F**kup Almanac Volume 2 : Ce qu'on a construit dessus

Nous avons empilé des abstractions jusqu'à ce que personne ne sache comment le système fonctionnait. C'était le plan. Un portefeuille immobilier de 500 millions de dollars contraint à la liquidation parce qu'un modèle de tarification algorithmique est devenu trop confiant. Un seul mainteneur open source épuisé et non rémunéré en Allemagne, livrant presque les clés de l'ensemble de l'internet mondial aux hackers. Un chatbot d'entreprise amical transformé en un néo-nazi complotiste et ordurier en moins de 24 heures. Des générations entières d'utilisateurs excommuniés numériquement — et un titre de livre censuré en "up Almanac" — par un filtre de texte naïf incapable de saisir le contexte.

Ce n'étaient pas des problèmes isolés. C'étaient les conséquences naturelles de l'empilement de couches d'automatisation, d'algorithmes et de code, en espérant que les abstractions nous protégeraient de notre propre complexité. Les échecs résidaient dans la délégation, les boucles de rétroaction et la confiance aveugle que nous accordions aux machines parce que penser était trop cher.

Fuckup Almanac Vol 2 est une autopsie documentée et minutieusement recherchée de ce qui se passe lorsque nous laissons les algorithmes prendre des décisions, l'automatisation s'emballer et les fondations open source pourrir sous le poids de la dépendance mondiale. Sourced avec rigueur et raconté avec un esprit vif et cynique, il explique comment les couches que nous avons construites ont transformé des bugs mineurs en catastrophes à l'échelle planétaire.

Ce qui le distingue de tous les autres livres sur les algorithmes et l'IA : 102 cas réels — des modèles d'apprentissage automatique biaisés aux portes dérobées open source, des krachs éclairs à haute fréquence à la censure automatisée.

Plus de 1000 sources vérifiées et archivées avec une bibliographie publique gratuite (pas de décharges d'URL gaspillant du papier)

38 explications de concepts qui rendent les biais d'apprentissage automatique, l'injection de dépendances et la limitation de débit des API lisibles sans diplôme d'ingénieur

Une voix narrative — pas de rétrospectives d'entreprise aseptisées, pas de battage marketing, pas de mythologie de l'IA d'abord

Écrit pour quatre publics : les ingénieurs qui veulent comprendre les modes de défaillance systémiques des abstractions qu'ils utilisent quotidiennement, les dirigeants qui croient que "l'IA résoudra tout" et ont besoin d'une vérification de la réalité sur les biais algorithmiques, les étudiants qui veulent enfin comprendre comment les systèmes évoluent sans s'endormir, et les esprits curieux qui veulent savoir comment notre monde automatisé fonctionne réellement en coulisses. « Pour quiconque souhaite comprendre l'échafaudage invisible et délabré du logiciel qui régit nos vies quotidiennes, le Volume II offre une leçon essentielle d'humilité technique » — Independent Book Review

Volume II d'une enquête en quatre volumes.

Si vous vous êtes déjà demandé pourquoi le monde automatisé ne cesse de défaillir, c'est ici que se trouvent les réponses.