Conceptual metaphorIn cognitive linguistics, conceptual metaphor, or cognitive metaphor, refers to the understanding of one idea, or conceptual domain, in terms of another. An example of this is the understanding of quantity in terms of directionality (e.g. "the price of peace is rising") or the understanding of time in terms of money (e.g. "I spent time at work today"). A conceptual domain can be any mental organization of human experience.
Conceptual blendingIn cognitive linguistics, conceptual blending, also called conceptual integration or view application, is a theory of cognition developed by Gilles Fauconnier and Mark Turner. According to this theory, elements and vital relations from diverse scenarios are "blended" in a subconscious process, which is assumed to be ubiquitous to everyday thought and language. Much like memetics, it is an attempt to create a unitary account of the cultural transmission of ideas.
Compréhension du langage naturelvignette|L'apprentissage de la lecture par Sigurður málari, siècle. La compréhension du langage naturel (NLU en anglais) ou linterprétation en langage naturel (NLI) est une sous-rubrique du traitement de la langue naturelle en intelligence artificielle qui traite de la compréhension en lecture automatique. La compréhension du langage naturel est considérée comme un problème difficile en IA. Il existe un intérêt commercial considérable dans ce domaine en raison de son application à la collecte de nouvelles, à la catégorisation des textes, à l'activation vocale, à l'archivage et à l'analyse de contenu à grande échelle.
Interaction techniqueAn interaction technique, user interface technique or input technique is a combination of hardware and software elements that provides a way for computer users to accomplish a single task. For example, one can go back to the previously visited page on a Web browser by either clicking a button, pressing a key, performing a mouse gesture or uttering a speech command. It is a widely used term in human-computer interaction. In particular, the term "new interaction technique" is frequently used to introduce a novel user interface design idea.
Design numériquevignette|366x366px Incluant l’ensemble des pratiques utilisant des matières informatisées comme moyen et comme fin dans la conception, le design numérique (également appelé design d'interaction ou design interactif) définit les structures et comportements de systèmes interactifs. Apparaissant comme un nouveau champ issu de la révolution numérique, il réinvente la manière de façonner le design en mettant l’accent sur l’expérience de l’acteur et non l’objet en soi.
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.
Interactions homme-machinethumb|Personne plongée dans la réalité virtuelle grâce à un visiocasque et un gant électronique. thumb|L'interface homme-machine d'un des ordinateurs de bord des missions Apollo. L'interaction Homme-machine (ou interaction humain-machine), appelée IHM, s’intéresse à la conception et au développement de systèmes interactifs en prenant en compte ses impacts sociétaux et éthiques. Les humains interagissent avec les ordinateurs qui les entourent et cette interaction nécessite des interfaces qui facilitent la communication entre l'humain et la machine.
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.
