Impact of computing · Impact du calcul
Computing changes the world
- Computing affects almost every part of life: school, work, health, money, and friends.
- The same tool can bring benefits (good effects) and harms (bad effects).
- A good computer scientist thinks about both sides, not just the cool features.
L'informatique transforme le monde
- L'informatique influence presque tous les aspects de la vie : école, travail, santé, finances et relations sociales.
- Un même outil peut apporter des avantages (effets positifs) et des dommages (effets négatifs).
- Un bon informaticien réfléchit aux deux côtés, et non seulement aux fonctionnalités intéressantes.
One technology, two sides:
Social media
Benefit: stay in touch, share, learn
Harm: bullying, false news, less sleep
Benefits and harms together
- A benefit for one group can be a harm for another.
- Example: an app that suggests videos keeps you watching (benefit for the company) but can waste your time (harm for you).
- Always ask: who gains, who loses, and what could go wrong?
Avantages et dommages conjoints
- Un avantage pour un groupe peut constituer un dommage pour un autre.
- Exemple : une application suggérant des vidéos vous incite à continuer de regarder (avantage pour l'entreprise), mais peut gaspiller votre temps (dommage pour vous).
- Posez toujours la question : qui gagne, qui perd, et qu'est-ce qui pourrait mal tourner ?
The digital divide
- The digital divide is the gap between people who have good access to computing and those who do not.
- Causes include money, where you live (no fast Internet), and not having training.
- This is unfair: people without access miss out on school, jobs, and information.
Fracture numérique
- La fracture numérique désigne l'écart entre les personnes ayant un bon accès à l'informatique et celles qui n'en ont pas.
- Les causes incluent le manque d'argent, le lieu de résidence (absence d'internet haut débit) et le manque de formation.
- C'est injuste : les personnes sans accès manquent d'opportunités scolaires, professionnelles et d'accès à l'information.
Bias in computing
- Bias means an unfair result that favors one group over another.
- Software learns from data. If the data is unfair or incomplete, the results can be unfair too.
- Example: a face tool trained mostly on one kind of face may work badly for other people.
Biais en informatique
- Un biais correspond à un résultat injuste favorisant un groupe au détriment d'un autre.
- Les logiciels apprennent à partir de données. Si ces données sont biaisées ou incomplètes, les résultats peuvent l'être aussi.
- Exemple : un outil de reconnaissance faciale entraîné principalement sur un type de visage particulier peut mal fonctionner pour d'autres personnes.
Biased data -> biased results
Training data: mostly group A faces
Result: works well for A, poorly for B
Intellectual property and licensing
- Intellectual property (IP) is creative work people make: code, music, art, writing.
- A license is the rules for how others may use that work. Using work without permission can break the law.
- Open source software shares its code so others may read and reuse it; Creative Commons licenses let creators say "you may share this, with these conditions".
Propriété intellectuelle et licences
- La propriété intellectuelle (PI) regroupe les créations humaines : codes, musiques, œuvres d'art, écrits.
- Une licence définit les règles régissant l'utilisation de cette création par autrui. Utiliser une œuvre sans autorisation peut être illégal.
- Le logiciel open source met son code à disposition pour qu'il puisse être lu et réutilisé ; les licences Creative Commons permettent aux créateurs de préciser "vous pouvez partager ceci, selon ces conditions".
Privacy and PII
- PII means Personally Identifiable Information: data that points to a real person.
- Examples: full name, home address, phone number, ID number, exact location.
- Once data is online it is hard to take back, and apps may collect more than you expect. Share carefully.
Confidentialité et données personnelles
- Les PII désignent les Données Personnelles Identifiables : des données pointant vers une personne réelle.
- Exemples : nom complet, adresse résidentielle, numéro de téléphone, numéro d'identification, localisation précise.
- Une fois en ligne, les données sont difficiles à retirer, et les applications peuvent collecter plus que prévu. Partagez avec précaution.
Safe computing
- Use a strong, unique password for important accounts (long, mixed, not reused).
- Watch out for phishing: fake messages that trick you into giving passwords or money. Check the sender; do not click strange links.
- Keep software updated, and think before you post personal data.
Sécurité informatique
- Utilisez un mot de passe fort et unique pour les comptes importants (long, composé, non réutilisé).
- Méfiez-vous du hameçonnage : faux messages destinés à vous faire divulguer vos mots de passe ou de l'argent. Vérifiez l'expéditeur ; ne cliquez pas sur des liens suspects.
- Maintenez votre logiciel à jour, et réfléchissez avant de publier des données personnelles.
Key words
- Digital divide: the gap in access to computing.
- Bias: an unfair result, often from unfair data.
- Intellectual property / license: who owns creative work and how it may be used.
- PII / privacy: personal data, and protecting it.
- Phishing: fake messages that try to steal your information.
Mots clés
- Fracture numérique : écart d'accès à l'informatique.
- Biais : résultat injuste, souvent dû à des données biaisées.
- Propriété intellectuelle / licence : propriétaire d'une création et conditions d'utilisation.
- PII / confidentialité : données personnelles et leur protection.
- Hameçonnage : faux messages cherchant à volers vos informations.
Common mistakes
- Weigh both the benefits and the harms (bias, privacy, unequal access).
- The digital divide is the gap in access to technology.
Erreurs courantes
- Pesez les avantages et les dommages (biais, confidentialité, inégalités d'accès).
- La fracture numérique est l'écart d'accès aux technologies.
Now you try
- These tasks turn the ideas above into code: PII, bias, and password safety.
- Press Check answer to test your code.
À vous maintenant
- Ces exercices transforment les concepts ci-dessus en code : PII, biais et sécurité des mots de passe.
- Appuyez sur Vérifier la réponse pour tester votre code.
PII is data that points to a real person. You are given a record fields (a dict like {"name": ..., "color": ..., "phone": ...}) and a set pii_names of PII field names. Write count_pii(fields, pii_names) that returns how many of the record's keys are PII. · PII est des données identifiant une personne réelle. Vous recevez un enregistrement fields (un dictionnaire comme {"name": ..., "color": ..., "phone": ...}) et un ensemble pii_names de noms de champs PII. Écrivez count_pii(fields, pii_names) retournant combien de clés de l'enregistrement sont des PII.
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Software can be biased if it works better for one group than another. Write accuracy_gap(correct_a, total_a, correct_b, total_b) that returns group A's accuracy minus group B's accuracy, as a decimal. Example: accuracy_gap(90, 100, 60, 100) is 0.3. · Un logiciel peut être biaisé s'il fonctionne mieux pour un groupe que pour un autre. Écrivez accuracy_gap(correct_a, total_a, correct_b, total_b) retournant la précision du groupe A moins la précision du groupe B, sous forme décimale. Exemple : accuracy_gap(90, 100, 60, 100) vaut 0.3.
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A password is strong · forte when it is at least 12 characters and · et is not in the list of common passwords. Write is_strong(password, common) returning True or · ou False. Example: with common = ["password", "123456"], is_strong("correcthorsebattery", common) is True. · Un mot de passe est fort s'il compte au moins 12 caractères et n'est pas dans la liste des mots de passe courants. Écrivez is_strong(password, common) retournant True ou False. Exemple : avec common = ["password", "123456"], is_strong("correcthorsebattery", common) est True.
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