Je suis d'accord, il y a des differences. L'essentiel est qu'on soit d'accord sur le principe : deplacement sur une ligne choisie par des humains, pas une voiture capable de trouver son chemin seul dans un environnement complexe et inconnu.
Je me suis interesse' au sujet, parce que ca me semblait totalement impossible qu'une voiture avance seule dans un environnement ouvert. Identifier un unique objet simple avec un taux d'erreur nul est un vrai defi informatique. Je ne comprenais pas comment une voiture pourrait reconnaitre parmi des centaines d'objets en environnement complexe, distinguer ce qui est vivant, anticiper les reactions des vivants, reconstituer une image 3d de la situation, choisir un chemin a partir de toutes ces informations. Ca me semblait delirant l'ecart entre l'annonce de google et les techniques existantes.
Quand j'ai compris qu'il n'y avait pas de construction de l'espace 3d en temps reel, pas de choix de parcours sauf exceptionnellement pour quelques secondes afin d'eviter un danger, que la voiture prendrait les nids de poule et les pierres sur la route sans changer sa trajectoire, qu'elle ne ferait pas le tour d'un obstacle qui l'obligerait a bouger de 10metres et entrer en environnement inconnu, OK, c'etait plus logique.
Evidemment, ca ne veut pas dire que c'est facile a faire, au contraire. C'est deja une performance. Mais on reste je crois a des annees lumieres d'une voiture qui avancerait en territoire inconnu a une vitesse ususelle. Toute la comm de gg est faite pour laisser planer l'ambiguite' entre les deux je crois.
Les gg car sont aussi limitees aux voies. Elles ne circulent que sur des voies clairement identifiees, sur leur ligne, en se prenant les nids de poule et sans bouger de 10 cm pour eviter le nid de poule. Elles ne s'ecartent qu'en cas de danger eventuel, si le logiciel decide qu'il est trop tard pour freiner. Mais c'est vraiment le mode panique que les concepteurs essayent d'eviter, car accidentogene.
Beaucoup de ceux qui ont vu le projet de loin croient que le principe est une localisation approximative par le gps, puis un choix du deplacement en temps reel en fonction des images. En fait non. Il s'agit d'une localisation extremement precise, sur une ligne si bien definie qu ou les donnees gps sont insuffisantes. Les informations de la route prealablement filmee, permettent au logiciel d'affiner le positionnement. Le but est de mettre la voiture sur une ligne extremement precise, predifinie, planifiee et validee par des humains. C'est vraiment un fonctionnement en ligne comme un train.
Je suis d'accord, il n'y a pas d'obligation a ce que ce soit entierement automatise'. Mais dans ce cas, il faut que le prix soit en accord. On est bien d'accord que personne ne va payer 150 mille euros pour une voiture qui roule en moyenne a la vitesse d'un velo, qui roule sur 1% du reseau routier, et qui te demande de reprendre la main regulierement.
37km/h, c'est la vitesse max, pas la vitesse moyenne. On n'a pas d'info sur la vitesse moyenne, gg ne communique pas dessus.
Avec un velo, un vitesse max de 37, c'est plus ou moins ce qu'on fait, et la vitesse moyenne est plutot moins de 20. En velo, on perd du temps quand la vitesse est grande, sans feux, mais on gagne du temps par rapport a la voiture dans les situations ou la circulation est dense. On sait qu'a chaque difficulte', le logiciel de la voiture se met en vitesse minimum. Si la voiture a une vitesse de pointe qui est celle d'un bon velo, mais qu'elle ralentit dans les situations un peu tendues la ou le velo est a son avantage, il est possible que la vitesse moyenne soit significativement plus faible que celle d'un velo.
Oui, je suis d'accord. 90% du temps, on est en pilotage automatique et on peut penser a autre chose en conduisant.
Le pb de la gg car, c'est qu'en territoire inconnu, elle s'arrete. Quand tu vois des travaux, tu fais un detour de quelques metres, tu montes sur un trottoir ou tu deboites et passe temporairement de l'autre cote' de la route. La google car, non. Elle s'arrete et il faut qu'un humain la prenne en main. Un responsable de chez gg repondait benoitement: " c'est un pb sur lequel il faut qu'on travaille".
En ce moment, le logiciel de chaque gg car emet un signal vers le central quand il y a rencontre avec une situation inconnue et ils viennent refilmer pour avoir des images a jour.
Non justement le gps ne suffit pas. Le principe est de comparer les images temps reel aux images prises avec une voiture specialisee. Il faut de multiples passages en amont avant de lancer une google car. Il faut filmer metre par metre, sur chaque route sous des prises de vues differentes, pour croiser les images et obtenir une bonne description de l'espace ambiant. Il y a bien plus de travail que pour google map car il ne suffit pas d'une vue, il faut une description precise.
C'est pour ca que ce n'est pas clair que cette technologie soit plus simple a mettre en oeuvre que des capteurs. Si un nouveau feu tricolore apparait par exemple, ca pose probleme, si un batiment apparait la ou il y avait un square, ca pose probleme. Il faut maintenir une enorme base de donnees et la mettre a jour en continu en fonction de l'evolution du paysage et de l'architecture.
Plusieurs universitaires ont pris la parole pour dire que la voiture totalement autonome ce n'est ni pour demain, ni pour apres demain. Je vois que dans la vie reelle, descendre a moins d'1 minutes d'ecart entre 2 trains qui se suivent, c'est tres difficile sans baisser drastiquement les vitesses, alors qu'il y a pourtant un pilote dans le train et que ce n'est pas "completement autonome".
Tiens par exemple, je cherche la vitesse moyenne. Je trouve : vitesse max de la google car: 37km/h. Ca veut dire sans doute vitesse moyenne inferieure a 30km/h. Ce sont des vitesses de velo un peu rapide.
Tu as l'air de penser que les experts sont "sur le cul" comme tu dis parce que Google a fait un truc fracassant. Mais il se peut aussi que les experts ne soient pas completement debiles et connaissent leur metier autant que ceux qui travaillent dans les boites commerciales et qui communiquent sur le sujet.
Euh, pas clair, encore une fois il faut mettre le nez dans les details. Quel est le cout des capteurs versus le cout du film fait en amont par la voiture specialisee de google ? Quelle est la duree de vie comparee de chacun des systemes ? A quel vitesse permet d'evoluer chaque systeme par rapport au nombre d'accidents ? Quelles sont les courbes comparees vitesse/prix/pourcentage de morts entre un systeme par capteur et un systeme par film ?
La sncf sur ces grandes lignes fonctionne avec des capteurs traditionnels. Peut etre que ce serait moins cher et plus robuste de faire comme google, mais peut etre pas…. Ils ne sont peut etre pas si debiles les ingés de la sncf… Et ils sont dans un monde reel, pas dans une demo marketing.
Mon seul message, se mefier du marketing si on n'a pas d'infos techniques.
Il y a 20 ans aussi les voitures circulaient dans un environnment complexe et s'adaptaient. Sans doute le font elles mieux aujourd'hui, mais on ne nous donne aucune info technique pour comparer. Pour l'instant, je vois du marketing…
Il y a des progres "gratuits" qui ne sont pas lie's a la problematique directement ( l'electronique et le traitement du signal, la capacite' de calcul des proc). Mais est-ce que a materiel egal on a progressé ? Peut etre qu'on a progresse' vraiment, peut etre de presque rien, difficile de dire …
Je ne dis pas qu'il n'y a pas de progres. Je dis que je vois la blogosphere s'enflammer sur un truc "closed source" sur lequel on n'a pas d'info technique serieuse.
Oui, bien sur, c'est plus difficile pour la machine d'explorer une partie significative de l'arbre, mais c'est aussi plus difficile pour l'homme. Le fait qu'il y ait beaucoup de calculs a faire n'est pas un inconvenient pour la machine, c'est meme plutot un avantage, je dirais, c'est ca que la machine sait bien faire. La difficulte', c'est que la machine a du mal a mettre du sens sur les calculs, elle ne sait pas trop quelle fonction optimiser.
Je suis d'accord avec ton commentaire general mais circonspect sur ce point.
quelque chose qui paraissait insurmontable est en passe d'être résolu (véhicules automobiles autonomes),
Il y a 20 ans, les pros de l'auto savaient faire rouler des voiures sans pilotes sur des routes equipees de capteur avec un taux d'erreurs residuelles faibles, mais rendant la mise en place d'un service purement automatise' impossible (sans compter la question du cout). Se posait aussi la difficulte' de la sortie du cadre prescrit (travaux sur la route, deviation…) qui bloquait le systeme.
Sauf information technique supplementaire, j'ai l'impression qu'on en est exactement au meme point. On a remplace' les capteurs sur la route par une panoplie d'images filmees en amont par google par un vehicule specialise'. Les images filmees en temps reel par la google car sont comparees aux images preenregistrees par la voiture specialise'. Bref, on a change' le type d'installation en amont ( un film plutot que des capteurs sur la route) mais le principe reste le meme : on ne circule que sur un parcours predetermine' et correctement balise' en amont. Les problemes restent les memes ( cout, travaux ou autre imprevu sur la route, erreurs residuelles potentiellement mortelles…).
Je n'ai pas vu d'information quantifiee montrant qu'on a progresse' sur chacun des points, Une google car autonome reste totalement bloquee si on doit faire 20 metres et rouler sur l'herbe parce que le conducteur de devant a laisse' tomber un objet de son cofffre, on doit rester attentif a cause des erreurs residuelles, etc, etc… Par contre, au niveau marketing, je vois qu'il y a eu de gros progres :-)
Le go etait connu pour etre difficilement programmable, mais les arguments des journaleux qui presentent le probleme me semblent assez mediocres.
Le nombre de possibilite's n'est pas une mesure de la difficulte' du probleme. Prenons l'exemple d'un jeu ou on doit avec un petit cheval avancer a chaque etape de 3 ou 5 cases, le jeu comporte 30 millle cases, et il faut tomber pile poil sur la derniere case sinon on a perdu. Le nombre de parties differentes est au moins 210 mille, c'est beaucoup plus grand que le nombre d'atomes dans l'univers (1090) et meme beaucoup plus grand que le nombre de parties de go, mais la strategie gagnante est ultra-simple.
Sinon, un grand nombre et l'infini, c'est quand meme deux choses tres differentes ;-)
Oui, en france, c'est bizarre, on emploie le mot "liberalisme" pour signifier "pro-capitaliste" ou meme "ploutocrate". Par exemple ce texte est qualifié d'ultra-liberal par les commentateurs alors qu'il est fortement anti-liberal.
Tout d'abord, il complexifie le monde du travail en ajoutant de nouvelles lois et en multipliant les niveaux de decisions, alors que les liberaux demandent en general un cadre unifié pour davantage de simplicité. Par ailleurs, il renforce le pouvoir de l'employeur sur le salarié, alors que les liberaux cherchent normalement a intervenir au minimum, mais toujours pour reequilibrer les rapports de force et permettre aux plus fragiles d'exprimer leur liberté. Il y a de grosses nuances d'interventionnisme suivant les ecoles. Mais aucune ecole libérale ne propose d'intervenir pour renforcer le pouvoir du plus fort, comme le fait ce texte !
Zenitram, tu prends chaque point un a un. Chacun des points ne pose pas probleme en soi. Le probleme est dans l'equilibre du texte. Quasiment tous les points vont dans le sens favorable a l'employeur et le texte n'est donc pas equilibré (euphemisme !).
Normalement, si on assouplit pour l'employeur, par exemple en permettant davantage d'heures sup, on devrait compenser en protegeant mieux l'employe', par exemple en majorant mieux les heures sup. Ici, on assouplit pour l'employeur, et on baisse la protection du salarié en transférant des accords de branche vers les accords d'entreprise, lieu de négo ou le salarié est plus fragile.
Ca me parait assez incomprehensible de presenter un texte aussi desequilibré, et plus encore pour un gouvernement dit "de gauche". La flexi-securité me parait un deal acceptable. La flexi-insecurité, c'est un nouveau concept :-)
[^] # Re: Machine Learning
Posté par lelama . En réponse au journal AlphaGo remporte le premier match contre Lee Sedol. Évalué à 3.
Je suis d'accord, il y a des differences. L'essentiel est qu'on soit d'accord sur le principe : deplacement sur une ligne choisie par des humains, pas une voiture capable de trouver son chemin seul dans un environnement complexe et inconnu.
Je me suis interesse' au sujet, parce que ca me semblait totalement impossible qu'une voiture avance seule dans un environnement ouvert. Identifier un unique objet simple avec un taux d'erreur nul est un vrai defi informatique. Je ne comprenais pas comment une voiture pourrait reconnaitre parmi des centaines d'objets en environnement complexe, distinguer ce qui est vivant, anticiper les reactions des vivants, reconstituer une image 3d de la situation, choisir un chemin a partir de toutes ces informations. Ca me semblait delirant l'ecart entre l'annonce de google et les techniques existantes.
Quand j'ai compris qu'il n'y avait pas de construction de l'espace 3d en temps reel, pas de choix de parcours sauf exceptionnellement pour quelques secondes afin d'eviter un danger, que la voiture prendrait les nids de poule et les pierres sur la route sans changer sa trajectoire, qu'elle ne ferait pas le tour d'un obstacle qui l'obligerait a bouger de 10metres et entrer en environnement inconnu, OK, c'etait plus logique.
Evidemment, ca ne veut pas dire que c'est facile a faire, au contraire. C'est deja une performance. Mais on reste je crois a des annees lumieres d'une voiture qui avancerait en territoire inconnu a une vitesse ususelle. Toute la comm de gg est faite pour laisser planer l'ambiguite' entre les deux je crois.
[^] # Re: Machine Learning
Posté par lelama . En réponse au journal AlphaGo remporte le premier match contre Lee Sedol. Évalué à 6.
Les gg car sont aussi limitees aux voies. Elles ne circulent que sur des voies clairement identifiees, sur leur ligne, en se prenant les nids de poule et sans bouger de 10 cm pour eviter le nid de poule. Elles ne s'ecartent qu'en cas de danger eventuel, si le logiciel decide qu'il est trop tard pour freiner. Mais c'est vraiment le mode panique que les concepteurs essayent d'eviter, car accidentogene.
Beaucoup de ceux qui ont vu le projet de loin croient que le principe est une localisation approximative par le gps, puis un choix du deplacement en temps reel en fonction des images. En fait non. Il s'agit d'une localisation extremement precise, sur une ligne si bien definie qu ou les donnees gps sont insuffisantes. Les informations de la route prealablement filmee, permettent au logiciel d'affiner le positionnement. Le but est de mettre la voiture sur une ligne extremement precise, predifinie, planifiee et validee par des humains. C'est vraiment un fonctionnement en ligne comme un train.
[^] # Re: Machine Learning
Posté par lelama . En réponse au journal AlphaGo remporte le premier match contre Lee Sedol. Évalué à 4.
Je suis d'accord, il n'y a pas d'obligation a ce que ce soit entierement automatise'. Mais dans ce cas, il faut que le prix soit en accord. On est bien d'accord que personne ne va payer 150 mille euros pour une voiture qui roule en moyenne a la vitesse d'un velo, qui roule sur 1% du reseau routier, et qui te demande de reprendre la main regulierement.
[^] # Re: Machine Learning
Posté par lelama . En réponse au journal AlphaGo remporte le premier match contre Lee Sedol. Évalué à 2.
37km/h, c'est la vitesse max, pas la vitesse moyenne. On n'a pas d'info sur la vitesse moyenne, gg ne communique pas dessus.
Avec un velo, un vitesse max de 37, c'est plus ou moins ce qu'on fait, et la vitesse moyenne est plutot moins de 20. En velo, on perd du temps quand la vitesse est grande, sans feux, mais on gagne du temps par rapport a la voiture dans les situations ou la circulation est dense. On sait qu'a chaque difficulte', le logiciel de la voiture se met en vitesse minimum. Si la voiture a une vitesse de pointe qui est celle d'un bon velo, mais qu'elle ralentit dans les situations un peu tendues la ou le velo est a son avantage, il est possible que la vitesse moyenne soit significativement plus faible que celle d'un velo.
[^] # Re: Machine Learning
Posté par lelama . En réponse au journal AlphaGo remporte le premier match contre Lee Sedol. Évalué à 2.
Oui, je suis d'accord. 90% du temps, on est en pilotage automatique et on peut penser a autre chose en conduisant.
Le pb de la gg car, c'est qu'en territoire inconnu, elle s'arrete. Quand tu vois des travaux, tu fais un detour de quelques metres, tu montes sur un trottoir ou tu deboites et passe temporairement de l'autre cote' de la route. La google car, non. Elle s'arrete et il faut qu'un humain la prenne en main. Un responsable de chez gg repondait benoitement: " c'est un pb sur lequel il faut qu'on travaille".
En ce moment, le logiciel de chaque gg car emet un signal vers le central quand il y a rencontre avec une situation inconnue et ils viennent refilmer pour avoir des images a jour.
[^] # Re: Machine Learning
Posté par lelama . En réponse au journal AlphaGo remporte le premier match contre Lee Sedol. Évalué à 2.
Il ne faut pas les images de la google street view, il faut davantage d'informations. Pour la source, je l'ai lu plusieurs fois. Voici par exemple une analyse technique issue du MIT: https://www.technologyreview.com/s/530276/hidden-obstacles-for-googles-self-driving-cars/
[^] # Re: Machine Learning
Posté par lelama . En réponse au journal AlphaGo remporte le premier match contre Lee Sedol. Évalué à 0.
Non justement le gps ne suffit pas. Le principe est de comparer les images temps reel aux images prises avec une voiture specialisee. Il faut de multiples passages en amont avant de lancer une google car. Il faut filmer metre par metre, sur chaque route sous des prises de vues differentes, pour croiser les images et obtenir une bonne description de l'espace ambiant. Il y a bien plus de travail que pour google map car il ne suffit pas d'une vue, il faut une description precise.
C'est pour ca que ce n'est pas clair que cette technologie soit plus simple a mettre en oeuvre que des capteurs. Si un nouveau feu tricolore apparait par exemple, ca pose probleme, si un batiment apparait la ou il y avait un square, ca pose probleme. Il faut maintenir une enorme base de donnees et la mettre a jour en continu en fonction de l'evolution du paysage et de l'architecture.
[^] # Re: Machine Learning
Posté par lelama . En réponse au journal AlphaGo remporte le premier match contre Lee Sedol. Évalué à 3.
Plusieurs universitaires ont pris la parole pour dire que la voiture totalement autonome ce n'est ni pour demain, ni pour apres demain. Je vois que dans la vie reelle, descendre a moins d'1 minutes d'ecart entre 2 trains qui se suivent, c'est tres difficile sans baisser drastiquement les vitesses, alors qu'il y a pourtant un pilote dans le train et que ce n'est pas "completement autonome".
Tiens par exemple, je cherche la vitesse moyenne. Je trouve : vitesse max de la google car: 37km/h. Ca veut dire sans doute vitesse moyenne inferieure a 30km/h. Ce sont des vitesses de velo un peu rapide.
Tu as l'air de penser que les experts sont "sur le cul" comme tu dis parce que Google a fait un truc fracassant. Mais il se peut aussi que les experts ne soient pas completement debiles et connaissent leur metier autant que ceux qui travaillent dans les boites commerciales et qui communiquent sur le sujet.
[^] # Re: Machine Learning
Posté par lelama . En réponse au journal AlphaGo remporte le premier match contre Lee Sedol. Évalué à -1.
Euh, pas clair, encore une fois il faut mettre le nez dans les details. Quel est le cout des capteurs versus le cout du film fait en amont par la voiture specialisee de google ? Quelle est la duree de vie comparee de chacun des systemes ? A quel vitesse permet d'evoluer chaque systeme par rapport au nombre d'accidents ? Quelles sont les courbes comparees vitesse/prix/pourcentage de morts entre un systeme par capteur et un systeme par film ?
La sncf sur ces grandes lignes fonctionne avec des capteurs traditionnels. Peut etre que ce serait moins cher et plus robuste de faire comme google, mais peut etre pas…. Ils ne sont peut etre pas si debiles les ingés de la sncf… Et ils sont dans un monde reel, pas dans une demo marketing.
Mon seul message, se mefier du marketing si on n'a pas d'infos techniques.
[^] # Re: Machine Learning
Posté par lelama . En réponse au journal AlphaGo remporte le premier match contre Lee Sedol. Évalué à -3.
Il y a 20 ans aussi les voitures circulaient dans un environnment complexe et s'adaptaient. Sans doute le font elles mieux aujourd'hui, mais on ne nous donne aucune info technique pour comparer. Pour l'instant, je vois du marketing…
Il y a des progres "gratuits" qui ne sont pas lie's a la problematique directement ( l'electronique et le traitement du signal, la capacite' de calcul des proc). Mais est-ce que a materiel egal on a progressé ? Peut etre qu'on a progresse' vraiment, peut etre de presque rien, difficile de dire …
Je ne dis pas qu'il n'y a pas de progres. Je dis que je vois la blogosphere s'enflammer sur un truc "closed source" sur lequel on n'a pas d'info technique serieuse.
[^] # Re: Nombre de possibilites
Posté par lelama . En réponse au journal AlphaGo remporte le premier match contre Lee Sedol. Évalué à 2.
Oui, bien sur, c'est plus difficile pour la machine d'explorer une partie significative de l'arbre, mais c'est aussi plus difficile pour l'homme. Le fait qu'il y ait beaucoup de calculs a faire n'est pas un inconvenient pour la machine, c'est meme plutot un avantage, je dirais, c'est ca que la machine sait bien faire. La difficulte', c'est que la machine a du mal a mettre du sens sur les calculs, elle ne sait pas trop quelle fonction optimiser.
[^] # Re: Machine Learning
Posté par lelama . En réponse au journal AlphaGo remporte le premier match contre Lee Sedol. Évalué à 0.
Je suis d'accord avec ton commentaire general mais circonspect sur ce point.
Il y a 20 ans, les pros de l'auto savaient faire rouler des voiures sans pilotes sur des routes equipees de capteur avec un taux d'erreurs residuelles faibles, mais rendant la mise en place d'un service purement automatise' impossible (sans compter la question du cout). Se posait aussi la difficulte' de la sortie du cadre prescrit (travaux sur la route, deviation…) qui bloquait le systeme.
Sauf information technique supplementaire, j'ai l'impression qu'on en est exactement au meme point. On a remplace' les capteurs sur la route par une panoplie d'images filmees en amont par google par un vehicule specialise'. Les images filmees en temps reel par la google car sont comparees aux images preenregistrees par la voiture specialise'. Bref, on a change' le type d'installation en amont ( un film plutot que des capteurs sur la route) mais le principe reste le meme : on ne circule que sur un parcours predetermine' et correctement balise' en amont. Les problemes restent les memes ( cout, travaux ou autre imprevu sur la route, erreurs residuelles potentiellement mortelles…).
Je n'ai pas vu d'information quantifiee montrant qu'on a progresse' sur chacun des points, Une google car autonome reste totalement bloquee si on doit faire 20 metres et rouler sur l'herbe parce que le conducteur de devant a laisse' tomber un objet de son cofffre, on doit rester attentif a cause des erreurs residuelles, etc, etc… Par contre, au niveau marketing, je vois qu'il y a eu de gros progres :-)
# Nombre de possibilites
Posté par lelama . En réponse au journal AlphaGo remporte le premier match contre Lee Sedol. Évalué à 6.
Le go etait connu pour etre difficilement programmable, mais les arguments des journaleux qui presentent le probleme me semblent assez mediocres.
Le nombre de possibilite's n'est pas une mesure de la difficulte' du probleme. Prenons l'exemple d'un jeu ou on doit avec un petit cheval avancer a chaque etape de 3 ou 5 cases, le jeu comporte 30 millle cases, et il faut tomber pile poil sur la derniere case sinon on a perdu. Le nombre de parties differentes est au moins 210 mille, c'est beaucoup plus grand que le nombre d'atomes dans l'univers (1090) et meme beaucoup plus grand que le nombre de parties de go, mais la strategie gagnante est ultra-simple.
Sinon, un grand nombre et l'infini, c'est quand meme deux choses tres differentes ;-)
[^] # Re: Incitation au troll
Posté par lelama . En réponse au journal Projet de loi français El Khomri. Évalué à 4.
Oui, en france, c'est bizarre, on emploie le mot "liberalisme" pour signifier "pro-capitaliste" ou meme "ploutocrate". Par exemple ce texte est qualifié d'ultra-liberal par les commentateurs alors qu'il est fortement anti-liberal.
Tout d'abord, il complexifie le monde du travail en ajoutant de nouvelles lois et en multipliant les niveaux de decisions, alors que les liberaux demandent en general un cadre unifié pour davantage de simplicité. Par ailleurs, il renforce le pouvoir de l'employeur sur le salarié, alors que les liberaux cherchent normalement a intervenir au minimum, mais toujours pour reequilibrer les rapports de force et permettre aux plus fragiles d'exprimer leur liberté. Il y a de grosses nuances d'interventionnisme suivant les ecoles. Mais aucune ecole libérale ne propose d'intervenir pour renforcer le pouvoir du plus fort, comme le fait ce texte !
[^] # Re: Incitation au troll
Posté par lelama . En réponse au journal Projet de loi français El Khomri. Évalué à 7.
Zenitram, tu prends chaque point un a un. Chacun des points ne pose pas probleme en soi. Le probleme est dans l'equilibre du texte. Quasiment tous les points vont dans le sens favorable a l'employeur et le texte n'est donc pas equilibré (euphemisme !).
Normalement, si on assouplit pour l'employeur, par exemple en permettant davantage d'heures sup, on devrait compenser en protegeant mieux l'employe', par exemple en majorant mieux les heures sup. Ici, on assouplit pour l'employeur, et on baisse la protection du salarié en transférant des accords de branche vers les accords d'entreprise, lieu de négo ou le salarié est plus fragile.
Ca me parait assez incomprehensible de presenter un texte aussi desequilibré, et plus encore pour un gouvernement dit "de gauche". La flexi-securité me parait un deal acceptable. La flexi-insecurité, c'est un nouveau concept :-)
[^] # Re: AlsaCréations et flexbox
Posté par lelama . En réponse au journal Positionnement avec css. Évalué à 1.
Merci à vous pour ces liens. Je vais regarder ce concept de flex-box…