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Stephen Hawking s’est éteint mercredi 14 mars à l’âge de 76 ans. Le cosmologiste britannique était l’un des rares scientifiques actuels à avoir acquis une notoriété internationale auprès du grand public, avec son essai “Une brève histoire du temps”.

Ce grand vulgarisateur est surtout considéré comme le véritable fondateur de la physique des trous noirs. Ses travaux mariant la physique quantique, la relativité générale et la thermodynamique ont abouti à la mise en évidence des singularités, du rayonnement ou encore de l’entropie des trous noirs. Ils ont ainsi légitimé l’étude de ces astres auparavant considérés comme d’hypothétiques curiosités théoriques, et ouvert la voie à des réflexions profondes sur la nature de l’espace, du temps et de la réalité physique.

Pour lui rendre hommage, nous avons choisi de vous faire partager une sélection d’articles d’archives publiés dans Pour la Science. Stephen Hawking nous a fait l’honneur d’écrire par deux fois dans nos colonnes : en novembre 1977 (dans le tout premier numéro de notre magazine) pour exposer ses travaux sur la mécanique quantique et les trous noirs : une publication collector ! Et une seconde fois en 1996, pour un débat avec son collègue et ami le mathématicien Roger Penrose. Enfin en 2011 avec son confrèreLéonard Mlodinow sur la « théorie ultime du Tout ».

Retrouvez ces articles, ainsi que d’autres développant ses travaux, dans ce hors-série numérique gratuit.

Et n’hésitez pas à nous faire part de vos commentaires sur ce tout nouveau format.

Bonne lecture ! 

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Hors-série N°98 - février 2018

Big data

Vers une révolution de l'intelligence ?

Statistiques, big data, algorithmes... Notre rapport aux chiffres, aux données, et à leur exploitation est l'objet d'une crise majeure. Pour remettre de l'humain dans le numérique, il faut améliorer la compréhension par tous des mécanismes de traitement des données. Ce Hors-Série donne les clés pour se réapproprier les données, ne plus se faire piéger par les statistiques, comprendre les algorithmes… En un mot, il s'agit de faire en sorte que les données deviennent intelligentes sans pour autant nous rendre idiots. Bonne lecture !

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