Expérience utilisateurthumb|Diagramme situant l'expérience utilisateur L'expérience utilisateur (EU) (en anglais, user experience, abrégé UX) est la qualité du vécu de l'utilisateur dans des environnements numériques ou physiques. C'est une notion de plus en plus courante là où l'on utilisait, encore récemment, les notions d'ergonomie des logiciels et d'utilisabilité.
Life satisfactionLife satisfaction is a measure of a person's overall well-being, assessed in terms of mood, relationship satisfaction, achieved goals, self-concepts, and self-perceived ability to cope with life. Life satisfaction involves a favorable attitude towards one's life—rather than an assessment of current feelings. Life satisfaction has been measured in relation to economic standing, degree of education, experiences, residence, and other factors. Life satisfaction is a key part of subjective well-being.
User experience designUser experience design (UX design, UXD, UED, or XD) is the process of defining the experience a user would go through when interacting with a company, its services, and its products. Design decisions in UX design are often driven by research, data analysis, and test results rather than aesthetic preferences and opinions. Unlike user interface design, which focuses solely on the design of a computer interface, UX design encompasses all aspects of a user's perceived experience with a product or website, such as its usability, usefulness, desirability, brand perception, and overall performance.
Qualité totaleLa qualité totale (management par la qualité totale, MQT en français ou management par la qualité et total quality management TQM en anglais) est une démarche de gestion de la qualité dont l'objectif est l'obtention d'une très large mobilisation et implication de toute l'entreprise pour parvenir à une qualité parfaite en réduisant au minimum les gaspillages et en améliorant en permanence les éléments de sortie (outputs). Cette démarche repose sur ISO 9004, norme qui sert de document explicatif à la norme ISO 9001.
Complexité en espaceEn algorithmique, la complexité en espace est une mesure de l'espace utilisé par un algorithme, en fonction de propriétés de ses entrées. L'espace compte le nombre maximum de cases mémoire utilisées simultanément pendant un calcul. Par exemple le nombre de symboles qu'il faut conserver pour pouvoir continuer le calcul. Usuellement l'espace que l'on prend en compte lorsque l'on parle de l'espace nécessaire pour des entrées ayant des propriétés données est l'espace nécessaire le plus grand parmi ces entrées ; on parle de complexité en espace dans le pire cas.
Prise de décisionvignette|Lorsqu'il s'agit de prendre une décision, il est bon de savoir que des situations différentes nécessitent une approche différente. Il n'y a pas de façon unique de penser/d'agir. la plupart du temps, nous errons dans l'espace du désordre, sans savoir ce qui se passe, sans savoir comment agir. Dans ce cas, nous avons tendance à entrer dans l'espace avec lequel nous nous sentons le plus à l'aise et à commencer à agir. Lorsque vous avez trouvé le Saint Graal, la solution unique pour chaque problème, vous feriez mieux de faire attention.
Alignement des intelligences artificiellesLalignement des intelligences artificielles (ou alignement de l'IA, ou encore problème de l'alignement) est un champ de recherche visant à concevoir des intelligences artificielles (IA) dont les résultats s'orientent vers les objectifs, éthiques ou autres, de leurs concepteurs. On dit ainsi qu'une IA est alignée avec un opérateur si elle essaie de faire ce que l'opérateur veut qu'elle fasse. Les systèmes d'IA peuvent être difficiles à aligner, et être dysfonctionnels ou dangereux si mal alignés.
Fossé explicatifLe fossé explicatif est, en philosophie de l'esprit, la difficulté que les théories physicalistes semblent avoir pour expliquer comment des propriétés physiques peuvent donner naissance à un ressenti telles que la perception d'une couleur ou d'une douleur. Le terme de fossé explicatif a été introduit par le philosophe Joseph Levine en 1983. Dans son article, il utilise la phrase "La douleur est le déclenchement des fibres C" dans le but de montrer que bien que cela puisse être valide dans un sens physiologique, cela ne nous aide pas à comprendre ce que cela fait de ressentir de la douleur.
Complexité en tempsEn algorithmique, la complexité en temps est une mesure du temps utilisé par un algorithme, exprimé comme fonction de la taille de l'entrée. Le temps compte le nombre d'étapes de calcul avant d'arriver à un résultat. Habituellement, le temps correspondant à des entrées de taille n est le temps le plus long parmi les temps d’exécution des entrées de cette taille ; on parle de complexité dans le pire cas. Les études de complexité portent dans la majorité des cas sur le comportement asymptotique, lorsque la taille des entrées tend vers l'infini, et l'on utilise couramment les notations grand O de Landau.
Prise de décision collectiveLa prise de décision collective (en anglais, collaborative decision making ou CDM) est une situation où des individus sont rassemblés en un groupe pour résoudre des problèmes. Selon l'idée de synergie, les décisions prises collectivement ont tendance à être plus efficaces que les décisions prises individuellement. Cependant, il existe des situations dans lesquelles les décisions prises en groupe aboutissent à un mauvais jugement. En psychologie sociale, la prise de décision collective peut être définie comme .
Constraint satisfactionIn artificial intelligence and operations research, constraint satisfaction is the process of finding a solution through a set of constraints that impose conditions that the variables must satisfy. A solution is therefore a set of values for the variables that satisfies all constraints—that is, a point in the feasible region. The techniques used in constraint satisfaction depend on the kind of constraints being considered.
Automated decision-makingAutomated decision-making (ADM) involves the use of data, machines and algorithms to make decisions in a range of contexts, including public administration, business, health, education, law, employment, transport, media and entertainment, with varying degrees of human oversight or intervention. ADM involves large-scale data from a range of sources, such as databases, text, social media, sensors, images or speech, that is processed using various technologies including computer software, algorithms, machine learning, natural language processing, artificial intelligence, augmented intelligence and robotics.
