Éthiquethumb|L'éthique s'intéresse depuis toujours aux moyens de répartition des richesses. L'éthique est une discipline philosophique portant sur les jugements moraux et dont le concept est donc très proche de celui de la morale. On parle aussi de philosophie morale pour désigner cette discipline. C'est une réflexion fondamentale de tout peuple afin d'établir ses normes, ses limites et ses devoirs.
Biais (distorsion)Dans diverses disciplines, un biais est une erreur systématique ou une simplification abusive. vignette|L'interprétation des formes aléatoires apparaissant à la surface de la Lune constitue un exemple courant de biais perceptuel causé par la paréidolie (processus tendant à discerner une forme familière parmi des formes aléatoires). Les biais peuvent être transmis implicitement avec le contexte culturel.
Outline of ethicsEthics or moral philosophy is a branch of philosophy that involves systematizing, defending, and recommending concepts of right and wrong conduct. The field of ethics, along with aesthetics, concern matters of value, and thus comprise the branch of philosophy called axiology. The following outline is provided as an overview of and topical guide to ethics.
Éthique de la vertuLéthique de la vertu est une expression utilisée en philosophie morale contemporaine, afin de la distinguer de deux autres courants majeurs de l'éthique normative : la morale déontologique, qui insiste sur le devoir moral propre à l'action, et le conséquentialisme, qui insiste sur les conséquences de l'action. L'éthique de la vertu insiste sur l'importance des traits caractéristiques d'une personne, et prête ainsi davantage attention à ce qu'on considère habituellement sous le nom de vertus.
Apprentissage profondL'apprentissage profond ou apprentissage en profondeur (en anglais : deep learning, deep structured learning, hierarchical learning) est un sous-domaine de l’intelligence artificielle qui utilise des réseaux neuronaux pour résoudre des tâches complexes grâce à des architectures articulées de différentes transformations non linéaires. Ces techniques ont permis des progrès importants et rapides dans les domaines de l'analyse du signal sonore ou visuel et notamment de la reconnaissance faciale, de la reconnaissance vocale, de la vision par ordinateur, du traitement automatisé du langage.
Éthique des affairesLéthique des affaires — ou éthique organisationnelle dans le cadre du comportement et du développement organisationnels — est l'une des formes de l'éthique appliquée à un domaine concret qui examine : les règles et les principes de l'éthique dans le contexte des affaires économiques et commerciales ; les diverses questions morales ou éthiques qui apparaissent dans le contexte de l'activité économique des hommes ; et tout devoir ou obligation pour une personne se livrant aux activités d'échanges et de commer
Apprentissage par renforcement profondL'apprentissage par renforcement profond (en anglais : deep reinforcement learning ou deep RL) est un sous-domaine de l'apprentissage automatique (en anglais : machine learning) qui combine l'apprentissage par renforcement et l'apprentissage profond (en anglais : deep learning). L'apprentissage par renforcement considère le problème d'un agent informatique (par exemple, un robot, un agent conversationnel, un personnage dans un jeu vidéo, etc.) qui apprend à prendre des décisions par essais et erreurs.
Q-learningvignette|400x400px|Dans le Q-learning, l'agent exécute une action a en fonction de l'état s et d'une fonction Q. Il perçoit alors le nouvel état s' et une récompense r de l'environnement. Il met alors à jour la fonction Q. Le nouvel état s' devient alors l'état s, et l'apprentissage continue. En intelligence artificielle, plus précisément en apprentissage automatique, le Q-learning est un algorithme d'apprentissage par renforcement. Il ne nécessite aucun modèle initial de l'environnement.
Véritéthumb|Walter Seymour Allward, Veritas, 1920 thumb|Nec mergitur ou La Vérité sortant du puits, toile de Édouard Debat-Ponsan, 1898. La vérité (du latin veritas, « vérité », dérivé de verus, « vrai ») est la correspondance entre une proposition et la réalité à laquelle cette proposition réfère. Cependant cette définition correspondantiste de la vérité n'est pas la seule, il existe de nombreuses définitions du mot et des controverses classiques autour des diverses théories de la vérité.
Apprentissage automatiqueL'apprentissage automatique (en anglais : machine learning, « apprentissage machine »), apprentissage artificiel ou apprentissage statistique est un champ d'étude de l'intelligence artificielle qui se fonde sur des approches mathématiques et statistiques pour donner aux ordinateurs la capacité d'« apprendre » à partir de données, c'est-à-dire d'améliorer leurs performances à résoudre des tâches sans être explicitement programmés pour chacune. Plus largement, il concerne la conception, l'analyse, l'optimisation, le développement et l'implémentation de telles méthodes.
Esprit critiqueLa pensée critique (traduction littérale de l'anglais critical thinking, rendu plus souvent par esprit critique) est un concept dont les définitions sont nombreuses et parfois contradictoires, qui désigne, dans les grandes lignes, les capacités et attitudes permettant des raisonnements rigoureux afin d'atteindre un objectif, ou d'analyser des faits pour formuler un jugement. Son utilisation est particulièrement mise en avant en pédagogie.
Apprentissage par renforcementEn intelligence artificielle, plus précisément en apprentissage automatique, l'apprentissage par renforcement consiste, pour un agent autonome ( robot, agent conversationnel, personnage dans un jeu vidéo), à apprendre les actions à prendre, à partir d'expériences, de façon à optimiser une récompense quantitative au cours du temps. L'agent est plongé au sein d'un environnement et prend ses décisions en fonction de son état courant. En retour, l'environnement procure à l'agent une récompense, qui peut être positive ou négative.
Échantillon biaiséEn statistiques, le mot biais a un sens précis qui n'est pas tout à fait le sens habituel du mot. Un échantillon biaisé est un ensemble d'individus d'une population, censé la représenter, mais dont la sélection des individus a introduit un biais qui ne permet alors plus de conclure directement pour l'ensemble de la population. Un échantillon biaisé n'est donc pas un échantillon de personnes biaisées (bien que ça puisse être le cas) mais avant tout un échantillon sélectionné de façon biaisée.
Biais de sélectionDans une étude statistique, le terme biais de sélection désigne une erreur systématique faite lors de la sélection des sujets à étudier. Ce terme regroupe tous les biais pouvant conduire à ce que les sujets effectivement observés lors d'une enquête ne constituent pas un groupe représentatif des populations censées être étudiées et ne permettent donc pas de répondre aux questions posées dans le protocole. Les biais de sélection se produisent lors de l'échantillonnage, c'est-à-dire lors de la sélection d'un échantillon représentatif de la population étudiée.
Biais de confirmationLe biais de confirmation, également dénommé biais de , est le biais cognitif qui consiste à privilégier les informations confirmant ses idées préconçues ou ses hypothèses, ou à accorder moins de poids aux hypothèses et informations jouant en défaveur de ses conceptions, ce qui se traduit par une réticence à changer d'avis. Ce biais se manifeste chez un individu lorsqu'il rassemble des éléments ou se rappelle des informations mémorisées, de manière sélective, les interprétant d'une manière biaisée.
Activity recognitionActivity recognition aims to recognize the actions and goals of one or more agents from a series of observations on the agents' actions and the environmental conditions. Since the 1980s, this research field has captured the attention of several computer science communities due to its strength in providing personalized support for many different applications and its connection to many different fields of study such as medicine, human-computer interaction, or sociology.
Détection d'objetthumb|Détection de visage avec la méthode de Viola et Jones. En vision par ordinateur on désigne par détection d'objet (ou classification d'objet) une méthode permettant de détecter la présence d'une instance (reconnaissance d'objet) ou d'une classe d'objets dans une . Une attention particulière est portée à la détection de visage et la détection de personne. Ces méthodes font souvent appel à l'apprentissage supervisé et ont des applications dans de multiples domaines, tels la ou la vidéo surveillance.
SaillanceLa saillance (de l'anglais salience, construit sur salient, du français saillant, lui-même du latin saliens, « qui saute ») d'une chose quelconque est le fait qu'elle attire l'attention ; plus précisément, la mesure dans laquelle elle retient l'attention par rapport aux autres choses présentes dans son environnement (y compris des choses similaires). Par exemple, un mot peut être mieux perçu que d'autres dans un message (saillance linguistique).
Apprentissage non superviséDans le domaine informatique et de l'intelligence artificielle, l'apprentissage non supervisé désigne la situation d'apprentissage automatique où les données ne sont pas étiquetées (par exemple étiquetées comme « balle » ou « poisson »). Il s'agit donc de découvrir les structures sous-jacentes à ces données non étiquetées. Puisque les données ne sont pas étiquetées, il est impossible à l'algorithme de calculer de façon certaine un score de réussite.
Biais cognitifalt=180+ cognitive biases, designed by John Manoogian III (jm3)|vignette|302x302px|Les biais cognitifs peuvent être organisés en quatre catégories : les biais qui découlent de trop d'informations, pas assez de sens, la nécessité d'agir rapidement et les limites de la mémoire. Modèle Algorithmique: John Manoogian III (jm3) Modèle Organisationnel: Buster Benson. Un biais cognitif est une déviation dans le traitement cognitif d'une information. Le terme biais fait référence à une déviation de la pensée logique et rationnelle par rapport à la réalité.
