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.
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.
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.
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.
Robot autonomevignette|exemple de robot autonome de type rover Un robot autonome, également appelé simplement autorobot ou autobot, est un robot qui exécute des comportements ou des tâches avec un degré élevé d'autonomie (sans influence extérieure). La robotique autonome est généralement considérée comme un sous-domaine de l'intelligence artificielle, de la robotique et de l'. Les premières versions ont été proposées et démontrées par l'auteur/inventeur David L. Heiserman.
Unmanned ground vehicleAn unmanned ground vehicle (UGV) is a vehicle that operates while in contact with the ground and without an onboard human presence. UGVs can be used for many applications where it may be inconvenient, dangerous, or impossible to have a human operator present. Generally, the vehicle will have a set of sensors to observe the environment, and will either autonomously make decisions about its behavior or pass the information to a human operator at a different location who will control the vehicle through teleoperation.
Grid-tie inverterA grid-tie inverter converts direct current (DC) into an alternating current (AC) suitable for injecting into an electrical power grid, normally 120 V RMS at 60 Hz or 240 V RMS at 50 Hz. Grid-tie inverters are used between local electrical power generators: solar panel, wind turbine, hydro-electric, and the grid. To inject electrical power efficiently and safely into the grid, grid-tie inverters must accurately match the voltage, frequency and phase of the grid sine wave AC waveform.
Prévision de la demandeLa prévision de la demande (à différencier de la prévision des ventes qui intègre les contraintes de production) est une démarche qui consiste à estimer la consommation des produits ou des services pour les périodes à venir. Elle permettra de planifier la production afin de réduire les délais de livraison et d'optimiser le niveau des stocks. La prévision de la demande est aussi une étape fondamentale de l'établissement d'un S&OP (plan industriel et commercial) ou d'un plan d'affaires ("business model") pour étudier la viabilité économique d'un projet ou d'une entreprise.
Photovoltaïque raccordé au réseauLe photovoltaïque raccordé au réseau est constitué de systèmes de production d'électricité photovoltaïque qui peuvent être centralisés (centrale solaire photovoltaïque) ou décentralisés (toits de maisons individuelles, de mairies, de granges). On parle de photovoltaïque raccordé au réseau par opposition au photovoltaïque hors réseau qui peut être soit autonome, avec des batteries d'accumulateurs, soit hybride avec des batteries d'accumulateurs et une source d'énergie auxiliaire (Groupe électrogène, éolienne, turbine hydraulique).
Parité réseauLa parité réseau est la situation dans laquelle le prix des énergies renouvelables électriques s'abaisse au-dessous de celui du marché de détail de l'électricité. Ce terme est utilisé lorsqu'il est question de sources d'énergies renouvelables, notamment l'énergie solaire et l'énergie éolienne. L'atteinte de la parité réseau par une source d'énergie est considérée comme le moment où cette source devient compétitive pour un développement généralisé sans subventions ou soutien gouvernemental.
Panneau solaireLe terme « panneau solaire » peut faire référence à plusieurs concepts liés à l'énergie solaire : capteur solaire photovoltaïque : aussi appelé panneau solaire photovoltaïque, convertit le rayonnement solaire en électricité par effet photovoltaïque ; capteur solaire thermique : aussi appelé panneaux solaire thermique, convertit le rayonnement solaire en chaleur et la transfère à un fluide caloporteur ; panneau photovoltaïque thermique : combinaison des deux précédents ; panneau solaire aérothermique : métho
PrévisionLa prévision est une . D'une façon générale, . Dans un sens plus restrictif, en épistémologie contemporaine, la prévision se distingue de la prédiction, qui est issue d'une loi ou théorie scientifique hautement confirmée ou corroborée, tandis que la prévision découle d'hypothèses ou de conjectures moins assurées. La prévisibilité et la prédictibilité désignent la possibilité que certains événements ou phénomènes soient prévus ou prédits à partir d'une hypothèse ou d'une théorie scientifique et de conditions initiales appropriées.
Transformeurvignette|Schéma représentant l'architecture générale d'un transformeur. Un transformeur (ou modèle auto-attentif) est un modèle d'apprentissage profond introduit en 2017, utilisé principalement dans le domaine du traitement automatique des langues (TAL). Dès 2020, les transformeurs commencent aussi à trouver une application en matière de vision par ordinateur par la création des vision transformers (ViT).
Réseau de neurones artificielsUn réseau de neurones artificiels, ou réseau neuronal artificiel, est un système dont la conception est à l'origine schématiquement inspirée du fonctionnement des neurones biologiques, et qui par la suite s'est rapproché des méthodes statistiques. Les réseaux de neurones sont généralement optimisés par des méthodes d'apprentissage de type probabiliste, en particulier bayésien.
Attention (machine learning)Machine learning-based attention is a mechanism mimicking cognitive attention. It calculates "soft" weights for each word, more precisely for its embedding, in the context window. It can do it either in parallel (such as in transformers) or sequentially (such as recursive neural networks). "Soft" weights can change during each runtime, in contrast to "hard" weights, which are (pre-)trained and fine-tuned and remain frozen afterwards. Multiple attention heads are used in transformer-based large language models.
Réseau de neurones récurrentsUn réseau de neurones récurrents (RNN pour recurrent neural network en anglais) est un réseau de neurones artificiels présentant des connexions récurrentes. Un réseau de neurones récurrents est constitué d'unités (neurones) interconnectées interagissant non-linéairement et pour lequel il existe au moins un cycle dans la structure. Les unités sont reliées par des arcs (synapses) qui possèdent un poids. La sortie d'un neurone est une combinaison non linéaire de ses entrées.
Transformateur électriqueUn transformateur électrique (parfois abrégé en « transfo ») est une machine électrique permettant de modifier la tension efficace délivrée par une source d'énergie électrique alternative, une transformation qu'il effectue avec un excellent rendement. On distingue les transformateurs statiques et les commutatrices. Dans un transformateur statique, l'énergie est transférée du primaire au secondaire par l'intermédiaire du circuit magnétique que constitue la carcasse du transformateur.
Prévision d'ensemblesvignette|En haut: Modèle déterministe du WRF pour la prévision de trajectoire de l'ouragan Rita en 2005. En bas : Dispersion des différents modèles utilisés par le National Hurricane Center pour la même tempête. La prévision d'ensembles est une méthode de prévision numérique du temps utilisé pour tenter de générer un échantillon représentatif des états futurs possibles d'un système dynamique. En effet, ni les observations, ni l'analyse, ni le modèle de prévision ne sont parfaits et la dynamique atmosphérique est très sensible, dans certaines conditions, à la moindre fluctuation.
Transformer typesA variety of types of electrical transformer are made for different purposes. Despite their design differences, the various types employ the same basic principle as discovered in 1831 by Michael Faraday, and share several key functional parts. This is the most common type of transformer, widely used in electric power transmission and appliances to convert mains voltage to low voltage to power electronic devices. They are available in power ratings ranging from mW to MW. The insulated laminations minimizes eddy current losses in the iron core.
Stockage d'énergie de réseauvignette|Réseau électrique simplifié avec stockage d'énergie. vignette|Flux d'énergie simplifié du réseau avec et sans stockage d'énergie, idéalisé pour le cours d'une journée Le stockage d'énergie de réseau (également appelé stockage d'énergie à grande échelle) est un ensemble de méthodes utilisées pour le stockage d'énergie à grande échelle au sein d'un réseau électrique.
