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 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.
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.
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.
Intelligence artificiellevignette|redresse=0.8|Les assistants personnels intelligents sont l'une des applications concrètes de l'intelligence artificielle dans les années 2010. L'intelligence artificielle (IA) est un ensemble de théories et de techniques visant à réaliser des machines capables de simuler l'intelligence humaine. Souvent classée dans le groupe des mathématiques et des sciences cognitives, elle fait appel à la neurobiologie computationnelle (particulièrement aux réseaux neuronaux) et à la logique mathématique (partie des mathématiques et de la philosophie).
Réseau neuronal convolutifEn apprentissage automatique, un réseau de neurones convolutifs ou réseau de neurones à convolution (en anglais CNN ou ConvNet pour convolutional neural networks) est un type de réseau de neurones artificiels acycliques (feed-forward), dans lequel le motif de connexion entre les neurones est inspiré par le cortex visuel des animaux. Les neurones de cette région du cerveau sont arrangés de sorte qu'ils correspondent à des régions qui se chevauchent lors du pavage du champ visuel.
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.
Réseau neuronal résidueldroite|vignette| Forme canonique d'un réseau neuronal résiduel. Une couche l − 1 est ignoré sur l'activation de l − 2. Un réseau neuronal résiduel ( ResNet ) est un réseau neuronal artificiel (ANN). Il s'agit d'une variante du HighwayNet , le premier réseau neuronal à action directe très profond avec des centaines de couches, beaucoup plus profond que les réseaux neuronaux précédents. Les sauts de connexion ou "raccourcis" sont utilisés pour passer par-dessus certaines couches ( les HighwayNets peuvent également avoir des poids pour les saut eux-mêmes, grâce à une matrice de poids supplémentaire pour leurs portes).
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.
Réseau de neurones à propagation avantUn réseau de neurones à propagation avant, en anglais feedforward neural network, est un réseau de neurones artificiels acyclique, se distinguant ainsi des réseaux de neurones récurrents. Le plus connu est le perceptron multicouche qui est une extension du premier réseau de neurones artificiel, le perceptron inventé en 1957 par Frank Rosenblatt. vignette|Réseau de neurones à propagation avant Le réseau de neurones à propagation avant est le premier type de réseau neuronal artificiel conçu. C'est aussi le plus simple.
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.
Intelligence artificielle généralevignette|Image générée en juin 2022 par le modèle de génération d'images DALL-E-mini, à partir de la consigne « Intelligence artificielle ». Une intelligence artificielle générale (IAG) est une intelligence artificielle capable d'effectuer ou d'apprendre pratiquement n'importe quelle tâche cognitive propre aux humains ou autres animaux. La création d'intelligences artificielles générales est un des principaux objectifs de certaines entreprises comme OpenAI, DeepMind et Anthropic.
Progrès techniqueLe progrès technique est l’amélioration des techniques, y compris organisationnelles, qui sont utilisées dans le processus de production des biens et des services. Le développement des « nouvelles technologies » est tel que l'on parle de progrès technique. Le concept de progrès technique est toutefois controversé dans les milieux écologistes en raison de certains effets négatifs sur l'environnement du développement technologique tel qu'il s'opère depuis la révolution industrielle.
Continuous glucose monitorA continuous glucose monitor (CGM) is a device used for monitoring blood glucose on a continual basis by insulin-requiring people with diabetes, e.g. people with type I, type II diabetes or other types of diabetes (e.g. gestational diabetes). A continuous glucose monitor consists of three parts: a small electrode placed under the skin, a transmitter sending readings at regular intervals (ranging from every 1 to 15 min), and a separate receiver.
Applications de l'intelligence artificielleL'intelligence artificielle, définie comme intelligence présentée par les machines, a de nombreuses applications dans la société actuelle. Plus précisément, c'est l'IA faible, la forme d'IA avec laquelle les programmes sont développés pour effectuer des tâches spécifiques, qui est utilisée pour un large éventail d'activités, y compris le diagnostic médical, le commerce électronique, le contrôle des robots et la télédétection. L'IA a été utilisée pour développer et faire progresser de nombreux domaines et industries, y compris la finance, la santé, l'éducation, le transport, et plus encore.
Informatique médicaleL'informatique médicale est l'application des techniques issues de l'informatique au domaine médical. L'informatique médicale est une science à part entière ; aux confluents des sciences de l'information et de la médecine, c'est aussi l'une des technologies nécessaire au développement de l'E-médecine. Elle permet d'affiner et d'accélérer ou automatiser certains moyens d'investigation médicale et de diagnostic.
Intelligence artificielle dans la santévignette|Rayon X d'une main, avec calcul automatique de l'âge osseux par un logiciel informatique. L'intelligence artificielle (IA) dans la santé est l'utilisation d'algorithmes et de logiciels pour s'approcher de la cognition humaine dans l'analyse de données médicales complexes. Plus précisément, l'IA est la capacité des algorithmes informatiques à tirer des conclusions sans intervention humaine directe. L'objectif principal des applications des IA dans le domaine de la santé est d'analyser les relations entre, d'une part, la prévention ou les traitements et, d'autre part, l'état de santé des patients.
Blood glucose monitoringBlood glucose monitoring is the use of a glucose meter for testing the concentration of glucose in the blood (glycemia). Particularly important in diabetes management, a blood glucose test is typically performed by piercing the skin (typically, via fingerstick) to draw blood, then applying the blood to a chemically active disposable 'test-strip'. The other main option is continuous glucose monitoring (CGM). Different manufacturers use different technology, but most systems measure an electrical characteristic and use this to determine the glucose level in the blood.
ÉpidémiologieL'épidémiologie est une discipline scientifique qui étudie les problèmes de santé dans les populations humaines, leur fréquence, leur distribution dans le temps et dans l’espace, ainsi que les facteurs exerçant une influence sur la santé et les maladies de populations. L'étude de la répartition et des déterminants des événements de santé sert de fondement à la logique des interventions faites en matière de santé publique et de médecine préventive.
Apprentissage auto-superviséL'apprentissage auto-supervisé ("self-supervised learning" en anglais) (SSL) est une méthode d'apprentissage automatique. Il apprend à partir d'échantillons de données non étiquetés. Il peut être considéré comme une forme intermédiaire entre l'apprentissage supervisé et non supervisé. Il est basé sur un réseau de neurones artificiels. Le réseau de neurones apprend en deux étapes. Tout d'abord, la tâche est résolue sur la base de pseudo-étiquettes qui aident à initialiser les poids du réseau.
