Agent-based modelAn agent-based model (ABM) is a computational model for simulating the actions and interactions of autonomous agents (both individual or collective entities such as organizations or groups) in order to understand the behavior of a system and what governs its outcomes. It combines elements of game theory, complex systems, emergence, computational sociology, multi-agent systems, and evolutionary programming. Monte Carlo methods are used to understand the stochasticity of these models.
Agent intelligentEn intelligence artificielle, un agent intelligent (AI) est une entité autonome capable de percevoir son environnement grâce à des capteurs et aussi d'agir sur celui-ci via des effecteurs afin de réaliser des objectifs. Un agent intelligent peut également apprendre ou utiliser des connaissances pour pouvoir réaliser ses objectifs. Ils peuvent être simples ou complexes. Par exemple, un simple système réactif, comme le thermostat est considéré comme étant un agent intelligent.
Agent logicielEn informatique, un agent ou agent logiciel (du latin agere : agir) est un logiciel qui agit de façon autonome. C'est un programme qui accomplit des tâches à la manière d'un automate et en fonction de ce que lui a demandé son auteur. Dans le contexte d'Internet, les agents intelligents sont liés au Web sémantique, dans lequel ils sont utilisés pour faire à la place des humains les recherches et les corrélations entre les résultats de ces recherches. Ceci se fait en fonction de règles prédéfinies.
Urbanismevignette|upright=1.0|Gratte-ciel vus depuis la tour CN à Toronto (Canada). vignette|upright=1.0|Vue d'un quartier de Pachuca (Mexique). L'urbanisme est l'ensemble des sciences, des techniques et des arts relatifs à l'organisation et à l'aménagement des espaces urbains. Ce projet peut être sous-tendu par une volonté d'assurer le bien-être de l'homme et d'améliorer les rapports sociaux en préservant l'environnement. Les professionnels qui exercent ce métier sont des urbanistes.
Aménagement du territoirevignette|Un exemple d'aménagement du territoire : l'autoroute française A63 traversant les Landes. L'aménagement du territoire est . Cette discipline traduit l'ensemble d'actions menées par des acteurs publics (ou privés dans le cadre de missions de service public qui leur sont confiées) qui interviennent sur un territoire donné et en façonnent son paysage (routes, ponts, usines, etc.).
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.
Planification (intelligence artificielle)vignette|Exemple de plan pour un robot qui déplace des blocs : prendre B, poser B sur la table, prendre C, poser C sur A.|alt=|257x257px En intelligence artificielle, la planification automatique (automated planning en anglais) ou plus simplement planification, vise à développer des algorithmes pour produire des plans typiquement pour l'exécution par un robot ou tout autre agent. Les logiciels qui incorporent ces algorithmes s'appellent des planificateurs.
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.
Processus de décision markovienEn théorie de la décision et de la théorie des probabilités, un processus de décision markovien (en anglais Markov decision process, MDP) est un modèle stochastique où un agent prend des décisions et où les résultats de ses actions sont aléatoires. Les MDPs sont utilisés pour étudier des problèmes d'optimisation à l'aide d'algorithmes de programmation dynamique ou d'apprentissage par renforcement. Les MDPs sont connus depuis les années 1950. Une grande contribution provient du travail de Ronald A.
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.
Hallucination (intelligence artificielle)Dans le domaine de l’intelligence artificielle, une hallucination est une réponse manifestement fausse qui est présentée comme un fait certain. Par exemple, un chatbot qui invente un chiffre d’affaires pour une entreprise sans avoir de données à ce sujet. Ce phénomène est appelé « hallucination » par analogie avec le phénomène de l’hallucination en psychologie humaine. Le terme hallucination en intelligence artificielle a pris de l'importance vers 2022 parallèlement au déploiement des modèles de langage basés sur l'apprentissage profond tels que ChatGPT.
Modèle de l'électron libreEn physique du solide, le modèle de l'électron libre est un modèle qui sert à étudier le comportement des électrons de valence dans la structure cristalline d'un solide métallique. Ce modèle, principalement développé par Arnold Sommerfeld, associe le modèle de Drude aux statistiques de Fermi-Dirac (mécanique quantique). Électron Particule dans réseau à une dimension 2.4 Modèle de sommerfeld ou de l'électron libre dans un puits de potentiel, sur le site garmanage.com Catégorie:Physique du solide Catégorie:É
