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.
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.
SystèmeUn système est un ensemble d' interagissant entre eux selon certains principes ou règles. Par exemple une molécule, le système solaire, une ruche, une société humaine, un parti, une armée etc. Un système est déterminé par : sa frontière, c'est-à-dire le critère d'appartenance au système (déterminant si une entité appartient au système ou fait au contraire partie de son environnement) ; ses interactions avec son environnement ; ses fonctions (qui définissent le comportement des entités faisant partie du système, leur organisation et leurs interactions) ; Certains systèmes peuvent également avoir une mission (ses objectifs et sa raison d'être) ou des ressources, qui peuvent être de natures différentes (humaine, naturelle, matérielle, immatérielle.
Système de transport intelligentLes systèmes de transport intelligents (STI) (en anglais : intelligent transportation systems - ITS) sont les applications des nouvelles technologies de l'information et de la communication au domaine des transports et de sa logistique. On les dit « intelligents » parce que leur développement repose sur des fonctions généralement associées à l'intelligence : capacités sensorielles et de choix, mémoire, communication, traitement de l'information et comportement adaptatif.
Système de systèmesUn système de systèmes est un système constitué de systèmes constituants hétérogènes. Un système de système a des capacités plus grandes que la somme des fonctions de ses systèmes constituants. Un système de système se caractérise par: Une indépendance opérationnelle de ses systèmes constituants Une indépendance managériale de ses systèmes Une distribution géographique marquée de ses systèmes constituants Un processus de développement incrémental La présence de comportements émergeant Un système de contrôle
Ingénierie des systèmesL'ingénierie des systèmes ou ingénierie système est une approche scientifique interdisciplinaire, dont le but est de formaliser et d'appréhender la conception et la validation de systèmes complexes. L'ingénierie des systèmes a pour objectif de maîtriser et de contrôler la conception de systèmes dont la complexité ne permet pas le pilotage simple. Par système, on entend un ensemble d'éléments humains ou matériels en interdépendance les uns les autres et qui inter-opèrent à l'intérieur de frontières ouvertes ou non sur l'environnement.
Dessein intelligentLe dessein intelligent (intelligent design en anglais) est une théorie pseudo-scientifique selon laquelle Cette thèse a notamment été développée par le Discovery Institute, un cercle de réflexion conservateur chrétien américain. Le dessein intelligent est présenté comme une théorie scientifique par ses promoteurs mais, dans le monde scientifique, il est considéré comme relevant de la pseudo-science, par des arguments aussi bien internes à la biologie (les promoteurs du dessein intelligent apparaissant aux biologistes comme ne tenant pas compte de nombreuses observations) qu'épistémologiques (en particulier le critère de réfutabilité de Karl Popper).
Systems scienceSystems science, also referred to as systems research, or, simply, systems, is a transdisciplinary field concerned with understanding systems—from simple to complex—in nature, society, cognition, engineering, technology and science itself. The field is diverse, spanning the formal, natural, social, and applied sciences. To systems scientists, the world can be understood as a system of systems.
Systems modelingSystems modeling or system modeling is the interdisciplinary study of the use of models to conceptualize and construct systems in business and IT development. A common type of systems modeling is function modeling, with specific techniques such as the Functional Flow Block Diagram and IDEF0. These models can be extended using functional decomposition, and can be linked to requirements models for further systems partition.
Systems designSystems design interfaces, and data for an electronic control system to satisfy specified requirements. System design could be seen as the application of system theory to product development. There is some overlap with the disciplines of system analysis, system architecture and system engineering. If the broader topic of product development "blends the perspective of marketing, design, and manufacturing into a single approach to product development," then design is the act of taking the marketing information and creating the design of the product to be manufactured.
Intelligent designerAn intelligent designer, also referred to as an intelligent agent, is the pseudoscientific hypothetical willed and self-aware entity that the intelligent design movement argues had some role in the origin and/or development of life. The term "intelligent cause" is also used, implying their teleological supposition of direction and purpose in features of the universe and of living things. The popularly termed intelligent design movement is a neo-creationist campaign that arose out of the Christian fundamentalist creation science movement.
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.
Intelligent design movementAux États-Unis d'Amérique, l’intelligent design movement (littéralement mouvement du dessein intelligent) est une campagne organisée par les néocréationnistes visant à influencer les citoyens, les milieux politiques et académiques américains et à faire accepter le concept du dessein intelligent. L’intelligent design movement regroupe de multiples plans d'action, les plus connus étant ceux du Discovery Institute comme la stratégie du coin ou la (controverse sur l'enseignement). Catégorie:Créationnisme aux É
Agent intelligentEn intelligence artificielle, un agent intelligent (AI) est une entité autonome capable de percevoir son environnement grâce à des capteurs et aussi d'agir sur celui-ci via des effecteurs afin de réaliser des objectifs. Un agent intelligent peut également apprendre ou utiliser des connaissances pour pouvoir réaliser ses objectifs. Ils peuvent être simples ou complexes. Par exemple, un simple système réactif, comme le thermostat est considéré comme étant un agent intelligent.
Théorie des systèmes dynamiquesLa théorie des systèmes dynamiques désigne couramment la branche des mathématiques qui s'efforce d'étudier les propriétés d'un système dynamique. Cette recherche active se développe à la frontière de la topologie, de l'analyse, de la géométrie, de la théorie de la mesure et des probabilités. La nature de cette étude est conditionnée par le système dynamique étudié et elle dépend des outils utilisés (analytiques, géométriques ou probabilistes).
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.
Adaptation intelligente de la vitesseLe système d'adaptation intelligente de la vitesse (ou ISA pour « Intelligent Speed Assistance » ou « Intelligent Speed Adaptation » en anglais) est un système d'aide à la conduite automobile qui évite au véhicule de dépasser une vitesse limitée. Ainsi, en cas d'excès de vitesse, le véhicule peut alerter le conducteur humain, voire réduire automatiquement sa vitesse. Ce système devrait à terme être installé par défaut sur tous les véhicules neufs vendus dans un État membre de l'Union européenne ou au Royaume-Uni à partir de juillet 2024.
Apprentissage de représentationsEn apprentissage automatique, l'apprentissage des caractéristiques ou apprentissage des représentations est un ensemble de techniques qui permet à un système de découvrir automatiquement les représentations nécessaires à la détection ou à la classification des caractéristiques à partir de données brutes. Cela remplace l'ingénierie manuelle des fonctionnalités et permet à une machine d'apprendre les fonctionnalités et de les utiliser pour effectuer une tâche spécifique.
Réseaux antagonistes génératifsEn intelligence artificielle, les réseaux antagonistes génératifs (RAG) parfois aussi appelés réseaux adverses génératifs (en anglais generative adversarial networks ou GANs) sont une classe d'algorithmes d'apprentissage non supervisé. Ces algorithmes ont été introduits par . Ils permettent de générer des images avec un fort degré de réalisme. Un GAN est un modèle génératif où deux réseaux sont placés en compétition dans un scénario de théorie des jeux. Le premier réseau est le générateur, il génère un échantillon (ex.
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.
