LogiqueLa logique — du grec , qui est un terme dérivé de signifiant à la fois « raison », « langage » et « raisonnement » — est, dans une première approche, l'étude de l'inférence, c'est-à-dire des règles formelles que doit respecter toute argumentation correcte. Le terme aurait été utilisé pour la première fois par Xénocrate. La logique antique se décompose d'abord en dialectique et rhétorique. Elle est depuis l'Antiquité l'une des grandes disciplines de la philosophie, avec l'éthique (philosophie morale) et la physique (science de la nature).
Génération automatique de textesLa génération automatique de texte (GAT) est une sous discipline de la linguistique computationnelle qui vise à exprimer sous une forme textuelle, syntaxiquement et sémantiquement correcte, une représentation formelle d'un contenu. Outre ses nombreuses applications existantes ou potentielles - par exemple pour produire automatiquement des bulletins météorologiques, ou des rapports automatisés - elle offre par ailleurs un cadre d'investigation des théories linguistiques, et particulièrement de ses mécanismes de production.
Économie du savoirL'économie du savoir, l'économie de la connaissance, l'économie de l'immatériel ou encore le capitalisme cognitif, est, selon certains économistes, une nouvelle phase de l'histoire économique qui aurait commencé dans les années 1990. Le concept est établi par Fritz Machlup en 1962 par la publication de son livre The production and distribution of knowledge in the United States ; sa thèse de 1977 montre que près de 45 % des employés aux États-Unis manipulent de l'information.
Philosophie de l'intelligence artificielleLa philosophie de l'intelligence artificielle tente de répondre à des questions telles que : Une machine peut-elle agir intelligemment ? Peut-elle résoudre n'importe quel problème qu'une personne voudrait résoudre par la réflexion ? L'intelligence humaine et l'intelligence artificielle sont-elles fondamentalement les mêmes ? Le cerveau humain est-il analogue à un processus de traitement de l'information ? Une machine peut-elle avoir un esprit ou une conscience similaire à celle de l'humain ? Peut-elle senti
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.
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.
CompréhensionLa compréhension (également appelée noûs) est un processus psychologique lié à un objet physique ou abstrait tel que la personne, la situation ou le message selon lequel une personne est capable de réfléchir et d’utiliser des concepts pour traiter cet objet de manière appropriée. La compréhension est la relation entre celui qui connaît et l’objet de la compréhension. Elle implique des capacités et des dispositions par rapport à un objet de connaissance suffisant afin de produire un comportement intelligent.
RDF SchemaRDF Schema ou RDFS (acronyme de Resource Description Framework Schema) est un langage extensible de représentation des connaissances. Il appartient à la famille des langages du Web sémantique publiés par le W3C. RDFS fournit des éléments de base pour la définition d'ontologies ou vocabulaires destinés à structurer des ressources RDF, ces derniers pouvant être stockés dans des bases relationnelles appelées triplestores et manipulés à l'aide des requêtes en langage SPARQL.
Transfert de connaissancesvignette|Logo illustratif de The Noun Project. Le transfert de connaissances ou compétences, dans les domaines du développement et de l’apprentissage de l'organisation, est le problème pratique de la transmission de données d’une partie de l’organisation à une autre (ou aux autres) partie(s). Le transfert de connaissances ne recouvre qu'une partie de la problématique du transfert de compétences pour les structures.
Sens communLe sens commun est une notion étudiée dans les sciences sociales. Le concept se rapporte à une forme de connaissance regroupant les savoirs largement diffusés dans une culture donnée : normes, valeurs et associations symboliques. Le sens commun fait référence à des opinions, des croyances, et des perceptions largement partagées au sein d'une organisation sociale donnée. C'est ce que l'on nomme parfois familièrement le « gros bon sens ». La notion a évolué dans le temps.
Types of artificial neural networksThere are many types of artificial neural networks (ANN). Artificial neural networks are computational models inspired by biological neural networks, and are used to approximate functions that are generally unknown. Particularly, they are inspired by the behaviour of neurons and the electrical signals they convey between input (such as from the eyes or nerve endings in the hand), processing, and output from the brain (such as reacting to light, touch, or heat). The way neurons semantically communicate is an area of ongoing research.
Modèle mentalEn psychologie cognitive, un modèle mental est une représentation permettant de simuler mentalement le déroulement d'un phénomène pour anticiper les résultats d'une action. La notion de modèle mental est également largement employée en ergonomie cognitive et interaction homme-machine. Le terme de modèle mental provient de Kenneth Craik dans son livre The Nature of Explanation publié en 1943. John Bowlby s'en inspire dans ses travaux sur la théorie de l’attachement.
