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Une approche fréquentiste a conduit à de nombreux progrès dans la science, par exemple en cryptanalyse. Dans ce métier, les analystes ne connaissent pas les règles au moyen desquelles le texte chiffré a été codé. Ils peuvent connaître la distribution de fréquence des lettres ou de leurs combinaisons. Puisque la distribution des symboles dans le texte chiffré doit ressembler à celle des lettres en langage naturel, ils peuvent casser le code à condition de leur donner une portion suffisante de texte chiffré. En fait, la probabilité qu'un symbole corresponde à une lettre est très élevée s'il a la même fréquence relative. Par exemple, puisque e est la lettre la plus fréquente dans les textes anglais, le symbole correspondant devrait être le plus fréquent dans le texte chiffré. Ceci est vrai selon la loi des grands nombres, indiquant que la fréquence relative tend à la probabilité théorique à mesure que la quantité de preuves augmente. Une fois le chiffrement brisé au moyen de méthodes inductives, la règle non dévoilée peut être appliquée de manière déductive pour briser tout autre texte chiffré entrant. La contribution de Turing dans cette entreprise est bien connue, faisant partie de l'équipe de renseignement britannique - basée à Bletchley Park - qui a décrypté le code ENIGMA nazi-allemand pendant la Seconde Guerre mondiale.
La technologie de l'information permet de sélectionner et d'agréger les informations des bases de données au moyen de langages de requête (comme SQL, Structured Query Language, par exemple). Ces langages mettent en œuvre les fonctions statistiques les plus courantes, comme la moyenne, la gamme et l'écart-type. Dans le cas où les requêtes ne suffisent pas, les progiciels scientifiques permettent aux utilisateurs expérimentés d'effectuer des analyses statistiques plus avancées. Pourtant, depuis la fin des années 90 du siècle dernier, un nouvel ensemble de technologies a vu le jour, collectivement connu sous le nom de data mining, qui permet d'extraire des connaissances significatives - souvent imprévisibles ou contre-intuitives - de grands ensembles de données. Au fur et à mesure que la technologie progresse, les ingénieurs, les statisticiens et les mathématiciens doivent faire face à un nouveau défi épistémologique: les informations traitées par le data mining sont-elles fiables? Peut-il être considéré comme une connaissance scientifique? Outre le fait que même la possibilité de répondre à de telles questions est discutable, puisque la définition de la science n'est pas évidente, nous pouvons essayer de les éclairer en passant au crible l'histoire de la pensée scientifique.
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