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.
Véhicule autonomevignette|Le Chrysler Pacifica équipé de la technologie autonome Waymo. vignette|droite|Voiture autonome dont on distingue certains capteurs sur le toit. vignette|Une voiture sans pilote Robocar en présentation au grand prix de Formule E de 2017 à New York. vignette|Les voitures de Sber Autotech sont formées sur le terrain d'entraînement. Un véhicule autonome, véhicule automatisé, véhicule à délégation de conduite ou véhicule entièrement automatisé est un véhicule automobile capable de rouler sans intervention d'un conducteur.
PerceptionLa perception est l'activité par laquelle un sujet fait l'expérience d'objets ou de propriétés présents dans son environnement. Cette activité repose habituellement sur des informations fournies par ses sens. Chez l'espèce humaine, la perception est aussi liée aux mécanismes de cognition. Le mot « perception » désigne : soit le processus de recueil et de traitement de l'information sensorielle ou sensible (en psychologie cognitive par exemple) ; soit la prise de conscience qui en résulte (en philosophie de la perception notamment).
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.
Vehicular automationVehicular automation involves the use of mechatronics, artificial intelligence, and multi-agent systems to assist the operator of a vehicle (car, aircraft, watercraft, or otherwise). These features and the vehicles employing them may be labeled as intelligent or smart. A vehicle using automation for difficult tasks, especially navigation, to ease but not entirely replace human input, may be referred to as semi-autonomous, whereas a vehicle relying solely on automation is called robotic or autonomous.
Votethumb|150px|Urne de vote. Le vote (terme dérivé de l'anglais vote, provenant du latin votum signifiant « vœu ») est une méthode permettant à un groupe une prise de décision commune. Les organisations formelles ou informelles ont recours à cette pratique, de toute nature (économiques, politiques, associatives, etc.). La pratique du vote vise à donner une légitimité à la décision en montrant qu'elle ne vient pas d'un individu isolé.
Wasted voteIn electoral systems, a wasted vote is any vote that does not receive representation in the final election outcome. This includes lost votes for a losing candidate or party, and excess votes for winning candidates in excess of the minimum needed to win. When applied to ranked-vote systems, it includes exhausted votes, votes where none of the candidates the voter ranked are elected. Wasted vote share changes from one election to another depending on voter behavior. Wasted votes can lead to political apathy.
Vote nulLors d'une élection, le vote nul consiste à mettre dans l'enveloppe une réponse qui n'est pas valable, comme : un bulletin au nom d'une personne qui ne se présente pas (sauf cas particulier, par exemple pour les élections municipales françaises dans les communes de moins de habitants, pour lesquels les habitants peuvent ajouter des noms de personnes non candidates aux listes proposées) ; un bulletin au nom d'un candidat n'ayant pas le droit de se présenter ; plusieurs bulletins ; mais en France il faut que
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.
Contingent voteThe contingent vote is an electoral system used to elect a single representative in which a candidate requires a majority of votes to win. It is a variation of instant-runoff voting (IRV). Under the contingent vote, the voter ranks the candidates in order of preference, and the first preference votes are counted. If no candidate has a majority (more than half the votes cast), then all but the two leading candidates are eliminated and the votes received by the eliminated candidates are distributed among the two remaining candidates according to voters' preferences.
AwarenessIn philosophy and psychology, awareness is a concept about knowing, perceiving and being cognizant of events. Another definition describes it as a state wherein a subject is aware of some information when that information is directly available to bring to bear in the direction of a wide range of behavioral actions. The concept is often synonymous to consciousness and is also understood as being consciousness itself. The states of awareness are also associated with the states of experience so that the structure represented in awareness is mirrored in the structure of experience.
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.
