Pendant des décennies, les personnes analphabètes de ma famille se sont enregistrées sur des cassettes afin de communiquer avec leurs proches en France. Ma mère et moi venons de retrouver une K7 audio datant de 2004, glissée dans une enveloppe qui n’a jamais été ouverte. Elle l’écoute pour la première fois, dix-sept ans plus tard. Nous étions persuadées qu’elle contenait un message de ma grand-mère. Mais la cassette renferme en réalité un message de la première femme de mon grand-père, yaye Elisa ou "maman Elisa", aujourd’hui décédée. Ma mère semble bien plus émue que s’il s’agissait de la voix de sa “vraie” maman. Cette découverte surprenante me pousse à échanger avec elle sur la polygamie, mais aussi sur l'importance de l'oralité et de la transmission dans notre famille partagée entre France et Sénégal. Ma mère, comme beaucoup d'immigrés, a mené une double vie entre deux continents. L’écoute de cette cassette réactive une mémoire de l’immigration : une arrivée en France douloureuse et l’amour des siens laissés au pays. (Emilie) 

Ce documentaire a été soutenu par l'appel à projets 2021 du ministère de la Culture. 

Emilie Mendy est auteure de podcasts et journaliste. En 2021, elle coécrit avec Annabelle Martella la fiction "Game Lover" produite par ARTE Radio, et classée parmi les 10 podcasts les plus marquants de l’année par Les Inrocks. Elle aide les auteurs débutants à lancer leur podcast sur sa plateforme Emilie Podcast. Depuis 2020, elle tient également la chronique mode “Dress code : street” sur Mouv’. Ses sujets de prédilection concernent les contre-cultures et les populations marginalisées.

Enregistrements : 2021-22 - Texte, voix, prise de son, montage : Emilie Mendy - Réalisation et musique originale : Samuel Hirsch - Illustration : Maïc Baxane - Production : ARTE Radio - Remerciements : Clarisse Mendy, Elisa Mendy, Jeanette Gomis

La K7 de yaye Elisa

Liebe Hörerinnen und Hörer,

gestartet sind Jochen Gebauer und Dom Schott mit der gleichen, heiligen Mission: Einen treuen Kult errichten und vier böse Gottheiten vom Thron stoßen, das erklärte Ziel von Cult of the Lamb. Die Wege aber, die die beiden dafür einschlugen, hätten unterschiedlicher nicht sein können. Und so kommt das Duo nach vielen Stunden wieder zusammen, um über das große Kot-Müsli-Fiasko, Opferrituale, unheilige Festessen, Hamsterräder und süchtig machende Arbeitsroutinen zu sprechen - und ihren Kultführungsstil miteinander zu vergleichen.

Viel Spaß!
Dom & Jochen

Timecodes:

00:00 - Einstieg                         	
04:10 - Spielidee & Grafik               	
22:41 - Aufbau des Kults                 	
37:01 - Rituale                          	
53:28 - Die Runs                         	
1:17:45 - Probleme des Spieles             	
1:29:03 - Fazit

Auf ein Bier

Runde 387: Cult of the Lamb

Il Folle volo

This is a series about what happens when someone who knows nothing about business starts one. It's called StartUp.  In episode one, Alex Blumberg botches his pitch to Silicon Valley billionaire Chris Sacca.

#1 How Not to Pitch a Billionaire

Firewatch stand auf unserer Liste der meisterwarteten Spiele 2016. Jetzt ist die Zeit der Abrechnung gekommen: Ist das Indie-Abentuer wirklich unsere Vorfreude wert gewesen, oder verdammen wir es wie eifersüchtige Ex-Freundinen?

Runde #46: Firewatch (Some people just want to watch the world burn)

Daredevil Season 2 is almost upon us and that means a new iteration of The Punisher, one of the most mangled and misrepresented characters in Marvel cinematic history! To help us wade through Frank Castle's movie graveyard, Lon Strickland comes on the show to argue that Dolph Lundgren's 1989 version is the best so far! Beyond that, we talk about Spider-Man dropping in on the 'Captain America: Civil War' trailer, the state of animation in the USA and what it was like for Lon to work at Machinima during their heyday!

Geekscape 402: Punishing The Guilty With Lon Strickland!

Doug shares the audio from the opening moments of The Benson Movie Interruption of "Willy Wonka And The Chocolate Factory."

P.S. I Love You

BLOOD

In this episode of the Data Show, I spoke with Mark Hammond, founder and CEO of Bonsai, a startup at the forefront of developing AI systems in industrial settings. While many articles have been written about developments in computer vision, speech recognition, and autonomous vehicles, I’m particularly excited about near-term applications of AI to manufacturing, robotics, and industrial automation. In a recent post, I outlined practical applications of reinforcement learning (RL)—a type of machine learning now being used in AI systems. In particular, I described how companies like Bonsai are applying RL to manufacturing and industrial automation. As researchers explore new approaches for solving RL problems, I expect many of the first applications to be in industrial automation.

Machine Learning Needs Machine Teaching

They called the fight “Bad Blood.” It was a marketing angle that wrote itself. In 2002, Oscar De La Hoya and Fernando Vargas met in a clash of Mexican-American U.S. Olympians from southern California, bringing the two biggest draws at 154 pounds together for a monster pay-per-view event that was powered by a bitter grudge.

In a special edition of the HBO Boxing Podcast, Eric Raskin speaks to De La Hoya, Vargas, and numerous insiders who were at the Mandalay Bay in Las Vegas that night and lets them tell the story of a modern classic, a showdown in which scores were settled and blood was spilled.

Blood Sport: The Story Of Oscar De La Hoya vs. Fernando Vargas

Guess Who

O'Reilly Media spreads the knowledge of innovators. At O’Reilly, a big part of our business is paying attention to what’s new and interesting in the world of technology. We have a pretty good record at having anticipated some of the big technology developments in recent history. For instance, we launched the first commercial Web site, GNN, in 1993; we organized the meeting at which the term “open source” was first adopted; we were early investors in Blogger, which helped launch the blogging revolution; and more recently, our Web 2.0 conference launched a world-wide meme. We call this predictive sense the “O’Reilly Radar.” And while we’re certainly not always right, we are, at least, good at making interesting guesses.

Our methodology is simple: we draw from the wisdom of the alpha geeks in our midst, paying attention to what’s interesting to them, amplifying these weak signals, and seeing where they fit into the innovation ecology. Add to that the original research conducted by our Research team, and you start to get a good picture of what the technology world is thinking about.

Machine Learning Needs Machine Teaching

O'Reilly Radar