Apprentissage non superviséDans le domaine informatique et de l'intelligence artificielle, l'apprentissage non supervisé désigne la situation d'apprentissage automatique où les données ne sont pas étiquetées (par exemple étiquetées comme « balle » ou « poisson »). Il s'agit donc de découvrir les structures sous-jacentes à ces données non étiquetées. Puisque les données ne sont pas étiquetées, il est impossible à l'algorithme de calculer de façon certaine un score de réussite.
Système de classeursUn système de classeurs (Learning Classifier System ou LCS en anglais) est un système d'apprentissage automatique utilisant l'apprentissage par renforcement et les algorithmes génétiques. Ils ont été introduits par Holland en 1977 et développé par Goldberg en 1989 Un système de classeurs (aussi appelé classifiers) est composé d'une base de règles, appelée classeur, associés à un poids. Chaque règle est composée d'une partie condition et d'une partie action. Le classeur commence par être initialisé (aléatoirement ou non).
Détection d'objetthumb|Détection de visage avec la méthode de Viola et Jones. En vision par ordinateur on désigne par détection d'objet (ou classification d'objet) une méthode permettant de détecter la présence d'une instance (reconnaissance d'objet) ou d'une classe d'objets dans une . Une attention particulière est portée à la détection de visage et la détection de personne. Ces méthodes font souvent appel à l'apprentissage supervisé et ont des applications dans de multiples domaines, tels la ou la vidéo surveillance.
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.
Domain Name SystemLe Domain Name System (Système de nom de domaine) ou DNS est un service informatique distribué qui associe les noms de domaine Internet avec leurs adresses IP ou d'autres types d'enregistrements. En fournissant dès les premières années d'Internet, autour de 1985, un service distribué de résolution de noms, le DNS est un composant essentiel du développement du réseau informatique. À la demande de l'agence américaine pour les projets de recherche avancée de défense (DARPA), Jon Postel et Paul Mockapetris conçoivent le DNS et en rédigent la première implémentation en 1983.
Open sourceOpen source is source code that is made freely available for possible modification and redistribution. Products include permission to use the source code, design documents, or content of the product. The open-source model is a decentralized software development model that encourages open collaboration. A main principle of open-source software development is peer production, with products such as source code, blueprints, and documentation freely available to the public.
Internet des objetsvignette|upright=1.5|Différents aspects de l’Internet des objets. LInternet des objets ou IdO (en anglais (the) Internet of Things ou IoT) est l'interconnexion entre l'Internet et des objets, des lieux et des environnements physiques. L'appellation désigne un nombre croissant d'objets connectés à Internet permettant ainsi une communication entre nos biens dits physiques et leurs existences numériques. Ces formes de connexions permettent de rassembler de nouvelles masses de données sur le réseau et donc, de nouvelles connaissances et formes de savoirs.
Open-source licenseOpen-source licenses facilitate free and open-source software (FOSS) development. Intellectual property (IP) laws restrict the modification and sharing of creative works. Free and open-source software licenses use these existing legal structures for the inverse purpose of granting freedoms that promote sharing and collaboration. They grant the recipient the rights to use the software, examine the source code, modify it, and distribute the modifications. These licenses target computer software where source code can be necessary to create modifications.
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.
Système de santévignette|Système de santé universel Un système de santé ou système de soins de santé décrit les moyens organisationnels et stratégiques mis en place par pays, par zones géographiques ou entités communautaires, afin d'assurer une continuité et une qualité des prestations de santé médicale. Il réunit toutes les organisations, institutions et ressources qui interviennent en matière de santé et qui fournissent des soins formels (médecins, infirmiers, maternité, hôpitaux et pharmacies), des soins informels (guérisseurs traditionnels, travailleurs communautaires) ainsi que d'autres services, comme la recherche.
Maintenance prévisionnelleLa maintenance prévisionnelle, ou maintenance anticipée (en anglais predictive maintenance), est, selon la norme NF EN 13306 X 60-319 (2018), une . Le principe de la maintenance prévisionnelle est le suivant : tout élément manifeste des signes, visibles ou non, de dégradation qui en annoncent la défaillance. Le tout est de savoir reconnaître ces signes précurseurs. Des appareils permettent de mesurer cette dégradation, laquelle peut être une variation de température, de vibration, de pression, de dimension, de position, de bruit, etc.
