Analyse appliquée du comportementL'analyse du comportement appliquée, siglée ABA, en anglais Applied Behavior Analysis, se définit comme la science dans laquelle les techniques dérivées du béhaviorisme sont appliquées systématiquement afin d'améliorer des comportements socialement significatifs, et dans laquelle l'expérimentation est utilisée pour identifier les variables explicatives du comportement. L'analyse appliquée du comportement a remplacé la modification du comportement » (behavior modification) car cette dernière approche tentait de changer le comportement sans clarifier les interactions sous-jacentes avec l'environnement.
ComportementLe terme « comportement » désigne les actions d'un être vivant. Il a été introduit en psychologie française en 1908 par Henri Piéron comme équivalent français de l'anglais-américain behavior. On l'utilise notamment en éthologie (humaine et animale) ou en psychologie expérimentale. Il peut aussi être pris comme équivalent de conduite dans l'approche psychanalytique. Le comportement d'un être vivant est la partie de son activité qui se manifeste à un observateur.
Professional practice of behavior analysisThe professional practice of behavior analysis is a domain of behavior analysis, the others being radical behaviorism, experimental analysis of behavior and applied behavior analysis. The practice of behavior analysis is the delivery of interventions to consumers that are guided by the principles of radical behaviorism and the research of both experimental and applied behavior analysis. Professional practice seeks to change specific behavior through the implementation of these principles.
Experimental analysis of behaviorThe experimental analysis of behavior is a science that studies the behavior of individuals across a variety of species. A key early scientist was B. F. Skinner who discovered operant behavior, reinforcers, secondary reinforcers, contingencies of reinforcement, stimulus control, shaping, intermittent schedules, discrimination, and generalization. A central method was the examination of functional relations between environment and behavior, as opposed to hypothetico-deductive learning theory that had grown up in the comparative psychology of the 1920–1950 period.
BéhaviorismeLe béhaviorisme ou comportementalisme est un paradigme de la psychologie scientifique selon lequel le comportement observable est essentiellement conditionné soit par les mécanismes de réponse réflexe à un stimulus donné, soit par l'histoire des interactions de l'individu avec son environnement, notamment les punitions et renforcements par le passé. L'approche béhavioriste vise à mettre au jour des relations statistiquement significatives entre les variables de l'environnement et les mesures du comportement étudié sans faire appel au psychisme comme mécanisme explicatif.
Neurosciencesthumb|250px|Dessin de neurones du cervelet de pigeon par Santiago Ramón y Cajal (1899). Les neurosciences sont les études scientifiques du système nerveux, tant du point de vue de sa structure que de son fonctionnement, depuis l'échelle moléculaire jusqu'au niveau des organes, comme le cerveau, voire de l'organisme tout entier. Le champ de la recherche en neurosciences est un champ transdisciplinaire : la biologie, la chimie, les mathématiques, la bio-informatique ainsi que la neuropsychologie sont utilisées en neurosciences.
Vision processing unitA vision processing unit (VPU) is (as of 2023) an emerging class of microprocessor; it is a specific type of AI accelerator, designed to accelerate machine vision tasks. Vision processing units are distinct from video processing units (which are specialised for video encoding and decoding) in their suitability for running machine vision algorithms such as CNN (convolutional neural networks), SIFT (scale-invariant feature transform) and similar.
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.
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.
Apprentissage auto-superviséL'apprentissage auto-supervisé ("self-supervised learning" en anglais) (SSL) est une méthode d'apprentissage automatique. Il apprend à partir d'échantillons de données non étiquetés. Il peut être considéré comme une forme intermédiaire entre l'apprentissage supervisé et non supervisé. Il est basé sur un réseau de neurones artificiels. Le réseau de neurones apprend en deux étapes. Tout d'abord, la tâche est résolue sur la base de pseudo-étiquettes qui aident à initialiser les poids du réseau.
Vision industrielleLa vision industrielle est l'application de la vision par ordinateur aux domaines industriels de production et de recherche. Les productions de masse à haute cadence, le souci constant d'amélioration de la qualité et la recherche de gain économique poussent de plus en plus les industriels à automatiser les moyens de production. La vision industrielle est une réponse à ces préoccupations pour les opérations de contrôles de la production.
Vision par ordinateurLa vision par ordinateur est un domaine scientifique et une branche de l’intelligence artificielle qui traite de la façon dont les ordinateurs peuvent acquérir une compréhension de haut niveau à partir d's ou de vidéos numériques. Du point de vue de l'ingénierie, il cherche à comprendre et à automatiser les tâches que le système visuel humain peut effectuer. Les tâches de vision par ordinateur comprennent des procédés pour acquérir, traiter, et « comprendre » des images numériques, et extraire des données afin de produire des informations numériques ou symboliques, par ex.
Drosophila melanogasterLa drosophile ou mouche du vinaigre (Drosophila melanogaster) est une espèce d'insectes diptères brachycères de la famille des Drosophilidae. La drosophile mesure quelques millimètres de long et est connue pour pondre dans les fruits. Thomas Hunt Morgan, un embryologiste et généticien américain, était parmi les premiers à étudier sa zoologie et ses variations phénotypiques (Morgan, Bridges et Sturtevant, 1925) ; en 1933, il a reçu le prix Nobel de physiologie ou médecine pour ses découvertes sur le rôle joué par les chromosomes de la drosophile dans l’hérédité.
ÉthogrammeUn éthogramme est une liste exhaustive des différents comportements émis par une espèce ou un individu. Il inclut également la description précise, formelle (physique) ou fonctionnelle, de chacun de ces comportements. La réalisation d'un éthogramme se fait par des observations et permet la comparaison de différentes études traitant d'une même espèce. Si l'éthogramme comprend l'ensemble des comportements décrits, le répertoire comportemental, lui, n'inclut que les comportements propres à une thématique d'observation.
Apprentissage superviséL'apprentissage supervisé (supervised learning en anglais) est une tâche d'apprentissage automatique consistant à apprendre une fonction de prédiction à partir d'exemples annotés, au contraire de l'apprentissage non supervisé. On distingue les problèmes de régression des problèmes de classement. Ainsi, on considère que les problèmes de prédiction d'une variable quantitative sont des problèmes de régression tandis que les problèmes de prédiction d'une variable qualitative sont des problèmes de classification.
