DonnéeUne donnée est ce qui est connu et qui sert de point de départ à un raisonnement ayant pour objet la détermination d'une solution à un problème en relation avec cette donnée. Cela peut être une description élémentaire qui vise à objectiver une réalité, le résultat d'une comparaison entre deux événements du même ordre (mesure) soit en d'autres termes une observation ou une mesure. La donnée brute est dépourvue de tout raisonnement, supposition, constatation, probabilité.
Big dataLe big data ( « grosses données » en anglais), les mégadonnées ou les données massives, désigne les ressources d’informations dont les caractéristiques en termes de volume, de vélocité et de variété imposent l’utilisation de technologies et de méthodes analytiques particulières pour créer de la valeur, et qui dépassent en général les capacités d'une seule et unique machine et nécessitent des traitements parallélisés. L’explosion quantitative (et souvent redondante) des données numériques permet une nouvelle approche pour analyser le monde.
AnglaisLanglais (English ; prononcé : ) est une langue indo-européenne germanique originaire d'Angleterre qui tire ses racines de langues du nord de l'Europe (terre d'origine des Angles, des Saxons et des Frisons) dont le vocabulaire a été enrichi et la syntaxe et la grammaire modifiées par le français anglo-normand, apporté par les Normands, puis par le français avec les Plantagenêt. La langue anglaise est ainsi composée d'environ 29 % de mots d'origine normande et française et plus des deux tiers de son vocabulaire proviennent du français ou du latin.
Science des donnéesLa science des données est l'étude de l’extraction automatisée de connaissance à partir de grands ensembles de données. Plus précisément, la science des données est un domaine interdisciplinaire qui utilise des méthodes, des processus, des algorithmes et des systèmes scientifiques pour extraire des connaissances et des idées à partir de nombreuses données structurées ou non . Elle est souvent associée aux données massives et à l'analyse des données.
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.
Analyse des donnéesL’analyse des données (aussi appelée analyse exploratoire des données ou AED) est une famille de méthodes statistiques dont les principales caractéristiques sont d'être multidimensionnelles et descriptives. Dans l'acception française, la terminologie « analyse des données » désigne donc un sous-ensemble de ce qui est appelé plus généralement la statistique multivariée. Certaines méthodes, pour la plupart géométriques, aident à faire ressortir les relations pouvant exister entre les différentes données et à en tirer une information statistique qui permet de décrire de façon plus succincte les principales informations contenues dans ces données.
Gestion des donnéesLa gestion des données est une discipline de gestion qui tend à valoriser les données en tant que ressources numériques. La gestion des données permet d'envisager le développement d'architectures, de réglementations, de pratiques et de procédures qui gèrent correctement les besoins des organismes sur le plan de tout le cycle de vie des données. Les données sont, avec les traitements, l'un des deux aspects des systèmes d'information traditionnellement identifiés, et l'un ne peut aller sans l'autre pour un management du système d'information cohérent.
Entrepôt de donnéesvignette|redresse=1.5|Vue d'ensemble d'une architecture entrepôt de données. Le terme entrepôt de données ou EDD (ou base de données décisionnelle ; en anglais, data warehouse ou DWH) désigne une base de données utilisée pour collecter, ordonner, journaliser et stocker des informations provenant de base de données opérationnelles et fournir ainsi un socle à l'aide à la décision en entreprise. Un entrepôt de données est une base de données regroupant une partie ou l'ensemble des données fonctionnelles d'une entreprise.
English-language learnerEnglish-Language Learner (often abbreviated as ELL) is a term used in some English-speaking countries such as the United States and Canada to describe a person who is learning the English language and has a native language that is not English. Some educational advocates, especially in the United States, classify these students as non-native English speakers or emergent bilinguals.
Anglais internationalAnglais international (en anglais international English) est l'expression employée pour décrire la langue anglaise pratiquée par de nombreux locuteurs, non nécessairement anglophones, à travers le monde. Cette expression désigne aussi les variantes de l'anglais parlées à travers le monde ou encore une variante qui serait voulue comme anglais de référence. Il s'agit d'un exemple de langue anglaise simplifiée construite spontanément et ne violant pas les règles de l'anglais classique.
Spring (framework)En informatique, Spring est un framework open source pour construire et définir l'infrastructure d'une application Java, dont il facilite le développement et les tests. En 2004, Rod Johnson a écrit le livre Expert One-on-One J2EE Design and Development qui explique les raisons de la création de Spring. Spring est considéré comme un conteneur dit « léger ». La raison de ce nommage est expliquée par Erik Gollot dans l’introduction du document Introduction au framework Spring.
Langues sino-tibétainesLes langues sino-tibétaines, aussi appelées langues trans-himalayennes sont une famille de langues originaires d'Asie (Asie de l'Est, Asie du Sud-Est, Asie centrale, Asie du Sud). Elle regroupe les langues chinoises (10 langues et de locuteurs) et les langues tibéto-birmanes (330 langues pour 70 millions de locuteurs). L'idée de ce groupement date de la fin du et les recherches sont encore balbutiantes. Le rapprochement se fait surtout entre les langues tibéto-birmanes et le chinois archaïque.
Modèle de donnéesEn informatique, un modèle de données est un modèle qui décrit la manière dont sont représentées les données dans une organisation métier, un système d'information ou une base de données. Le terme modèle de données peut avoir deux significations : Un modèle de données théorique, c'est-à-dire une description formelle ou un modèle mathématique. Voir aussi modèle de base de données Un modèle de données instance, c'est-à-dire qui applique un modèle de données théorique (modélisation des données) pour créer un modèle de données instance.
Transformeur génératif pré-entraînédroite|vignette| Architecture du modèle GPT Le transformeur génératif pré-entraîné (ou GPT, de l’anglais generative pre-trained transformer) est une famille de modèles de langage généralement formée sur un grand corpus de données textuelles pour générer un texte de type humain. Il est construit en utilisant plusieurs blocs de l'architecture du transformeur. Ils peuvent être affinés pour diverses tâches de traitement du langage naturel telles que la génération de texte, la traduction de langue et la classification de texte.
Langues indo-européennesthumb|right|L'expansion des langues indo-européennes d'après l'hypothèse kourgane introduite par Marija Gimbutas. thumb|Distribution approximative actuelle des branches indo-européennes dans leurs terres d'origines en Europe et en Asie : Les zones hachurées ou en pointillé, indiquent les régions où le multilinguisme est fréquent ou la norme. thumb|Distribution approximative actuelle des langues indo-européennes parlées en Amérique : En linguistique, les langues indo-européennes forment une famille de langues étroitement apparentées ayant pour origine ce qu'il est convenu d'appeler l'indo-européen commun et .
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.
Langues austronésiennesLes langues austronésiennes (AN) sont parlées à Madagascar, en Asie du Sud-Est, dans l'océan Pacifique et à Taïwan. Au nombre de , elles constituent la famille de langues du monde après celle des langues nigéro-congolaises. thumb|330px|Branches de langues austronésiennes thumb|330px|L'un des classements linguistiques Les langues austronésiennes se répartissent en deux grandes catégories, les langues formosanes (ensemble géographique non-génétique), qui consistent en 9 branches, et la branche des langues malayo-polynésiennes (MP).
Model selectionModel selection is the task of selecting a model from among various candidates on the basis of performance criterion to choose the best one. In the context of learning, this may be the selection of a statistical model from a set of candidate models, given data. In the simplest cases, a pre-existing set of data is considered. However, the task can also involve the design of experiments such that the data collected is well-suited to the problem of model selection.
Langues austroasiatiquesLes langues austroasiatiques sont une famille de langues essentiellement parlées en Asie du Sud-Est et dans l'est de l'Inde. Leur nom vient du grec pour « Asie du Sud ». Les langues austroasiatiques ont une répartition disjointe et sont séparées par des régions où se parlent des langues d'autres familles. On suppose de ce fait qu'elles sont les langues des autochtones de l'Asie du Sud-Est et de l'est de l'Inde, dans le sens où leur présence serait antérieure aux langues tai-kadai, austronésiennes, sino-tibétaines et indo-européennes, apportées par des migrations postérieures.
Filtre de Kalmanvignette| Concept de base du filtre de Kalman. En statistique et en théorie du contrôle, le filtre de Kalman est un filtre à réponse impulsionnelle infinie qui estime les états d'un système dynamique à partir d'une série de mesures incomplètes ou bruitées. Le filtre a été nommé d'après le mathématicien et informaticien américain d'origine hongroise Rudolf Kálmán. Le filtre de Kalman est utilisé dans une large gamme de domaines technologiques (radar, vision électronique, communication...).