Revue systématiquethumb|Ce diagramme illustre ce que font les auteurs d'une revue systématique. Une revue systématique est un travail de collecte, d'évaluation critique et de synthèse des connaissances existantes sur une question donnée. Cette question bien définie est issue de l'étude d'une problématique posée par un commanditaire, un gestionnaire, un praticien, un chercheur... Il s'agit, contrairement à une revue narrative et non systématique de la littérature, de minimiser les biais pouvant être inhérents soit à la matière première (données, connaissances) soit à la conduite de la revue elle-même, afin d'atteindre la plus grande objectivité possible.
Evaluation of binary classifiersThe evaluation of binary classifiers compares two methods of assigning a binary attribute, one of which is usually a standard method and the other is being investigated. There are many metrics that can be used to measure the performance of a classifier or predictor; different fields have different preferences for specific metrics due to different goals. For example, in medicine sensitivity and specificity are often used, while in computer science precision and recall are preferred.
Outilthumb|Une boîte à outils en bois des années 1950. Un outil est un objet physique utilisé par un être vivant directement, ou par l'intermédiaire d'une machine, afin d'exercer une action le plus souvent mécanique, ou thermique, sur un élément d'environnement à traiter (matière brute, objet fini ou semi-fini, être vivant, etc). Il améliore l'efficacité des actions entreprises ou donne accès à des actions impossibles autrement. Beaucoup procurent un avantage mécanique en fonctionnant selon le principe d'une machine simple, comme la pince-monseigneur, qui exploite le principe du levier.
Tool managementTool management is needed in metalworking so that the information regarding the tools on hand can be uniformly organized and integrated. The information is stored in a database and is registered and applied using tool management. Tool data management consists of specific data fields, graphics and parameters that are essential in production, as opposed to managing general production equipment.
Tool and die makerTool and die makers are highly skilled crafters working in the manufacturing industries. Variations on the name include tool maker, toolmaker, die maker, diemaker, mold maker, moldmaker or tool jig and die-maker depending on which area of concentration or industry an individual works in. Tool and die makers work primarily in toolroom environments—sometimes literally in one room but more often in an environment with flexible, semipermeable boundaries from production work.
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.
Utilisation d'outils chez les animauxvignette|Une femelle gorille s'aidant d'un bâton pour se stabiliser dans une zone marécageuse afin de ramasser de sa main libre des herbes aquatiques. L'utilisation d'outils chez les animaux est un comportement identifié chez certains animaux susceptibles d'employer des objets à des fins de recherche de nourriture et d'eau, de toilettage, de défense ou d'agression, de jeu ou de construction.
Cochrane (organisation)Cochrane (précédemment la Collaboration Cochrane) est une organisation à but non lucratif indépendante qui regroupe plus de dans plus de 100 pays. Cette collaboration s'est formée à la suite d'un besoin d'organiser de manière systématique les informations concernant la recherche médicale. De telles informations consistent en des preuves scientifiques pour la prise de décision médicale, fondées sur des essais cliniques bien menés.
Précision et rappelvignette|350px|Précision et rappel (« recall »). La précision compte la proportion d'items pertinents parmi les items sélectionnés alors que le rappel compte la proportion d'items pertinents sélectionnés parmi tous les items pertinents sélectionnables. Dans les domaines de la reconnaissance de formes, de la recherche d'information et de la classification automatique, la précision (ou valeur prédictive positive) est la proportion des items pertinents parmi l'ensemble des items proposés ; le rappel (ou sensibilité) est la proportion des items pertinents proposés parmi l'ensemble des items pertinents.
F-scoreIn statistical analysis of binary classification, the F-score or F-measure is a measure of a test's accuracy. It is calculated from the precision and recall of the test, where the precision is the number of true positive results divided by the number of all positive results, including those not identified correctly, and the recall is the number of true positive results divided by the number of all samples that should have been identified as positive.
Cartographie et localisation simultanéesvignette|Une carte générée par le robot Darmstadt. La localisation et cartographie simultanées, connue en anglais sous le nom de SLAM (simultaneous localization and mapping) ou CML (concurrent mapping and localization), consiste, pour un robot ou véhicule autonome, à simultanément construire ou améliorer une carte de son environnement et de s’y localiser. La plupart des robots industriels sont fixes et effectuent des tâches dans un environnement connu.
Essai randomisé contrôléUn essai contrôlé randomisé (ECR), , essai randomisé contrôlé (ERC), essai comparatif randomisé (ECR) (de l'anglais randomized controlled trial ou RCT), essai comparatif aléatoire ou encore essai contrôlé aléatoire (ECA) est un type d'étude scientifique utilisé dans de multiples domaines (psychologie, soins infirmiers, éducation, agriculture, économie) et en particulier en médecine où il occupe un rôle prépondérant.
Vision par ordinateurLa vision par ordinateur est un domaine scientifique et une branche de l’intelligence artificielle qui traite de la façon dont les ordinateurs peuvent acquérir une compréhension de haut niveau à partir d's ou de vidéos numériques. Du point de vue de l'ingénierie, il cherche à comprendre et à automatiser les tâches que le système visuel humain peut effectuer. Les tâches de vision par ordinateur comprennent des procédés pour acquérir, traiter, et « comprendre » des images numériques, et extraire des données afin de produire des informations numériques ou symboliques, par ex.
Grand modèle de langageUn grand modèle de langage, grand modèle linguistique, grand modèle de langue, modèle massif de langage ou encore modèle de langage de grande taille (LLM, pour l'anglais large language model) est un modèle de langage possédant un grand nombre de paramètres (généralement de l'ordre du milliard de poids ou plus). Ce sont des réseaux de neurones profonds entraînés sur de grandes quantités de texte non étiqueté utilisant l'apprentissage auto-supervisé ou l'apprentissage semi-supervisé.
Phi coefficientIn statistics, the phi coefficient (or mean square contingency coefficient and denoted by φ or rφ) is a measure of association for two binary variables. In machine learning, it is known as the Matthews correlation coefficient (MCC) and used as a measure of the quality of binary (two-class) classifications, introduced by biochemist Brian W. Matthews in 1975. Introduced by Karl Pearson, and also known as the Yule phi coefficient from its introduction by Udny Yule in 1912 this measure is similar to the Pearson correlation coefficient in its interpretation.
Modèle de fondationUn modèle de fondation est un modèle d'intelligence artificielle de grande taille, entraîné sur une grande quantité de données non étiquetées (généralement par apprentissage auto-supervisé ). Le modèle résultant peut être adapté à un large éventail de tâches en aval (downstream tasks en anglais). Depuis leur introduction en 2018, les modèles de fondation ont induit une transformation majeure dans la manière de construire les systèmes d'IA. Les premiers modèles de fondation étaient de grands modèles de langage pré-entraînés, notamment BERT et GPT-3.
Calcul numérique d'une intégraleEn analyse numérique, il existe une vaste famille d’algorithmes dont le but principal est d’estimer la valeur numérique de l’intégrale définie sur un domaine particulier pour une fonction donnée (par exemple l’intégrale d’une fonction d’une variable sur un intervalle). Ces techniques procèdent en trois phases distinctes : Décomposition du domaine en morceaux (un intervalle en sous-intervalles contigus) ; Intégration approchée de la fonction sur chaque morceau ; Sommation des résultats numériques ainsi obtenus.
Méthode de Monte-CarloUne méthode de Monte-Carlo, ou méthode Monte-Carlo, est une méthode algorithmique visant à calculer une valeur numérique approchée en utilisant des procédés aléatoires, c'est-à-dire des techniques probabilistes. Les méthodes de Monte-Carlo sont particulièrement utilisées pour calculer des intégrales en dimensions plus grandes que 1 (en particulier, pour calculer des surfaces et des volumes). Elles sont également couramment utilisées en physique des particules, où des simulations probabilistes permettent d'estimer la forme d'un signal ou la sensibilité d'un détecteur.
HydrogénationL'hydrogénation est une réaction chimique qui consiste en l'addition d'une molécule de dihydrogène (H2) à un autre composé. Cette réaction est habituellement employée pour réduire ou saturer des composés organiques. Elle nécessite en général une catalyse, les réactions sans catalyse nécessitant de très hautes températures. On appelle la réaction inverse de l'hydrogénation la déshydrogénation. Les réactions où des liaisons sont brisées tandis que de l'hydrogène est additionné sont appelées hydrogénolyses (cette réaction pouvait s'appliquer aux liaisons carbone-carbone comme aux liaisons carbone-hétéroatome — O, N, X).
AdsorptionEn chimie, l’adsorption est un phénomène de surface par lequel des atomes, des ions ou des molécules - des adsorbats - se fixent sur une surface solide - l'adsorbant - depuis une phase gazeuse, liquide ou une solution solide. Dans le cas d'un atome adsorbé, on parle d'adatome. Ce phénomène est différent de l'absorption, par lequel un fluide ou le composant d'une solution solide rentre dans le volume d'une autre phase liquide ou solide, mais les deux effets sont similaires et sont facilement (et à tort) confondus, notamment dans des applications pour le grand public.
