Avant tout, j’espère que vous avez passé un Joyeux Noël (en fait, je m’en tape, mais il est d’usage de commencer un billet de manière chaleureuse). Voici 3 projets récents (le 2e date d’aujourd’hui).

Joe Hisaishi

Aux amateurs : combien de mélodies de Joe Hisaishi reconnaissez-vous ici ?
Le record actuel est de 8 !

phystx

phystx est un webcomic créé en TeX par phystx et moi. On a conçu un package nommé phx.sty (évidemment), qui contient des macros pour TikZ, un langage pour faire des figures sous LaTeX. Des métamacros, en fait.

Eigaki

Reconnaissez que noter un film sur 10, c’est hyper dur. On note quelques films, puis au bout d’une dizaine, on se rend compte qu’on doit noter un film qui vaut plus qu’un film qui a 9 mais moins qu’un film qui a 8. En plus, un 6/10 n’a pas la même valeur d’une personne à une autre.

Pour un projet de master, j’ai fait un site de recommandation de films. Le principe : lister les films que vous avez aimés, et ceux que vous n’avez pas aimés. Le reste des informations sont facultatives (Avez-vous aimé la réalisation ? le scénario ? la musique ? Qu’est-ce qui vous a plu ? Qu’est-ce qui vous a déplu ?). Deux avantages :
— le côté binaire fait qu’une fiche est rapide à remplir (le site attribue une note implicite au film en fonction de ce que vous avez coché) ;
— les deux dernières questions appellent des tags personnels.

L’algorithme classique (k-nearest-neighbors user-based recommendation)

Dans un premier temps, cet algorithme cherche à coups de produits scalaires les personnes qui vous ressemblent le plus en matière de goûts (vos amis¹). Pour ce faire, il considère pour chaque utilisateur la liste de ses notes pour chacun des films. Deux utilisateurs sont d’autant plus proches que le produit scalaire de leurs vecteurs de notes (appelé score) est grand (si les deux ont une note de −5 pour un film, ça comptera autant que si les deux avaient une note de 5 pour ce film, par exemple).

Ensuite, il calcule la moyenne des notes de vos « amis » pour chacun des films, pondérées par leur score (quelqu’un de plus proche de vous aura donc plus de poids dans la note finale). Ensuite, il classe les films dans l’ordre décroissant de leurs notes, et zou ! il vous file les 5 premiers.

Il existe une variante appelée item-based recommendation qui établit une similarité entre films plutôt qu’entre utilisateurs. Ça donne de meilleurs résultats, paraît-il (il doit être plus simple de trouver que deux films sont proches plutôt que deux utilisateurs).

Le souci avec une telle méthode, c’est que deux utilisateurs ne seront considérés comme similaires que s’il existe des films qu’ils auront vus tous les deux (sinon, ils seront « orthogonaux »).

Un algorithme probabiliste (chaînes de Markov)

Il est possible de considérer une marche aléatoire dans un graphe non orienté dont les nœuds représentent soit un film, soit un utilisateur, soit une catégorie de films. Les arêtes relient des utilisateurs et des films, ou des films et des catégories, et sont pondérées : plus un utilisateur aime un film, plus le poids de l’arête les liant est grand (idem pour la relation film-catégorie). Ensuite, on calcule le nombre de pas moyen pour aller d’un certain utilisateur à chacun des films, les plus proches étant susceptibles de plaire à l’utilisateur.

Cette technique fournit des résultats qui ne sont pas bien meilleurs que l’algorithme classique ; certains chercheurs critiquent son niveau d’abstraction. Le problème également, c’est que les arêtes ne peuvent pas avoir un poids négatif.

L’algorithme maison (basé sur SimRank++)

Un article datant de 2010 parle d’un algorithme où la similarité entre utilisateurs est définie en fonction de la similarité entre films (pour tous les couples de films qu’ils ont vus), et inversement. Cela aboutit à une équation matricielle, résoluble. Il existe même un algorithme très simple d’approximation de la solution (pour éviter de calculer des inverses, BRRR !).

Seul bémol : il faut manipuler 2 matrices comportant (nombre d’opinions)² éléments non nuls chacune (c’est ce petit ² (qui n’est hélas pas une note) qui fait toute la différence). J’ai donc eu la joie de constater avec 4 536 opinions qu’un calcul approximatif de la matrice solution durait 7 heures, 47 minutes et 19 secondes.

Pour vous aider à remplir votre liste, le site vous propose de noter des films controversés (c’est-à-dire, qui ont presque autant de votes positifs que de votes négatifs). Apparemment, le film le plus controversé de toute l’histoire est L’Île du docteur Moreau (1996) : 194 votes positifs, 194 votes négatifs ! Et dans les films plus récents, on trouve L’Imaginarium du docteur Parnassus et le dernier Harry Potter.

Depuis mercredi dernier, Colorful est en salles. Ce film d’animation a obtenu le Prix du public et la Mention spéciale du jury au Festival du film d’animation d’Annecy.

[][2]

Ne lisez pas le synopsis. Je n’ai rien lu dessus, j’y suis allé, et j’ai adoré. Le tout début du film est génial, et je pense qu’il vaut mieux le découvrir en même temps que le personnage principal. L’animation est très belle, et si l’histoire est simple, les personnages sont eux très complexes. Le scénario regorge de détails qu’on ne s’attend pas à voir dans un film d’animation, ce qui fait qu’on pourrait remplacer les personnages par de véritables acteurs.

Le réalisateur Keiichi Hara, qui a fait preuve de beaucoup d’humour dans le film comme dans la discussion qui a suivi la projection, nous a raconté que certains Japonais avaient vu arriver chez eux des touristes français pour la première fois ; quand ils leur demandaient ce qu’ils étaient venus faire là, ces gens-là leur répondaient qu’ils avaient vu ces décors dans Un été avec Coo (son précédent film). Dans Colorful également, les décors superbes proviennent de lieux réels.

Actuellement, le film n’est pas dans beaucoup de salles, mais d’après Kazé, il semblerait que les cinémas surveilleraient les critiques spectateurs sur Allociné pour se décider à projeter le film ou pas. En route, donc !

Aujourd’hui, cela fait un an que Satoshi Kon nous a quittés.

C’est l’histoire d’un homme, fan entre autres de Terry Gilliam, le réalisateur de Brazil, et de Yasutaka Tsutsui, l’auteur des romans La Traversée du temps et Paprika.

En 1997, il réalise son premier film d’animation, Perfect Blue, faisant intervenir une japanese idol (vous savez, ces jeunes filles de 16 ans qui souvent chantent de la J-pop) quittant son groupe pour entamer une carrière d’actrice. Cela ne plaît pas à tous ses fans, et imaginez le stress de la pauvre petite, quand elle reçoit des lettres de menace de la part de stalkers. Darren Aronofsky a repris une des scènes de ce film dans Requiem for a Dream :
(Source : Badass Digest.)
Le film a de nombreuses ressemblances avec Black Swan, ne serait-ce que sur le plan de la réalité subjective, mais Aronofsky a soutenu qu’il ne s’agissait pas d’une influence.

Après ce film, Satoshi Kon veut adapter Paprika. Mais le budget ne le lui permettant pas, il accepte de réaliser un autre film faisant intervenir la réalité subjective, sur demande d’un producteur de son précédent film. C’est ainsi que Millennium Actress voit le jour, en 2002. Ce sera son plus grand succès.

En 2003, il réalise Tokyo Godfathers, techniquement encore meilleur que les précédents.

En 2006, c’est Yasutaka Tsutsui lui-même, séduit par Millennium Actress, qui lui propose de faire une adaptation cinématographique de Paprika (les deux géants donneront même leurs voix aux personnages des barmen, qui leur ressemblent physiquement). Imaginez une machine permettant de s’infiltrer dans les rêves. Vous imaginez les possibilités en psychothérapie ? Imaginez maintenant qu’on la vole. Vous imaginez le bordel ? On retiendra également Paprika pour sa musique, composée par Susumu Hirasawa, qui séduit particulièrement Yasutaka Tsutsui. Le film retient l’attention de Christopher Nolan, qui s’en inspirera pour le personnage d’Ariadne, dans Inception.

En voici l’opening :

Alors qu’il travaille sur son 5ᵉ film, Dreaming Machine, on diagnostique à Satoshi Kon un cancer du pancréas en phase terminale. Il décide de ne pas divulguer la nouvelle et se prépare à partir. Madhouse était censée terminer la production du film, mais pour des raisons financières, ils ont dû l’interrompre, pour une durée indéterminée.

Stack Exchange est un réseau de sites de questions & réponses : dans un large éventail de domaines, n’importe qui peut poser une question ou apporter une réponse, sans même créer de compte. Et c’est gratuit (gratuit ! gratuit !).

Voici une liste non exhaustive de ces sites :

• Stack Overflow, le précurseur, le plus fréquenté d’entre eux, dédié aux programmeurs ;
• Meta Stack Overflow, pour poser des questions concernant Stack Overflow (si, si) ; en fait, chaque site a son meta, sauf les sites meta (je vous vois venir, vous) ;
• Math Overflow pour les pros, Mathematics pour les autres ;
• English Language and Usage, pour les grammar nazis (il en existe aussi une version japonaise, et une version française est en cours de négociation) ;
• il en existe même un dédié à la cuisine : Cooking ;
• TeX – LaTeX, dont on avait bien besoin ;
• Theoretical Computer Science, pour la science du computeur théorétique ;
• le dernier site créé à ce jour : Cryptography (en bêta).
• mais aussi Science Fiction and Fantasy, Jewish Life and Learning, etc.

Pour évit… limiter le vandalisme, un système de votes est mis en place : si vos questions ou réponses témoignent d’un effort de recherche, vous récolterez des votes positifs, ce qui augmentera vos points de réputation, vous donnant accès à de nouveaux privilèges (par exemple, avec un compte nouvellement créé, il n’est pas possible de désapprouver un message). Vous pouvez même obtenir des badges (comme dans Pokémon) !

Le réseau évolue continuellement : un métasite nommé Area 51 permet de voter pour de nouveaux sites (LEGO est en lice).

Miaou !