Benoît Huet

  • L'information est un bien public ; refonder la propriété des médias Nouv.

    Le paysage médiatique n'a jamais été aussi bousculé : du Nouveau magazine littéraire à Sciences et Avenir, de Grazia à Science et Vie, de Libération aux Cahiers du cinéma en passant Konbini, L'Équipe, Le Parisien ou encore BFM TV, au cours des derniers mois, pas une semaine ne s'est écoulée sans qu'une annonce de fermeture, de plan social, de réduction d'effectifs ou de changement de main ne vienne bouleverser les médias, en France comme à l'étranger.
    Dans le même temps est apparue une nouvelle sorte de martingale : la fondation, innovation qui permettrait de résoudre toutes les difficultés auxquelles les médias sont aujourd'hui confrontés. Or les motivations qui se cachent derrière ce modèle à la mode ne sont pas toutes à chercher du côté de l'indépendance et de la pérennité : les grands médias ont été rachetés au cours des dernières années par des actionnaires industriels qui les financent en partie à perte, et voient dans cette solution une source non négligeable d'avantages fiscaux - et d'image de marque - tout en gardant l'intégralité du pouvoir de décision.
    Parce que l'information est un bien public et que l'indépendance des journalistes est indispensable au bon fonctionnement de nos démocraties, il est urgent de faire la lumière sur le fonctionnement de ces nouveaux modèles, d'étudier dans le détail la manière dont fonctionnent dans le secteur des médias une société par action, une coopérative, une association ou encore une fondation - afin de faire, ensemble, des choix éclairés.
    Ce livre, écrit à quatre mains par une économiste et un juriste, vise à décortiquer les expériences françaises et internationales et à en tirer les leçons pour les prochaines années en proposant un modèle idéal de gouvernance et d'actionnariat des médias.

  • A timely overview of cutting edge technologies for multimedia retrieval with a special emphasis on scalability The amount of multimedia data available every day is enormous and is growing at an exponential rate, creating a great need for new and more efficient approaches for large scale multimedia search. This book addresses that need, covering the area of multimedia retrieval and placing a special emphasis on scalability. It reports the recent works in large scale multimedia search, including research methods and applications, and is structured so that readers with basic knowledge can grasp the core message while still allowing experts and specialists to drill further down into the analytical sections. Big Data Analytics for Large-Scale Multimedia Search covers: representation learning, concept and event-based video search in large collections; big data multimedia mining, large scale video understanding, big multimedia data fusion, large-scale social multimedia analysis, privacy and audiovisual content, data storage and management for big multimedia, large scale multimedia search, multimedia tagging using deep learning, interactive interfaces for big multimedia and medical decision support applications using large multimodal data. Addresses the area of multimedia retrieval and pays close attention to the issue of scalability Presents problem driven techniques with solutions that are demonstrated through realistic case studies and user scenarios Includes tables, illustrations, and figures Offers a Wiley-hosted BCS that features links to open source algorithms, data sets and tools Big Data Analytics for Large-Scale Multimedia Search is an excellent book for academics, industrial researchers, and developers interested in big multimedia data search retrieval. It will also appeal to consultants in computer science problems and professionals in the multimedia industry.

  • In this book, the authors present the latest research results in the multimedia and semantic web communities, bridging the "Semantic Gap"This book explains, collects and reports on the latest research results that aim at narrowing the so-called multimedia "Semantic Gap": the large disparity between descriptions of multimedia content that can be computed automatically, and the richness and subjectivity of semantics in user queries and human interpretations of audiovisual media. Addressing the grand challenge posed by the "Semantic Gap" requires a multi-disciplinary approach (computer science, computer vision and signal processing, cognitive science, web science, etc.) and this is reflected in recent research in this area. In addition, the book targets an interdisciplinary community, and in particular the Multimedia and the Semantic Web communities. Finally, the authors provide both the fundamental knowledge and the latest state-of-the-art results from both communities with the goal of making the knowledge of one community available to the other.Key Features:Presents state-of-the art research results in multimedia semantics: multimedia analysis, metadata standards and multimedia knowledge representation, semantic interaction with multimediaContains real industrial problems exemplified by user case scenariosOffers an insight into various standardisation bodies including W3C, IPTC and ISO MPEGContains contributions from academic and industrial communities from Europe, USA and AsiaIncludes an accompanying website containing user cases, datasets, and software mentioned in the book, as well as links to the K-Space NoE and the SMaRT society web sites (http://www.multimediasemantics.com/)This book will be a valuable reference for academic and industry researchers /practitioners in multimedia, computational intelligence and computer science fields. Graduate students, project leaders, and consultants will also find this book of interest.

empty