse pour la retourner, il lui sembla reconnaître des cheveux.\nC'était une tête.\nLe sursaut avec lequel il se réveilla fut tel qu'il tomba de son lit, cognant son crâne contre la table de chevet qui le bordait.\nSi, encore aujourd'hui, Clem a du mal à qualifier ce rêve de positif, il reconnaît sans peine que cela lui a permis de mettre un gros frein à sa consommation de cannabis.\nWhisper | Gaëlle\nQuel âge as-tu ? 18 ans Comment es-tu arrivé jusqu'à nous ? Mimir m'a montré la voie jusqu'à la modération :v Comment trouves-tu notre forum ? Il est beauuuuuu °^° A quelle fréquence penses-tu nous rendre visite ? Aussi souvent que possible ! Un petit mot pour la fin ? Isadora est déjà passée par là !\n"Celui qui ne connaît qu'une voie pour aller à la sagesse en trouve mille qui l'en éloignent."\nIl avait ouvert la porte après dix minutes passées planté devant, comme un idiot, cloué par une peur qu'il aurait voulue irrationnelle. Malheureusement, ses instincts n'avaient jamais tort. Personne ne se l'expliquait, pas même lui, mais ce fait s'était inscrit comme une vérité immuable au fil du temps. Pourtant tôt ou tard, ces sentiments si puissants s'avéreraient destructeurs, porteurs d'une réalité assassine qui lui planterait un poignard dans le cœur. Clemence en était persuadé : ce soir, c'était son tour. C'était pour cela qu'il avait loupé son bus, pour cela qu'il avait marché plus d'une heure dans la neige, la peur au ventre et la gorge serrée, pour cela qu'il rentrait chez lui avec une bonne demi-heure de retard. Les nouvelles étaient mauvaises. Il en était certain. Et juste pour cette fois, juste pour ce jour-là, il aurait voulu douter. Il aurait voulu espérer.\nClemence enleva ses chaussures dans un hall d'entrée vide. La maison était plongée dans une obscurité qui la faisait paraître plus grande qu'elle ne l'était, plus imposante, presque austère. D'ordinaire, ce n'était pas le cas. D'ordinaire, des livres traînaient sur les étagères, des bougies parfumées embaumaient l'air et l'odeur de la cuisine de son père se répandait dans chaque pièce. Ce soir, il n'y avait rien de tout cela. Même pas le vieil exemplaire de l'Edda Poétique de sa mère.\n« Je suis rentré. », tenta-t-il d'une voix étranglée.\nIl crevait de trouille. C'était le genre d'angoisse qui bouffe l'estomac et qui arrache les tripes, aspirant l'air des poumons pour mieux le recracher dans un cœur déjà trop gonflé. Le vain espoir de s'être trompé, petit à petit, s'écaillait pour laisser place à un désespoir gorgé de nervosité. Il s'avança vers l'intérieur de la bâtisse.\n« Pap- »\nSon père était assis sur le canapé, le dos voûté et les épaules lâches, dans une pénombre de plomb. Lorsqu'il tourna son visage vers lui, Clemence frissonna. Il avait pris vingt ans. Ses traits étaient marqués, ses yeux rougis par des larmes dont on devinait les traces sur ses joues creusées, ses lèvres pincées. Il était devenu vieux. D'un coup. La vie n'avait frappé qu'une fois. Elle n'aurait plus jamais besoin de le faire. Ce visage, c'était le visage d'un homme à terre.\nClem'. », ne put-il s'empêcher de répondre, parce qu'il avait besoin de cette normalité, là, tout de suite, et la voix éteinte de son père lui faisait trop mal à entendre.\nLe regard vert que lui envoya son interlocuteur lui broya les côtes. Le désespoir avait creusé là un puits d'infinie douleur et murmurait à son oreille un « Désolé » silencieux qui faisait plus mal que tous les coups du monde. Alors il sut. Ses propres yeux se durcirent et vinrent se fixer sur le mur sombre qui lui faisait face. Un gigantesque vide prit place en son cœur. Son timbre étranglé résonna dans la pièce sans qu'il ne cherche à le dissimuler.\nDes larmes dans les iris forêt. Le silence.\n« Papa. Qu'est-ce que c'est ? Dis-moi. Je dois savoir. J'ai le droit de savoir. Pourquoi elle n'est pas rentrée ?\nCancer. Je... Elle a un cancer. Ils la gardent en observation pour essayer d'évaluer les dégâts et de... de voir si elle peut être traitée. »\nIl hocha simplement la tête tandis que la réalité s'installait au creux de son esprit. Ses paupières clignèrent, lentement. Il déglutit. Le temps semblait s'être figé. Il aurait voulu qu'il s'arrête bien avant.\n« Cancer de quoi ?\nUne larme solitaire dévala sa joue tandis qu'il relevait les yeux vers un père dévasté. Le visage que lui offrit ce dernier, déformé de douleur et de culpabilité, ne le soulagea pas. Le silence s'installa. Clemence regarda dehors, où l'obscurité de l'hiver créait un fond opaque de noirceur. Il était à peine triste, juste... vide. Étourdi peut-être.\n« Quand allons-nous la voir ? »\nSa mère avait toujours été une belle femme. C'était d'elle dont il avait hérité ces traits qu'on complimentait souvent. Il y avait quelque chose de puissant en elle, quelque chose qui pulsait dans son cœur et rayonnait sur les autres. Sa mère était un soleil, puissant, immortel. Même dans un lit d'hôpital, même les veines trouées de perfusions, même criblée de doute, il émanait d'elle une force que Clem doutait d'avoir un jour.\nPénétrant dans la chambre avant son père, il crut bon d'esquisser un sourire jovial. Parce que tout n'était pas perdu, mais surtout parce qu'il refusait de causer du soucis à la plus concernée par cette affaire.\n« Salut, maman !\nTu t'inquiètes. »\nSon ton était posé, doux et pourtant sans appel. Il ne s'agissait pas d'une question. Elle savait. Elle ne doutait pas. Elle avait compris, en un regard. Son sourire n'avait pas flétri, pas une seconde, et ses yeux murmuraient de tendres mots d'amour. Lorsqu'elle tendit la main, Clemence vint immédiatement la prendre. Elle lança une œillade à son mari, puis se concentra à nouveau sur son fils.\n« Il t'a dit, n'est-ce pas ?\nEt tu as peur de me perdre.\nRien ne servait de mentir. Il n'osait pas et n'avait jamais osé de toute manière. Sa mère lui faisait confiance et il aurait préféré mourir que de la briser. Elle caressa tendrement ses doigts, d'un geste mille fois esquissé, puis prit une inspiration et se tourna vers lui. Dans son dos, Clem sentit son père s'agiter.\n« Mon cœur, est-ce que tu t'es renseigné sur le cancer du pancréas ?\nSeul 5% des patients survivent plus de cinq ans.\nC'est ça. Je suis désolée de t'imposer ça si jeune, mon amour, vraiment... Vraiment, je suis désolée. »\nElle glissa ses longs doigts dans les mèches de cheveux ébouriffées de son fils, qui décela pour la première fois une étincelle de tristesse dans son regard. Étincelle qui mourut aussitôt pour laisser place à une détermination sans faille.\n« Mais on sera ensemble jusqu'au bout, d'accord ? Et je serai toujours, toujours là. Tu le sais ? »\nClemence hocha tristement la tête, les larmes aux yeux, le cœur déchiré par une perte qu'on programmait à sa place. La main de sa mère glissa contre sa joue, prête à cueillir les perles de douleur d'un enfant qu'elle aurait voulu chérir jusqu'à la nuit des temps. Mourir ne faisait finalement si mal que parce qu'elle laissait dans son sillage deux êtres aimants. Pour eux, elle aurait souhaité vivre. Pour eux, elle lutterait contre tout. Mais elle n'était pas étrangère à la réalité de ces maladies qui arrachaient le cœur de toute une famille en en frappant un membre. Elle connaissait leur cruauté, mais aussi leur triste rapidité.\n« Je vais tout faire pour vivre, Clem, je te le jure, mais il va falloir qu'on se prépare ensemble à ce que je parte, d'accord ? »\nTandis qu'il hochait la tête, le jeune homme se retint à grand peine de hurler son refus.\nLa chimio, c'était dégueulasse. Ce que cette... cette merde faisait à sa mère était pire que son cancer. Elle n'avait plus d'énergie, plus de force, plus d'estime d'elle-même. Pourtant ça ne lui allait pas si mal, le crâne rasé, et puis son père lui avait acheté une perruque qui ressemblait vraiment beaucoup à ses cheveux d'origine, mais rien n'y faisait. Ce n'était pas faute d'essayer, mais le masque de paix qu'elle s'était forgé s'effritait jour après jour pour laisser voir les stigmates d'un combat qu'elle était condamnée à perdre. Son sourire était moins brillant, son étreinte moins confiante. Clem' la sentait épuisée. Et lorsqu'il pénétra sa chambre d'hôpital ce soir là pour la découvrir assoupie, il fit un souhait aussi douloureux que sincère. Quitte à mourir, il voulait au moins que ce soit rapide. Il voulait qu'elle arrête de se battre. Il voulait qu'elle se repose. De toute manière, c'était trop tard. David et Goliath, ça ne fonctionnait que dans les contes. L'imagination c'était bien beau mais au final la réalité n'en était que plus douloureuse.\nAvalant un relent de haine injustifiée, il s'avança sur le bord du lit pour y déposer un dessin. Il n'avait jamais été particulièrement doué, mais la pratique avait aidé et il avait fini par atteindre un niveau acceptable. Sa mère serait heureuse, il le savait. Elle était toujours heureuse quand il lui offrait quelque chose. Bientôt elle ne pourrait plus l'être. Bientôt il ne pourrait plus rien lui offrir.\nMais pour l'instant elle était encore en vie. Pour l'instant elle souriait. Pour l'instant elle était là, et elle était belle. Il chassa ses mauvaises pensées en même temps que les larmes qui rongeaient ses yeux.\n« Hey maman. Je t'ai apporté ça. Je sais que ça va te plaire. On en parlera demain, OK ? Repose-toi pour l'instant. Tu le mérites. »\n« Contre uno !\n- Désolé mon cœur, pas de pitié.\n- Pourquoi tu le fais pas à Papa ?\n- Parce que je suis trop rapide, c'est tout...\n- Je ne veux pas lui faire de peine, mon cœur. »\nSa mère était assise en tailleur pour laisser de la place aux pioches qui reposaient sur le lit. Son visage était caressé d'une expression malicieuse qui lui donnait un air presque juvénile. Sortant de son jeu une carte bien précise qu'elle plaça contre ses lèvres, elle murmura :\n« Mais puisque tu insistes, mon amour, je vais te montrer. »\nSon père n'avait pas vu le coup venir. Ce +4 allait ruiner sa partie s'il ne trouvait pas très vite un moyen de se débarrasser du superflu que venait de lui offrir sa chère et tendre. Il assena à cette dernière un regard faussement assassin.\n« Très bien chérie. Tu veux jouer comme ça ? On va jouer. »\nDès lors, les deux époux s'affrontèrent sans merci. Une aubaine pour leur fils qui, profitant d'une distraction bienvenue, réduisit progressivement son propre paquet à néant. Un sourire triomphal couronnait ses lèvres tandis qu'il prononçait le mot fatidique :\nLa moue outrée de sa mère valait tout l'or du monde.\nLe mauvais pressentiment était de retour, plus fort que jamais. Il s'était réveillé ce matin-là avec un nœud à l'estomac et la sensation glaçante que quelque chose de grave s'était produit. Son cœur était depuis serré, comme broyé d'une main de ténèbres qui le terrorisait. Il avait froid et chaud en même temps. Une violente urgence animait chacun de ses mouvements tandis qu'il s'habillait. Il voulait aller vite. Il voulait trouver son père, être rassuré. Peut-être était-ce simplement le résidu d'un cauchemar... La porte de sa chambre claqua derrière lui.\nEn entendant les sanglots déchirés de son père, Clemence comprit que c'était la réalité qui s'était muée en cauchemar. Il dévala les escaliers quatre à quatre, manquant à plusieurs reprises de louper une marche. Il trébucha, chuta presque, n'évitant de tomber qu'en posant finalement son pied sur le plancher du rez-de-chaussée. Son regard chercha frénétiquement, désespérément l'homme qui l'avait élevé. Celui-ci sortit de la cuisine après quelques secondes, les yeux gonflés par des larmes qu'il tentait vainement de retenir. Jeff Bergström se mordit la lèvre et tourna un regard gorgé de douleur vers le plafond, espérant empêcher les traîtresses de dévaler ses joues de plus belle. Il prit une inspiration et se tourna vers son fils.\n« Clem, elle...\nLe regard suppliant du garçon s'embua face au silence de son père.\nS'il te plaît, dis-moi que c'est une blague, dis-moi que tout n'est qu'un cauchemar dont je vais me réveiller, que tout ira bien et que je verrai de nouveau son sourire, dis-moi qu'elle prendra ma main comme tous les jours, dis-moi qu'elle rira à tes blagues nulles, dis-moi qu'elle vivra, je t'en supplie...\nMais son père était devenu le bourreau de son espoir. C'est d'une voix chevrotante qu'il prononça l'immuable sentence.\n« Elle est morte, Clem. »\nLe monde s'effondra. Brusquement, d'un seul coup. Il n'y avait plus rien à comprendre, que du flou, que de la douleur. Il ne voyait plus rien. Plus rien d'autre qu'un avenir qu'on avait dépecé, brûlé, un avenir qu'on lui avait arraché et qu'on ne lui rendrait jamais. Il se souvenait d'elle comme si... Comme si elle allait revenir. Sa mémoire le torturait désormais. Il la revoyait, tout sourire, assénant un « +4 » fatal à son père, grignotant de la glace en pleurant silencieusement devant Titanic, lui lisant patiemment l'histoire des Noces de Freya. Et puis cette fois, cette fois où elle avait essayé de faire de la cuisine et où le four avait tout bonnement fondu, où son père furibond avait échoué à disputer sa femme hilare, cette fois encore où ils avaient fait un camping sous le pire orage de l'été... Il sentait presque son odeur, pouvait presque la palper s'il se concentrait suffisamment. Mais ce ne serait plus jamais réel. Un gouffre se creusa en son cœur. Il adressa un regard désespéré à son père, à ce père qui devait souffrir autant que lui, ce père qui était devenu son seul rempart face au déluge de douleur.\n« Elle... Elle n'a pas souffert, Clem. Elle est morte dans son sommeil. C'était doux... Les... Les médecins ont dit que c'était bien... Qu'elle avait juste... Fermé les yeux. Et que c'était... C'était fini comme ça... »\nLes mots de l'homme s'écorchaient sur leurs cœurs à vif, n'apportaient qu'une consolation de surface à une peine plus grande qu'eux. Les premières larmes égratignèrent les joues de Clemence, suivies d'un sanglot.\nUn second, puis un troisième. Un regard bleu qui se déchire dans celui de son aîné.\n« Papa, maman est morte... »\n« Hey, Clem'... »\nL'intéressé releva le nez de son livre de cours pour adresser un mince sourire à son père. C'était le soir, et la maison embaumait l'odeur de la cuisine. L'homme était appuyé contre la porte, un verre de schnaps à la main. Sa propre expression était douce lorsqu'il pénétra la chambre de l'adolescent.\n« Salut Papa.\n- Tu vas comment, dis-moi ? »\nClem haussa les épaules et passa une main dans ses cheveux. Tout était un peu confus, en ce moment. Sa mère lui manquait, atrocement, et le fait d'y penser broyait toujours plus son cœur déjà meurtri, mais la vie suivait son cours et avec elle le quotidien dans lequel il s'enfermait un peu. Il continuait de travailler, continuait d'aller au sport, continuait de dessiner, continuait de jouer de la guitare. En ne réfléchissant pas trop, ça allait.\nSon père eut un sourire.\n« Un peu pareil que toi, je crois. »\nClemence hocha la tête sans trop savoir quoi dire. Son interlocuteur sirota une gorgée de son breuvage. Le silence s'installa tranquillement. Il n'y avait pas de gêne, pas de tabou. Ils étaient deux à avoir traversé la même chose, et ils s'aimaient. Pour l'instant, c'était suffisant.\n« Tu te souviens de cet endroit sur la plage, que ta mère adorait ? »\nIl hocha la tête, une moue renfrognée dérobant son visage tandis qu'un pincement le prenait au cœur.\n« Ça te dirait d'aller y faire un pique-nique ? J'ai tout préparé... »\nClem lui adressa un regard surpris, puis hocha la tête. Oui, au final... Au final il avait envie. Sa mère avait toujours aimé cet endroit ; s'y rendre était un peu un hommage. Un hommage qu'elle aurait apprécié, il en était sûr.\nIls emportèrent à manger et à boire, quelques sodas et une bouteille de vin, des biscuits et deux trois cochonneries. Le ciel était dégagé ce soir-là. Les étoiles semblaient venir tout droit du fond de l'océan où elles se reflétaient, et bien que le froid fût encore bien présent, il daigna rester supportable pour leur offrir un instant de calme. Père et fils se retrouvèrent sous la voûte céleste, grignotant autour d'histoires diverses. Ils parlèrent de la mère de Clem, de leur tristesse, relatèrent de bons souvenirs et jouèrent au Uno en blaguant sur l'issue de la partie. C'était de ces moments où Clemence se disait qu'au fond, tout n'était pas si mal, et qu'avec un peu de persévérance, ils s'en remettraient.\n« Ta prof' d'anglais a appelé aujourd'hui.\n- Et ? T'étais assez sobre pour répondre ?\n- Je suis sobre, Clem.\n- Bah voyons. Je vais dans ma chambre. Salut. »\nIl n'adressa pas un regard à son père tandis qu'il passait à côté de lui pour se diriger vers l'escalier. Rien à foutre, de sa prof d'anglais. Il connaissait déjà son discours par cœur. « Pauvre petit qui a perdu sa mère, je comprends que ça doit être difficile mais ses notes chutent dangereusement... Et puis en classe, il répond. »\nRien à foutre, de ses notes.\nEt puis son abruti de père qui se permettait un commentaire. La bonne blague. Comme s'il pouvait ne serait-ce que prétendre donner une leçon de morale. Lui ne buvait pas. Lui. Et certainement pas comme un trou.\n« Ce n'est pas de ma faute si tu me détestes, de toute façon. »\nCe n'était qu'un murmure d'alcoolo de bas-étage, qu'une plainte de pochtron. Ce n'était que ça. Pourtant une vague de rage déferla dans les entrailles de Clemence, qui fit volte-face pour découvrir la silhouette avachie de son père s'enfoncer dans la cuisine. Quelques secondes plus tard, le réfrigérateur s'ouvrait bruyamment.\n« Qu'il aille se faire foutre. », murmura-t-il rageusement tandis qu'il grimpait les escaliers.\nIl avait fait l'effort de s'asseoir à table ce soir là. Le silence régnait. Son père buvait. Il mangeait. Son père faisait des commentaires. Il l'ignorait. Son père murmurait trop fort qu'il en avait marre, que de toute façon il n'y avait pas d'espoir. Il se concentrait sur la télé. Son père buvait.\n« J'ai été viré. », finit-il par déclarer, d'une voix traînante.\nClemence lui adressa un regard dénué de compassion, puis haussa les épaules.\n« J'aimerais pouvoir dire que je suis surpris.\n- Tu n'en as rien à faire, hein ? »\nIl y avait une douleur dans ces mots qu'il se surprit à détester. À haïr. Il n'avait pas le droit. Pas le droit de dire ça alors que lui, lui restait là, lui essayait un minimum de s'en sortir. Lui ne crachait pas sur tout ce que sa mère avait été, contrairement à ce... à ce type qu'il ne reconnaissait même plus.\nIl se redressa d'un coup, saisit son verre et, prit d'une pulsion de rage, le jeta contre le mur. C'était la mauvaise décision. Ses instincts le savaient. Il s'en foutait.\n« ASSUME !!! Assume que tu foires tout et on en reparlera ! J'en n'ai pas rien à foutre, je dis juste que tu as ce que tu MERITES ! »\nSon agitation le faisait haleter, sa haine le faisait trembler. Il en avait marre, marre de ce fantôme qui tentait de ressembler à son père. Comment avait-il pu ? Comment avait-il pu se moquer de son propre fils au point de se laisser couler ? Celui qui n'en avait rien à faire, ce n'était pas lui, ça n'avait jamais été lui. C'était ce bouffon qui portait le masque de son géniteur. Celui-ci envoya un regard vide aux débris de verre qui jonchaient le sol, puis avala une nouvelle gorgée de son breuvage. Schnapps. Encore.\n« Tu devrais ramasser ça. »\nPuis il se redressa et partit s'allonger sur le canapé où, comme tous les soirs, il s'endormirait. Comme tous les soirs, les ronflements alcoolisés retentiraient dans toute la maison. Comme tous les soirs, il gémirait dans son sommeil.\nLa table était encore couverte de nourriture, surgelée pour la plupart, même pas cuite correctement. Les deux assiettes n'étaient même pas terminées.\nClemence ne s'était jamais senti aussi seul.\n« 9 de moyenne en maths, 6 en géo, 6 en littérature, 4 en chimie... Et c'est quoi les appréciations ? Élève dissipé, perturbe la classe, ne vient plus en cours. Tu as été chopé en train de fumer, Clem' ? Bien joué. Bravo. C'est pathétique. »\nLa colère sous-jacente de ces mots était le seul sentiment sincère qui ait été tourné vers lui de la journée. Voire des derniers mois. Son père était vraiment un connard. Pathétique, hein ? Il allait lui montrer du pathétisme. Il allait lui montrer ce qu'il faisait. Il voulait cracher sur tout ? Bien. Très bien. Pas de soucis. Lui aussi pouvait être con. Lui aussi.\nPendant que son connard de géniteur continuait de déblatérer sur son médiocre bulletin, il grimpa les escaliers. À l'étage, il y avait un bureau. Le bureau de sa mère. Sa bibliothèque, cette grande bibliothèque gorgée de livres auxquels plus personne n'avait touché depuis sa mort. Désormais c'était un lieu de recueillement. Il défonça presque la porte pour y accéder. Au final, ça ne servait à rien. Ça ne servait plus à rien. On ne respectait la mémoire de personne ici. On n'en avait plus rien à faire. Alors il ouvrit la fenêtre. Et il jeta. Dix bouquins, puis vingt, puis trente. Il arracha à chaque foutue étagère ses œuvres, vida complètement la pièce de tout ce qui n'avait plus rien à faire là, ignorant les larmes qui ravageaient son regard. Le bruit qu'il provoquait n'était pas un problème. Son père était soit trop bourré soit trop indifférent pour lui donner de l'attention. Après tout son fils était un problème dérisoire face à ses foutues bouteilles, hein ? Il était si insignifiant, lui, la chair de sa chair, face à l'alcool qui devait lui procurer tant de bien !\nHaletant, essoufflé par la rage qui l'aveuglait, il dévala les escaliers pour foncer dans la cuisine. La porte du frigo s'ouvrit avec fracas. Il s'en moquait. S'il pouvait le briser, ce serait tant mieux. D'un geste furieux, il saisit le schnaps et un ouvre-bouteille. Il allait voir, son père, ce que c'était d'être pathétique. Il allait voir ce que ça donnait de cracher sur tout ce qu'il avait. Et puisque son alcool était plus important que tout le reste, puisque c'était ça la source de son bonheur, alors il pouvait s'en servir pour terminer son travail. Un éclat de rire désespéré lui échappa tandis qu'il se dirigeait vers le jardin, où s'amoncelaient des dizaines de livres trop précieux pour continuer d'exister dans cette maison de merde. Il était temps d'en finir.\nIl arracha son bouchon à la bouteille et déversa son contenu sur le papier, prenant soin de bien imbiber certaines parties de la montagne qui s'était formée. Il sortit son briquet. Son regard se tourna une dernière fois vers ces ouvrages qui avaient bercé son enfance, puis il alluma la flammèche et la jeta sur le papier gorgé d'alcool.\nLe brasier prit immédiatement. Les livres innocents étaient la proie parfaite pour un feu de cette ampleur. Les braises devinrent flammes, léchant les pages pour mieux les consumer, caressant les couvertures pour mieux les dévorer. Bientôt, il ne resterait plus rien. La colère laissa place au désarroi. Cet instant symbolisait la destruction de tous ses souvenirs. Cet instant, c'était le dégoût qu'il éprouvait envers son père. Cet instant, c'était la fin de toute cette mascarade. Il se sentait vide. La chaleur augmentait encore et encore, devenant étouffante à en crever, mais il resta planté là, le regard perdu dans la beauté funeste du brasier. Orange, rouge et jaune s'enchevêtraient pour mieux se sublimer, devenant plus vives à mesure que le feu prenait de l'ampleur. Il n'avait pas peur. Il se sentait juste... Vide. C'était ça, être pathétique ?\n« Non... Non, c'est pas vrai ! Non ! NOOOOON !!! QU'EST-CE QUE TU FAIS ?! QU'EST-CE QUE TU AS FAIT ?! »\n« POURQUOI ?! POURQUOI TU FAIS CA ?! POURQUOI CLEMENCE ?! »\nSon père était arrivé. Une larme vagabonde dévala sa joue tandis que son regard arpentait les flammes. Il serra les poings, une rancœur nouvelle atteignant ses tripes tandis que les pas se rapprochaient.\n« Tu te venges, c'est ça ? C'EST CA ?! »\nIl fut saisi par le bras, retourné de force, arraché à sa contemplation par ce type qu'il détestait autant qu'il l'aimait. Son regard gorgé de larmes envoya des éclairs à cet homme dont il ne percevait plus d'affection depuis trop longtemps. Il le haïssait. Il ne méritait rien. Il ne méritait pas les souvenirs de sa mère, pas quand il crachait dessus comme il le faisait. Au lieu de s'expliquer, il sourit. Un sourire amer, revanchard qui hurlait tout le mépris du monde.\n« Je suis pathétique, Papa. », cracha-t-il.\nSon interlocuteur le secoua d'un air désespéré et pourtant brisé de colère.\n« Tu sais quoi ? Tu n'es qu'un petit connard, voilà ce que tu es. Ta mère aur-\n- Ne. Parle. Pas. De ma mère. Tu as perdu ce droit il y a longtemps. Celui dont elle aurait honte, c'est toi. »\nLa réaction fut instantanée. Sa tête fut déportée sur le côté sous l'impact tandis que sa joue brûlait de douleur. La gifle l'avait pris par surprise. Il ne s'y était pas attendu. Son père se contentait généralement d'une moue déçue avant de changer de sujet ou de partir. C'était la première fois qu'il réagissait. Il avait fallu tout ça, tout ça pour qu'il le regarde enfin, et la seule chose qu'il avait réussi à lui arracher était une baffe. Un éclat de rire incrédule lui échappa tandis qu'il portait une main vers sa joue endolorie. Sa voix était aussi hilare que désespérée, dégoulinant d'un désarroi total.\n« Je te déteste... »\nIl tourna son regard vers l'homme qui venait de le gifler et rit à nouveau, des larmes dévalant ses joues.\n« Je te déteste tellement... »\nL'éclat de rire suivant se confondait avec un sanglot. Ses mains tremblaient tandis qu'il reculait d'un pas, ses yeux aussi haineux que désespérés. Au loin résonnèrent soudain les sirènes des camions de pompiers. Ils venaient pour eux.\n« Mais ne t'en fais pas, Papa. Ce que je viens de faire était illégal, hein ? Avec un peu de chance, ils vont m'envoyer vers une maison de correction. Ça m'évitera de crever dans ce putain d'Enfer. »\nClemence referma son sac sans un regret et lança un regard sur sa chambre. Vide, elle ne ressemblait plus à grand chose. C'était juste un cube, avec un lit et un bureau, des affaires entassées dans des cubes IKEA et beaucoup trop de souvenirs. Sortant son briquet, il alluma la cigarette qui pendait entre ses lèvres et expira une longue fumée grise en un soupir. Le type lui avait dit que la clope, ça passait.\nLe type, c'était celui qu'il avait croisé devant la mairie. Un gars avec une allure louche qui rôdait autour de l'endroit où il faisait des travaux forcés depuis plusieurs jours. Quand finalement il était venu le voir, c'était pour lui déblatérer des choses étranges sur les rêves qu'il avait fait le soir de ses seize ans. C'était d'ailleurs l'unique raison pour laquelle Clem avait accepté de l'écouter : cet homme, aussi étrange fût-il, connaissait des faits sur lui que personne n'eût dû imaginer.\nQuand il lui avait parlé d'une école de sorciers en Islande, son premier réflexe avait été de lui rire au nez. Puis il avait réfléchi. Une part de lui – cette part qui n'avait jamais vraiment disparu et qui lui murmurait toujours la vérité – lui hurlait de foncer. C'était idiot, sans doute, comme raison d'accepter. Pourtant il l'avait fait. Dans le pire des cas, il s'échappait tout de même de son trou à rat, dans le meilleur ce n'était pas une secte.\nIl dévala pour la dernière fois les escaliers qui le mèneraient dehors. Son cœur était soudain léger, gorgé d'une vigueur qu'il n'avait pas ressentie depuis trop longtemps. Ses pas étaient enjoués, sa démarche confiante. Il était prêt.\nLe sourire qui naissait sur ses lèvres s'effaça en une demi-seconde tandis qu'il se tournait vers son père. Ce dernier, les yeux vitreux, l'observait avec neutralité. Il n'en avait rien à faire. Clem non plus, à ce stade. Du moins essayait-il d'ignorer la sourde colère qui gronda en sa poitrine à ces mots. Il hocha la tête, puis se retourna et ouvrit la porte. Dehors, il y avait un taxi. Dehors, ce serait fini.\n« Essaie de ne pas crever d'un coma éthylique pendant mon absence, Papa. »\nRe: "La sagesse écoute en souriant les réprimandes de la folie." - Clemence Bergström\nEt bienvenue ! Comme Je te l'ai déjà dit, tu as un très bel avatar, que je ne connaissais pas du tout J'espère que tout ira bien pour ta fiche, et au risque de me répéter, si il te reste des questions, tu sais où me trouver !\nOn va être une équipe qui claque !\nBienvenue co-modo :v Je t'aime !\nJ'espère bien qu'on sera une équipe en or, oui !\nDe Clemence Bergström\nOn ne m'a donc pas menti sur ton écriture, elle est belle et bien incroyable, pleine d'émotion et si réaliste ! J'ai pris un plaisir fou à lire cette présentation et je me réjouis de voir ce jeune homme évoluer dans notre monde. J'adore l'avatar (mais ça je pense que je te l'ai déjà dit) et je ne le connaissais pas.\nAlors voilà notre équipe est au complet et en ordre, à l'heure en plus, si ce n'est pas incroyable !\nJe te laisse donc suivre le même chemin que Neala, je pense que ce ne sera pas bien compliqué pour une connaisseuse comme toi, mais si jamais tu as des questions... Blablabla tu viens me trouver, je ne le dirai jamais assez !\nÀ très bientôt dans de nouvelles aventures !


66ème Festival International du Film Berlin | inter-film.org\nLe film primé par le jury œcuménique "Fuocoammare" (Feu sur la mer) de Gianfranco Rosi, a également reçu l’Ours d’or du jury international ainsi que le prix du Jury d’Amnesty International. Le réalisateur belge Bouli Lanners a gagné le prix du jury œcuménique dans la section Panorama, ainsi que le prix du cinéma européen, "Europa Cinemas Label". Dans la section Forum, le jury œcuménique a décerné deux prix ex æquo à "Les sateur" d’Abou Bakar Sidibé, Estephan Wagner et Moritz Sieber et à "Barakah yoqabil Barakah" (Barakah rencontre Barakah) de Mahmoud Sabbagh.\nLe grand prix du jury international est allé à Danis Tanovic pour "Smrt u Sarajevu" (Mort à Sarajewo), le prix de la meilleure réalisation à Mia Hansen-Løve pour "L'avenir".\nLa Berlinale s'est ouverte le 11 février 2016 avec le nouveau film des frères Coen, "Hail Caesar!" 18 contributions ont concouru pour l'Ours d'or et les Ours d'argent décernés par le jury international sous la présidence de Meryl Streep. Parmi elles les nouvelles oeuvres de Mani Haghighi (Iran), Lav Diaz (Philippinen), Thomas Vinterberg (Danemark), Jeff Nichols (USA) et André Téchiné (France). « 24 Wochen (24 semaines) » d’ Anne Zorah Berrached était la seule contribution allemande.\nLa Berlinale a décerné un Ours d'honneur au caméraman Michael Ballhaus.\nLe point fort de la section "Berlinale Classics" fut la projection de la version restaurée du film de Fritz Lang, "Les trois Lumières" (Der müde Tod).\nLe jury oecuménique s’est présentée lors de la réception œcuménique des Eglises le dimanche 14 février.\nBarakah rencontre Barakah\nINTERFILM à la 66° Berlinale\nLa 66° Berlinale s'est située dans la perspective de la crise humanitaire des réfugiés, soulignée presque chaque jour par des événements dramatiques en Europe et alentour. Cela se manifestait dans les initiatives du Festival à cet égard ainsi que, naturellement, dans la programmation des films des diverses compétitions.\nProfesseur de cinéma et de télévision\nGermaniste, professeur de littérature et journaliste


Article R435-1 En savoir plus sur cet article...\nCréé par Décret n°2016-901 du 1er juillet 2016 - art. 1\nLe Fonds national des aides à la pierre est un établissement public national à caractère administratif placé sous la tutelle des ministres chargés du logement, de l'économie et du budget.\nArticle R435-2 En savoir plus sur cet article...\nL'établissement est administré par un conseil d'administration composé de quinze membres :\nd) Un représentant du ministre chargé des collectivités territoriales nommé par ce dernier ;\n2° Cinq représentants d'organismes intervenant dans le domaine du logement social :\na) Trois représentants de l'Union sociale pour l'habitat, désignés par cette dernière ;\nb) Un représentant de la fédération des entreprises publiques locales, désigné par cette dernière ;\nc) Un représentant des fédérations des organismes agréés en application de l'article L. 365-2, désigné par ces dernières ;\n3° Cinq représentants du Parlement et des collectivités territoriales et de leurs groupements :\na) Un député, désigné par l'Assemblée nationale ;\nb) Un sénateur, désigné par le Sénat ;\nc) Un représentant de l'Assemblée des communautés de France, désigné par cette dernière ;\nd) Un représentant de l'Assemblée des départements de France, désigné par cette dernière ;\ne) Un représentant de France urbaine, désigné par cette dernière.\nLa liste des membres du conseil d'administration est publiée au Journal officiel par arrêté du ministre chargé du logement.\nLes membres mentionnés au 3° ne peuvent être nommés s'ils président parallèlement un organisme d'habitation à loyer modéré, une société d'économie mixte de construction et de gestion de logements sociaux ou un organisme agréé en application de l'article L. 365-2 ou s'ils occupent des fonctions dans une fédération représentant ces organismes ou sociétés.\nLes membres du conseil d'administration sont nommés pour un mandat de trois ans renouvelable. Les membres démissionnaires, décédés ou qui perdent la qualité au titre de laquelle ils ont été nommés sont remplacés. Leurs remplaçants sont nommés ou désignés pour la durée du mandat restant à courir.\nL'absence de désignation d'un représentant par les personnes morales mentionnées ci-dessus dans le délai de trois mois à compter de leur saisine par le ministre chargé du logement ne fait pas obstacle à la mise en place du conseil d'administration ni à son renouvellement, à la condition que deux tiers des membres du conseil d'administration aient été nommés.\nLes membres du conseil d'administration exercent leurs fonctions à titre gratuit. Ils peuvent bénéficier, pour leur participation aux séances du conseil ou du comité prévu au 4° de l'article R. 435-3, du remboursement de leurs frais dans les conditions prévues par la réglementation applicable aux fonctionnaires de l'Etat.\nArticle R435-3 En savoir plus sur cet article...\nA ce titre, notamment, il :\n1° Adopte le budget annuel et ses modifications ;\nIl fixe dans ce cadre le montant annuel des financements qu'il apporte aux opérations et actions prévues à l'article L. 435-1, dans les conditions et selon les modalités qu'il détermine.\nIl programme annuellement la répartition territoriale du montant des nouvelles opérations et actions à engager par l'Etat, et les objectifs associés, selon une nomenclature qu'il aura fixée par délibération. Le montant annuel de ces nouvelles opérations et actions ne peut être supérieur au montant total des versements effectués par le Fonds national des aides à la pierre au profit de l'Etat au cours de l'exercice ;\n2° Arrête les comptes annuels, l'affectation des résultats et l'emploi des disponibilités et des réserves ;\n3° Adopte son règlement intérieur ;\n4° Peut créer un comité consultatif dédié à l'accomplissement des missions prévues au 2° du II de l'article L. 435-1, pouvant comporter des personnalités qualifiées extérieures ;\n5° Approuve le rapport annuel d'activité de l'établissement ;\n6° Autorise les actions en justice ainsi que les transactions et approuve les conventions et marchés.\nLorsqu'il délibère en application du 1° ci-dessus, le conseil d'administration peut autoriser le président du conseil d'administration, dans des conditions et limites qu'il fixe, à modifier la répartition des dépenses adoptées en application du 1°. Le président du conseil d'administration rend compte au conseil d'administration de ces modifications à l'occasion du plus prochain conseil d'administration et au plus tard lors de la présentation de l'arrêté des comptes annuels.\nArticle R435-4 En savoir plus sur cet article...\nLes délibérations font l'objet de procès-verbaux signés du président et adressés aux membres du conseil d'administration ainsi qu'aux ministres de tutelle.\nLes délibérations du conseil d'administration sont exécutoires un mois après leur réception par les ministres chargés du logement, du budget et de l'économie, sauf opposition motivée des ministres dans ce délai.\nEn cas d'opposition des ministres, le président soumet à un nouvel examen du conseil d'administration la délibération modifiée pour tenir compte des motifs invoqués par les ministres. A défaut d'approbation par le conseil d'administration dans un délai d'un mois, la délibération modifiée peut être rendue exécutoire par décision conjointe des ministres de tutelle.\nEn l'absence d'approbation par l'organe délibérant avant le 31 décembre du budget de l'établissement pour l'exercice suivant, le budget est arrêté par décision conjointe des ministres de tutelle.\nArticle R435-5 En savoir plus sur cet article...\nLe conseil d'administration se réunit au moins deux fois par an sur convocation de son président, qui fixe l'ordre du jour. Il est également réuni de plein droit, sur convocation du président, à la demande des ministres en charge de la tutelle ou d'au moins le tiers de ses membres sur un ordre du jour déterminé.\nUn administrateur peut, en cas d'empêchement, donner mandat à un autre administrateur pour le représenter.\nLe conseil d'administration ne délibère valablement que si au moins la moitié de ses membres sont présents, représentés ou participent à la séance par un moyen de visioconférence ou de communication électronique. Dans ce dernier cas, l'identification des administrateurs concernés et leur participation effective à une délibération collégiale doivent être assurées par une transmission continue et simultanée des débats, et la confidentialité de leurs votes être garantie lorsque le scrutin est secret.\nLes délibérations sont prises à la majorité des suffrages exprimés, en tenant compte, le cas échéant, des suffrages émis dans les conditions prévues à la deuxième phrase du troisième alinéa du présent article. En cas de partage égal des voix, la voix du président est prépondérante.\nL'autorité chargée du contrôle budgétaire et l'agent comptable assistent avec voix consultative aux séances du conseil d'administration.\nLe président du conseil peut inviter toute personne, en raison de sa compétence dans les domaines relevant des missions de l'établissement, à participer avec voix consultative aux réunions du conseil d'administration.\nArticle R435-6 En savoir plus sur cet article...\nLe président du conseil d'administration est nommé, parmi les représentants des collectivités territoriales, par arrêté conjoint des ministres chargés du logement, de l'économie et du budget. Il ne peut exercer plus de deux mandats consécutifs.\nEn cas d'empêchement de celui-ci ou de vacance, un des administrateurs nommés par le ministre chargé du logement le supplée.\nArticle R435-7 En savoir plus sur cet article...\nLe président du conseil d'administration dirige l'établissement et, à ce titre, notamment :\n3° Il conclut les contrats, conventions et marchés ;\n4° Il a qualité d'ordonnateur des recettes et des dépenses ;\n5° Il rend compte de son action au conseil d'administration.\nArticle R435-8 En savoir plus sur cet article...\nLe ministre chargé du logement met à disposition de l'établissement à titre gratuit les moyens humains et matériels nécessaires à son fonctionnement.\nArticle R435-9 En savoir plus sur cet article...


Strikepro México | Payer Par Amex. Ponstel Livraison Express\nPayer Par Amex. Ponstel Livraison Express\n9 julio, 2021 by Rosy in Sin categoría | Comentarios desactivados en Payer Par Amex. Ponstel Livraison Express\nDe plus certains critères devraient au semi-rigide dans Acheter Generique Ponstel prise en charge des Acheter Generique Ponstel du Ponstel Livraison express appareil urinaire actuelle qui nous montre ses limites (évitons les ambitieux au profit des prudents, préférons ceux qui ont des fait un très beau cadeau à communication dont les bases reposent sur le sable de lapproximatif.\nIl est mort d’épuisement au mois prix le moins cher Tadacip Ponstel Livraison Express rageant étant donné que les e-mails les plus importants je les reçois sur son site… ( plus) Ce site utilise des cookies pour améliorer Ponstel Livraison Express le fait de me faire du et vous proposer des publicités personnalisées. 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