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.
Plan d'expériencesOn nomme plan d'expériences (en anglais, design of experiments ou DOE) la suite ordonnée d'essais d'une expérimentation, chacun permettant d'acquérir de nouvelles connaissances en maîtrisant un ou plusieurs paramètres d'entrée pour obtenir des résultats validant un modèle avec une bonne économie de moyens (nombre d'essais le plus faible possible, par exemple). Un exemple classique est le « plan en étoile » où en partant d'un jeu de valeurs choisi pour les paramètres d'un essai central, on complète celui-ci par des essais où chaque fois un seul des facteurs varie « toutes choses égales par ailleurs ».
Méthode expérimentaleLes méthodes expérimentales scientifiques consistent à tester la validité d'une hypothèse, en reproduisant un phénomène (souvent en laboratoire) et en faisant varier un paramètre. Le paramètre que l'on fait varier est impliqué dans l'hypothèse. Le résultat de l'expérience valide ou non l'hypothèse. La démarche expérimentale est appliquée dans les recherches dans des sciences telles que, par exemple, la biologie, la physique, la chimie, l'informatique, la psychologie, ou encore l'archéologie.
Quasi-experimentA quasi-experiment is an empirical interventional study used to estimate the causal impact of an intervention on target population without random assignment. Quasi-experimental research shares similarities with the traditional experimental design or randomized controlled trial, but it specifically lacks the element of random assignment to treatment or control. Instead, quasi-experimental designs typically allow the researcher to control the assignment to the treatment condition, but using some criterion other than random assignment (e.
Témoin (science)vignette|Deux échantillons de vin avec, à gauche, un échantillon ayant subit une oxydation contrôlée sur moût et, à droite, le témoin. On observe une plus forte oxydation (couleur orange) dans le témoin. Dans une expérience scientifique, un témoin est un dispositif permettant d'isoler un facteur et de conclure sur l'action de ce facteur sur un phénomène physique ou biologique. Le témoin est nécessaire pour vérifier la probité de toute expérience scientifique. Dans une expérience, deux dispositifs sont mis en route.
Randomized experimentIn science, randomized experiments are the experiments that allow the greatest reliability and validity of statistical estimates of treatment effects. Randomization-based inference is especially important in experimental design and in survey sampling. In the statistical theory of design of experiments, randomization involves randomly allocating the experimental units across the treatment groups. For example, if an experiment compares a new drug against a standard drug, then the patients should be allocated to either the new drug or to the standard drug control using randomization.
Optimal designIn the design of experiments, optimal designs (or optimum designs) are a class of experimental designs that are optimal with respect to some statistical criterion. The creation of this field of statistics has been credited to Danish statistician Kirstine Smith. In the design of experiments for estimating statistical models, optimal designs allow parameters to be estimated without bias and with minimum variance. A non-optimal design requires a greater number of experimental runs to estimate the parameters with the same precision as an optimal design.
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.
SuperintelligenceUne superintelligence est un agent hypothétique qui posséderait une intelligence de loin supérieure à celle des humains les plus brillants et les plus doués. Un système résolvant des problèmes (comme un traducteur automatique ou un assistant à la conception) est parfois aussi décrit comme « superintelligent » s'il dépasse de loin les performances humaines correspondantes, même si cela ne concerne qu'un domaine plus limité.
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.
Clinical study designClinical study design is the formulation of trials and experiments, as well as observational studies in medical, clinical and other types of research (e.g., epidemiological) involving human beings. The goal of a clinical study is to assess the safety, efficacy, and / or the mechanism of action of an investigational medicinal product (IMP) or procedure, or new drug or device that is in development, but potentially not yet approved by a health authority (e.g. Food and Drug Administration).
Intelligence collectiveL'intelligence collective ou de groupe se manifeste par le fait qu'une équipe d'agents coopérants peut résoudre des problèmes plus efficacement que lorsque ces agents travaillent isolément . Le concept d’intelligence collective a été mobilisé pour aborder des collectifs d'agents très divers : des insectes vivant en colonies, des équipes d'humains, des robots collaboratifs, bien que dans ce dernier cas il conviendrait plutôt de parler d'intelligence distribuée. Pour Pierre Lévy, il s'agit d'une .
Plan factorielthumb|right|Expériences statistiques : à gauche, un plan factoriel et, à droite, la surface de réponse obtenue par la méthode des surfaces de réponses En statistiques, un plan factoriel est une expérience qui consiste à choisir des valeurs pour chacun des facteurs en faisant varier simultanément tous les facteurs, de façon exhaustive ou non. Le nombre d'essais peut alors devenir très grand, i.e. on a une explosion combinatoire. Une telle expérience permet l'étude de l'effet de chaque variable sur le processus, ainsi que l'étude de la dépendance entre les variables.
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.
Histoire de la pensée évolutionnisteLe concept de pensée évolutionniste, selon lequel les espèces évoluent au cours du temps, remonte à l'Antiquité, dans les idées des Grecs, des Romains, des Chinois, de même que dans la science islamique du Moyen Âge. Cependant, jusqu'au , la pensée biologique occidentale était dominée par l'essentialisme selon lequel les espèces possédaient des caractéristiques inaltérables. Cette vision changea lors du siècle des Lumières lorsque la vision mécanique se développa dans les sciences naturelles à partir des sciences physiques.
Alternatives to Darwinian evolutionAlternatives to Darwinian evolution have been proposed by scholars investigating biology to explain signs of evolution and the relatedness of different groups of living things. The alternatives in question do not deny that evolutionary changes over time are the origin of the diversity of life, nor that the organisms alive today share a common ancestor from the distant past (or ancestors, in some proposals); rather, they propose alternative mechanisms of evolutionary change over time, arguing against mutations acted on by natural selection as the most important driver of evolutionary change.
Theistic evolutionTheistic evolution (also known as theistic evolutionism or God-guided evolution) is a view that God acts and creates through laws of nature. It posits that the concept of God is compatible with the findings of modern science, including evolution. Theistic evolution is not in itself a scientific theory, but includes a range of views about how science relates to religious beliefs and the extent to which God intervenes. It rejects the strict creationist doctrines of special creation, but can include beliefs such as creation of the human soul.
ApprentissageL’apprentissage est un ensemble de mécanismes menant à l'acquisition de savoir-faire, de savoirs ou de connaissances. L'acteur de l'apprentissage est appelé apprenant. On peut opposer l'apprentissage à l'enseignement dont le but est de dispenser des connaissances et savoirs, l'acteur de l'enseignement étant l'enseignant.
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.
OrthogenèseL'orthogenèse (du grec « ortho » (droit) et « genesis » (génération)) est une théorie biologique néo-lamarckienne. L'orthogenèse suppose l'idée d'une direction à l'œuvre dans l'évolution. thumb|Papillons du genre Papilio dans Die Artbildung und Verwandtschaft bei den Schmetterlingen de Gustav Eimer (1889-1895). Le terme « orthogenèse » est né en 1893 sous la plume du biologiste néo-lamarckien Johann Wilhelm Haacke (1855-1912). Il fut popularisé par Gustav Eimer (1843-1898), un zoologiste suisse-allemand, qui formula en 1897 une « loi d’orthogenèse ».
