Technology forecastingTechnology forecasting attempts to predict the future characteristics of useful technological machines, procedures or techniques. Researchers create technology forecasts based on past experience and current technological developments. Like other forecasts, technology forecasting can be helpful for both public and private organizations to make smart decisions. By analyzing future opportunities and threats, the forecaster can improve decisions in order to achieve maximum benefits.
Corrélation (statistiques)En probabilités et en statistique, la corrélation entre plusieurs variables aléatoires ou statistiques est une notion de liaison qui contredit leur indépendance. Cette corrélation est très souvent réduite à la corrélation linéaire entre variables quantitatives, c’est-à-dire l’ajustement d’une variable par rapport à l’autre par une relation affine obtenue par régression linéaire. Pour cela, on calcule un coefficient de corrélation linéaire, quotient de leur covariance par le produit de leurs écarts types.
Suivi de chargeLe suivi de charge est, dans le domaine de la production d'électricité, la pratique qui consiste à faire varier la puissance de fonctionnement d'une centrale de façon à l'adapter aux variations de la demande des consommateurs : la centrale « suit » la charge, c'est-à-dire l'appel de puissance causé par la demande. Les centrales qui ont la capacité d'effectuer des suivis de charge sont dites pilotables, c'est-à-dire modulables ou dispatchables. Le centre de contrôle qui pilote ces centrales pour réaliser l'ajustement offre-demande d'électricité est appelé dispatching.
K-moyennesLe partitionnement en k-moyennes (ou k-means en anglais) est une méthode de partitionnement de données et un problème d'optimisation combinatoire. Étant donnés des points et un entier k, le problème est de diviser les points en k groupes, souvent appelés clusters, de façon à minimiser une certaine fonction. On considère la distance d'un point à la moyenne des points de son cluster ; la fonction à minimiser est la somme des carrés de ces distances.
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.
AutocorrélationL'autocorrélation est un outil mathématique souvent utilisé en traitement du signal. C'est la corrélation croisée d'un signal par lui-même. L'autocorrélation permet de détecter des régularités, des profils répétés dans un signal comme un signal périodique perturbé par beaucoup de bruit, ou bien une fréquence fondamentale d'un signal qui ne contient pas effectivement cette fondamentale, mais l'implique avec plusieurs de ses harmoniques. Note : La confusion est souvent faite entre l'auto-covariance et l'auto-corrélation.
Processus d'amélioration continueLe processus d'amélioration continue consiste en un effort continu pour améliorer les produits, les services ou les processus. Ces efforts peuvent viser à apporter des petites améliorations à intervalles réguliers (de façon incrémentale) ou, au contraire, à regrouper toutes les améliorations dans une implémentation globale. L'efficience, la praticabilité et la flexibilité des processus ayant un impact sur le client sont constamment évalués et améliorés.
Plan d'urgenceUn plan d'urgence ou plan catastrophe est un dispositif prévoyant l'organisation des secours en cas de catastrophes ou d'événements de grande ampleur ou à risque majeur, mettant en péril la santé des personnes, d'animaux (sauvages ou d'élevage), de plantes ou d'autres organismes vivants, ou l'intégrité des biens. Un plan d'urgence est élaboré par une ou plusieurs des entités distinctes ayant à mener en urgence des actions, lorsque l'événement catastrophique survient : secours publics, collectivités territoriales, industriels, etc.
Global Forecast Systemvignette|Exemple de carte produite par le GFS, prévision des isohypses de géopotentiel et des isothermes de température à la pression de dans l'atmosphère, le tout valide 96 heures après le moment d’initialisation Le Global Forecast System (GFS) est un modèle de prévision numérique du temps du National Weather Service des États-Unis. Comme son nom l'indique, il fait ses calculs en utilisant les données météorologiques sur une grille qui recouvre toute la Terre. Ce modèle numérique est initialisé quatre fois par jour : 5h30, 11h30, 17h30 et 23h30.
Expérience clientvignette|redresse=1.5|Grâce aux apports du marketing expérientiel, les entreprises qui cherchent à se différencier intègrent le processus de déballage (ici un ordinateur portable MacBook Pro) comme faisant partie intégrante de l'expérience client. L'expérience client est un concept du domaine du marketing qui traite du sujet de la relation entre les entreprises et les clients. Elle inclut une combinaison d'éléments cognitifs, émotionnels, physiques, sensoriels, spirituels et sociaux que l'entreprise doit prendre en compte pour satisfaire ses clients.
DemandIn economics, demand is the quantity of a good that consumers are willing and able to purchase at various prices during a given time. The relationship between price and quantity demand is also called the demand curve. Demand for a specific item is a function of an item's perceived necessity, price, perceived quality, convenience, available alternatives, purchasers' disposable income and tastes, and many other options. Innumerable factors and circumstances affect a consumer's willingness or to buy a good.
Demand curveIn a demand schedule, a demand curve is a graph depicting the relationship between the price of a certain commodity (the y-axis) and the quantity of that commodity that is demanded at that price (the x-axis). Demand curves can be used either for the price-quantity relationship for an individual consumer (an individual demand curve), or for all consumers in a particular market (a market demand curve). It is generally assumed that demand curves slope down, as shown in the adjacent image.
