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.
Disaster responseDisaster response refers to the actions taken directly before, during or in the immediate aftermath of a disaster. The objective is to save lives, ensure health and safety and to meet the subsistence needs of the people affected. This includes warning/evacuation, search and rescue, providing immediate assistance, assessing damage, continuing assistance and the immediate restoration or construction of infrastructure (i.e. provisional storm drains or diversion dams).
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.
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.
Neural networkA neural network can refer to a neural circuit of biological neurons (sometimes also called a biological neural network), a network of artificial neurons or nodes in the case of an artificial neural network. Artificial neural networks are used for solving artificial intelligence (AI) problems; they model connections of biological neurons as weights between nodes. A positive weight reflects an excitatory connection, while negative values mean inhibitory connections. All inputs are modified by a weight and summed.
CatastropheLe terme catastrophe désigne les effets dommageables d'un phénomène brutal, durable ou intense, d'origine naturelle ou humaine. Il vient du grec ancien , « bouleversement, ruine ». Les conséquences de la catastrophe – le fait catastrophique – sont dans la fracture de la continuité organisée et du confort acquis. On distingue tout particulièrement les situations incluant pertes humaines et destructions à grande échelle. La singularité et l'ampleur du désastre que provoquent les grandes catastrophes affectent les esprits des populations concernées.
Disaster risk reductionDisaster risk reduction (DRR) sometimes called disaster risk management (DRM) is a systematic approach to identifying, assessing and reducing the risks of disaster. It aims to reduce socio-economic vulnerabilities to disaster as well as dealing with the environmental and other hazards that trigger them.
Catastrophe naturellethumb|Éruption du Pinatubo aux Philippines (12 juin 1991). Une catastrophe naturelle est une catastrophe qui résulte d’un événement naturel : séisme, éruption volcanique, tsunami, mouvements de terrain, inondation, tempête, cyclone tropical, orages. Le Bureau des Nations unies pour la réduction des risques de catastrophe souligne que le changement climatique est le principal responsable du doublement des catastrophes naturelles en 20 ans. Les inondations et les tempêtes ont été les catastrophes les plus fréquentes au cours des décennies 2000 et 2010.
Types of artificial neural networksThere are many types of artificial neural networks (ANN). Artificial neural networks are computational models inspired by biological neural networks, and are used to approximate functions that are generally unknown. Particularly, they are inspired by the behaviour of neurons and the electrical signals they convey between input (such as from the eyes or nerve endings in the hand), processing, and output from the brain (such as reacting to light, touch, or heat). The way neurons semantically communicate is an area of ongoing research.
Plan d'urgenceUn plan d'urgence ou plan catastrophe est un dispositif prévoyant l'organisation des secours en cas de catastrophes ou d'événements de grande ampleur ou à risque majeur, mettant en péril la santé des personnes, d'animaux (sauvages ou d'élevage), de plantes ou d'autres organismes vivants, ou l'intégrité des biens. Un plan d'urgence est élaboré par une ou plusieurs des entités distinctes ayant à mener en urgence des actions, lorsque l'événement catastrophique survient : secours publics, collectivités territoriales, industriels, etc.
Imagerie spatialethumb|Première image de la Terre prise par un satellite en orbite. Elle montre une zone éclairée par le Soleil dans l'océan Pacifique et la couverture nuageuse. L'image a été faite alors que le satellite Explorer 6 se trouvait à environ d'altitude, le . thumb|La région des Grands lacs vus depuis l'ISS en 2013 par l'astronaute canadien Chris Hadfield. L'imagerie spatiale est une technique d'observation à distance qui repose sur la prise d'images dans le domaine optique (lumière visible, infrarouge et ultraviolet) depuis l'espace par des équipements installés à bord de satellites artificiels.
Algorithme d'apprentissage incrémentalEn informatique, un algorithme d'apprentissage incrémental ou incrémentiel est un algorithme d'apprentissage qui a la particularité d'être online, c'est-à-dire qui apprend à partir de données reçues au fur et à mesure du temps. À chaque incrément il reçoit des données d'entrées et un résultat, l'algorithme calcule alors une amélioration du calcul fait pour prédire le résultat à partir des données d'entrées.
Rule-based machine learningRule-based machine learning (RBML) is a term in computer science intended to encompass any machine learning method that identifies, learns, or evolves 'rules' to store, manipulate or apply. The defining characteristic of a rule-based machine learner is the identification and utilization of a set of relational rules that collectively represent the knowledge captured by the system. This is in contrast to other machine learners that commonly identify a singular model that can be universally applied to any instance in order to make a prediction.
Dérivation automatiqueEn mathématique et en calcul formel, la dérivation automatique (DA), également appelé dérivation algorithmique, dérivation formelle, ou auto-dérivation est un ensemble de techniques d'évaluation de la dérivée d'une fonction par un programme informatique. La dérivation automatique exploite le fait que chaque programme informatique, aussi compliqué soit-il, exécute une séquence d'opérations arithmétiques élémentaires (addition, soustraction, multiplication, division, etc.) et des fonctions élémentaires (exp, log,sin, cos, etc.
Segmentation d'imageLa segmentation d'image est une opération de s consistant à détecter et rassembler les pixels suivant des critères, notamment d'intensité ou spatiaux, l'image apparaissant ainsi formée de régions uniformes. La segmentation peut par exemple montrer les objets en les distinguant du fond avec netteté. Dans les cas où les critères divisent les pixels en deux ensembles, le traitement est une binarisation. Des algorithmes sont écrits comme substitut aux connaissances de haut niveau que l'homme mobilise dans son identification des objets et structures.
Explainable artificial intelligenceExplainable AI (XAI), also known as Interpretable AI, or Explainable Machine Learning (XML), either refers to an AI system over which it is possible for humans to retain intellectual oversight, or to the methods to achieve this. The main focus is usually on the reasoning behind the decisions or predictions made by the AI which are made more understandable and transparent. XAI counters the "black box" tendency of machine learning, where even the AI's designers cannot explain why it arrived at a specific decision.
Modèle de contour actifUn modèle de contour actif, souvent nommé snake (« serpent » en anglais) dans la littérature, est une structure dynamique utilisée en et en vision artificielle. Ils ont été introduits de manière formelle par Kass et Witkin en 1987. Plusieurs approches sont possibles et permettent de résoudre le problème de la et de la détection de contour en utilisant un modèle de courbe déformable qui épouse la forme des objets. Un modèle de contour actif est formé d'une série de points mobiles et répartis sur une courbe en deux dimensions.
Satellite d'observation de la Terrethumb|Maquette du satellite ERS-2 (European Remote-Sensing Satellite), lancé en 1995. Un satellite d'observation de la Terre est un satellite artificiel utilisé pour effectuer des observations géophysiques et géographiques de la Terre depuis l'orbite terrestre. Cette catégorie de satellite est utilisée dans des applications telles que la météorologie, l'inventaire des ressources naturelles, la géodésie, l'étude et la modélisation du climat, la prévention et le suivi des catastrophes naturelles, la reconnaissance militaire.
Satellite artificielthumb|Le satellite météorologique GOES-O avant son lancement en orbite géostationnaire. Un satellite artificiel est un objet fabriqué par l'être humain, envoyé dans l'espace à l'aide d'un lanceur et gravitant autour d'une planète ou d'un satellite naturel comme la Lune. La vitesse imprimée par le lanceur au satellite lui permet de se maintenir pratiquement indéfiniment dans l'espace en décrivant une orbite autour du corps céleste.
Alignement des intelligences artificiellesLalignement des intelligences artificielles (ou alignement de l'IA, ou encore problème de l'alignement) est un champ de recherche visant à concevoir des intelligences artificielles (IA) dont les résultats s'orientent vers les objectifs, éthiques ou autres, de leurs concepteurs. On dit ainsi qu'une IA est alignée avec un opérateur si elle essaie de faire ce que l'opérateur veut qu'elle fasse. Les systèmes d'IA peuvent être difficiles à aligner, et être dysfonctionnels ou dangereux si mal alignés.
