# Objectifs

***Coder ou décoder?*** Faut-il apprendre la programmation ou étudier les impacts du numérique? C'est un débat qui déchire universitaires et journalistes.

*« Il faut faire les deux »*, plaide Dominique Cardon dans [*Culture numérique*](http://www.pressesdesciencespo.fr/fr/book/?gcoi=27246100540390), publié en 2019. Il faut à la fois coder **ET** étudier les effets du numérique dans la société, écrit-il, *« car le numérique, pratique éminemment interactive, exige de comprendre en faisant et de faire en comprenant »*. C'est ce que nous allons tenter ensemble dans ce cours.

En d'autres termes, nous dit Cardon, pour bien comprendre la société d'aujourd'hui, où les interactions sociales se déroulent de plus en plus sur des plateformes numériques, il faut s'intéresser à leur fonctionnement.

Ce n'est pas nouveau. De tout temps, on demande aux journalistes de comprendre, pour mieux les expliquer, toutes sortes de systèmes : la politique, les tribunaux, l'économie, les règlementations en matière environnementale, agricole, culturelle, etc. Même le hockey est un système dont on s'attend à ce que vous connaissiez les règles.

Les plateformes numériques (on pense à Meta \[Facebook, Instagram, etc.], à Alphabet \[Google, YouTube, etc.], à Netflix, à Spotify, à TikTok, à Uber et à une dizaine d'autres) sont des systèmes. Ces systèmes sont composés, grosso modo, de deux éléments : des masses phénoménales de données, ce qu'on appelle du ***Big Data***, et des **algorithmes** qui, à la fois, s'alimentent de ces données et les nourrissent.

Dans ce cours, donc, vous allez créer des algorithmes et vous allez extraire du sens de grands ensembles de données. L'objectif de ces apprentissages n'est pas de vous transformer en développeuses ou en développeurs. Accessoirement, oui, ce cours pourra vous permettre de mieux interagir avec des informaticiennes ou des informaticiens, avec des analystes de données, car de plus en plus sont employé.e.s dans les médias.

Mais il s'agit surtout de **démythifier** les *buzzwords* que sont devenus « algorithme », « *Big Data* » et « intelligence artificielle » en apprivoisant la programmation, la science des données massives et quelques éléments d'apprentissage automatique (*machine learning*).

Sans jamais perdre de vue les [principes fondamentaux](http://www.gallimard.fr/Catalogue/GALLIMARD/Folio/Folio-actuel/Principes-du-journalisme) du journalisme, ce cours vise ainsi à **mieux vous armer** lorsque vous aurez à faire face à des algorithmes. Comme journalistes, le public s'attend à ce que vous demandiez des comptes aux pouvoirs dans la société. Ces pouvoirs peuvent être économiques, politiques, administratifs. Dans notre monde numérique, ces pouvoirs s'exercent de plus en plus par le biais d'algorithmes s'appuyant sur des données massives. Le public a besoin de journalistes capables faire ce que le prof de Northwestern [Nicholas Diakopoulos](https://communication.northwestern.edu/faculty/nicholas-diakopoulos/) appelle du [*Algorithmic Accountability Reporting*](http://www.nickdiakopoulos.com/wp-content/uploads/2011/07/Algorithmic-Accountability-Reporting_final.pdf), c'est-à-dire de demander des comptes à des algorithmes. Voilà peut-être le principal objectif de ce cours.
