Système multi-agentsEn informatique, un système multi-agent (SMA) est un système composé d'un ensemble d'agents (un processus, un robot, un être humain, une fourmi etc.), actifs dans un certain environnement et interagissant selon certaines règles. Un agent est une entité caractérisée par le fait qu'elle est, au moins partiellement, autonome, ce qui exclut un pilotage centralisé du système global.
Théorie des jeuxLa théorie des jeux est un domaine des mathématiques qui propose une description formelle d'interactions stratégiques entre agents (appelés « joueurs »). Les fondements mathématiques de la théorie moderne des jeux sont décrits autour des années 1920 par Ernst Zermelo dans l'article , et par Émile Borel dans l'article . Ces idées sont ensuite développées par Oskar Morgenstern et John von Neumann en 1944 dans leur ouvrage qui est considéré comme le fondement de la théorie des jeux moderne.
Équilibre de Nashvignette|Le dilemme du prisonnier : chacun des deux joueurs dispose de deux stratégies : D pour dénoncer, C pour ne pas dénoncer. La matrice présente le gain des joueurs. Si les deux joueurs choisissent D (se dénoncent), aucun ne regrette son choix, car s'il avait choisi C, alors que l'autre a opté pour D, sa « tristesse » aurait augmenté. C'est un équilibre de Nash — il y a « non-regret » de son choix par chacun, au vu du choix de l'autre.
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.
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.
Stratégie d'entrepriseLa stratégie d'entreprise est l'ensemble des choix d'allocation de ressources qui définissent le périmètre d'activité d'une organisation en vue de réaliser ses objectifs. Les axes de stratégies classiques cherchent à assurer sa rentabilité, son développement, sa pérennité et le bien-être qu'elle apporte aux salariés. Elle correspond aux axes de développement choisis pour l'entreprise et se concrétise à travers un système d'objectifs et un modèle économique (ou une chaîne de valeur) piloté par un processus décisionnel complexe : la décision stratégique.
Concurrence pure et parfaiteLa concurrence pure et parfaite (CPP) ou, tout simplement, la concurrence parfaite, correspond à la théorie de la formation du prix élaborée au par les économistes néo-classiques. La concurrence pure et parfaite est censée permettre l’équilibre sur tous les marchés sous des conditions suffisantes très particulières. La concurrence pure et parfaite représente un des deux cas extrêmes de structures de marché étudiés par les économistes néoclassiques, le second étant le cas de monopole.
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.
Planification stratégiqueLa planification stratégique est le processus de développement de stratégies afin d'atteindre un objectif fixé. Pour Peter Drucker, la planification stratégique (strategic planning) est le processus continu de réalisation des décisions entrepreneuriales (comportant une prise de risque) et en fonction de la plus grande connaissance de leur évolution future, l'organisation systématique des efforts nécessaires pour mettre en place ces décisions et mesurer le résultat de ces décisions par rapport aux prévisions grâce à un retour d'expérience organisé et systématique.
CompetitionCompetition is a rivalry where two or more parties strive for a common goal which cannot be shared: where one's gain is the other's loss (an example of which is a zero-sum game). Competition can arise between entities such as organisms, individuals, economic and social groups, etc. The rivalry can be over attainment of any exclusive goal, including recognition. Competition occurs in nature, between living organisms which co-exist in the same environment. Animals compete over water supplies, food, mates, and other biological resources.
DécentralisationLa décentralisation consiste en un transfert de pouvoirs de l'État vers des personnes morales de droit public distinctes de lui. Elles disposent : d'une autonomie plus ou moins grande, selon le degré de décentralisation ; d'un budget propre. Ces entités juridiques restent sous la surveillance de l'État, autorité de tutelle. La décentralisation est un système d’administration dans lequel le pouvoir de décision est exercé à la fois par l’État et par des personnes morales autonomes soumises au contrôle, au principe de légalité, des autorités étatiques.
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.
Concurrencethumb|200px|Deux enseignes de restauration rapide concurrentes côte à côte à Paris. La concurrence est la rivalité entre plusieurs agents économiques pour acquérir des parts de marché sur un même marché, en vendant des biens identiques ou similaires. La concurrence est ainsi une compétition entre des producteurs, d'ordinaire des entreprises, pour capter la demande émanant des consommateurs.
Competitive equilibriumCompetitive equilibrium (also called: Walrasian equilibrium) is a concept of economic equilibrium, introduced by Kenneth Arrow and Gérard Debreu in 1951, appropriate for the analysis of commodity markets with flexible prices and many traders, and serving as the benchmark of efficiency in economic analysis. It relies crucially on the assumption of a competitive environment where each trader decides upon a quantity that is so small compared to the total quantity traded in the market that their individual transactions have no influence on the prices.
Droit de la concurrencevignette|Le droit à la concurrence est la branche du droit qui régit le marché libre. Le droit de la concurrence est une branche spécialisée du droit des affaires. Il regroupe l'ensemble des dispositions législatives et réglementaires visant à garantir le respect du principe de libre concurrence au sein d'une économie de libre marché. Entendu au sens strict du terme, le droit de la concurrence englobe les matières juridiques issues, directement ou indirectement, du droit de l'Union européenne : le droit des pratiques anticoncurrentielles ; le contrôle des concentrations ; le contrôle des aides d'État.
Pratique anticoncurrentiellevignette|Caricature de J.P Morgan faisant référence au monopole financier. Les pratiques anticoncurrentielles sont les atteintes à l'intérêt général de la concurrence qui ont un impact sur le marché pertinent concerné. Elles sont interdites par le droit de la concurrence. Les mécanismes de concurrence peuvent être affectés par des comportements anticoncurrentiels (ententes illicites, abus de position dominante ou de dépendance économique ou pratiques des prix abusivement bas ou prédateurs) ou par des structures anticoncurrentielles (concentrations).
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.
Théorie évolutive des jeuxLa théorie évolutive des jeux, appelée aussi théorie des jeux évolutionniste, est l'application de la théorie des jeux à l'étude de l'évolution de populations en biologie. Elle définit un cadre de compétitions, de stratégies et d'analyses dans lequel la compétition darwinienne peut être modélisée. Elle a vu le jour en 1973 avec la formalisation par John Maynard Smith et George R. Price des compétitions, analysées en tant que stratégies, et des critères mathématiques qui peuvent être utilisés pour prédire les résultats des stratégies concurrentes.
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.
