• Prix romands en bibliothéconomie

Chères et chers collègues,

L’AGBD et  les associations professionnelles vaudoises (GRBV), fribourgeoises (BiblioFR) et valaisannes (Infodoc Valais) ont le plaisir de vous communiquer les lauréats des prix romands en bibliothéconomie pour l’année 2020.
Ces prix ont pour but de récompenser un groupe d’étudiant(e)s diplômé(e)s de la Filière Information et Documentation, ayant réalisé un travail de bachelor servant à promouvoir les métiers du secteur I+D (information et documentation) et plus particulièrement les bibliothécaires et/ou les bibliothèques, et depuis 2018 un travail de master I+D.

Le comité de l’AGBD vous souhaite ses meilleurs voeux et une excellente année 2021.

Bachelor :

Anthony ALTARAS : Comment parler écologie? Le pont de l’information documentaire dans le cadre d’un nouvel espace de sensibilisation à l’urgence environnementale au Muséum d’histoire naturelle de Genève.

Dans un contexte critique où il est chaque jour plus mal venu d’ignorer l’urgence d’agir, le Muséum d’histoire naturelle de Genève projette la création de Ag!r, un espace de sensibilisation au changement climatique et à la crise de la biodiversité. Avec un accent sur la co-construction de l’information, ce nouveau tiers-lieu cherchera à favoriser une approche participative et expérimentale de découverte et de création de solutions, afin d’aborder au mieux l’urgence environnementale.
En harmonie avec cette approche hybride, le présent travail de réflexion s’applique à dévoiler des pistes pour décoder la question écologique, en entremêlant observations et idées d’action, informations et analyses, en alternant au fil des pages pourquoi et comment.

 

Master :

Lucas GÜLEN : Carpoolers classification while preserving users privacy »

Ce travail vise à explorer des techniques de Machine Learning pour tenter de résoudre la problématique métier qu’une entreprise genevoise de promotion de la mobilité douce a pu rencontrer. L’entreprise en question, Mobilidée, avait comme but de pouvoir certifier que deux utilisateurs de leur application mobile faisaient bien du co-voiturage à un instant donné tout en préservant la confidentialité des données récoltées. D’une part, ce traitement devait être fait de manière complètement automatique pour éviter aux utilisateurs de devoir entrer manuellement les trajets qu’ils ont effectués dans leur application. D’autre part, cela avait également pour but de réduire le plus possible le taux d’erreur dans les données pour permettre à Mobilidée de pouvoir générer des métriques de qualité liées à l’utilisation de leur application.