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.
RenforcementEn psychologie, le renforcement est un procédé qui augmente la probabilité de répétition d'un comportement. Les théories sur l'apprentissage par renforcement sont étudiées par la psychologie béhavioriste et font l'objet de nombreuses applications visant à modifier les comportements animaux et humains. B.F. Skinner fut le premier à en étudier systématiquement les effets sur des rats et des pigeons. Le renforcement est une procédure par laquelle la fréquence d'apparition d'un comportement va augmenter en fonction de sa conséquence.
Filtre particulaireLes filtres particulaires, aussi connus sous le nom de méthodes de Monte-Carlo séquentielles, sont des techniques sophistiquées d'estimation de modèles fondées sur la simulation. Les filtres particulaires sont généralement utilisés pour estimer des réseaux bayésiens et constituent des méthodes 'en-ligne' analogues aux méthodes de Monte-Carlo par chaînes de Markov qui elles sont des méthodes 'hors-ligne' (donc a posteriori) et souvent similaires aux méthodes d'échantillonnage préférentiel.
Rétroaction climatiqueUne rétroaction climatique est le phénomène par lequel un effet sur le climat agit en retour sur ses causes d'une manière qui peut le stabiliser ou au contraire l'amplifier. Dans le premier cas on parle de rétroaction négative (s'opposant à l'effet) dans le second, de rétroaction positive (renforçant l'effet), ce qui peut conduire à un emballement. Ce phénomène est important pour comprendre le réchauffement climatique car ces rétroactions peuvent amplifier ou atténuer l'effet de chaque forçage climatique et jouent donc un rôle important dans la détermination de la sensibilité climatique et les projections sur le climat futur.
Rétroactionvignette|Représentation d'une boucle de rétroaction. La rétroaction (en anglais feedback) est un processus dans lequel un effet intervient aussi comme agent causal sur sa propre origine, la séquence des expressions de la cause principale et des effets successifs formant une boucle de rétroaction. Une rétroaction est une interaction dans laquelle la perturbation d’une variable provoque le changement d'une seconde variable, qui influe à son tour sur la variable initiale. Une rétroaction forme une boucle fermée dans un diagramme de causalité.
Public opinion on climate changePublic opinion on climate change is the aggregate of attitudes or beliefs held by a population concerning issues relating to "anthropogenic climate change, perceptions of climate change risks, concern about its seriousness, and thoughts on what, if anything, should be done to address it." Public opinion on climate change is related to a broad set of variables, including the effects of sociodemographic, political, cultural, economic, and environmental factors" as well as media coverage and interaction with different news and social media.
Langage dédiéUn langage dédié (en anglais, domain-specific language ou DSL) est un langage de programmation dont les spécifications sont conçues pour répondre aux contraintes d’un domaine d'application précis. Il s'oppose conceptuellement aux langages de programmation classiques (ou généralistes) comme Java ou C, qui tendent à traiter un ensemble de domaines. Néanmoins, aucun consensus ne définit précisément ce qu'est un langage dédié. Ce manque de définition précise sur la nature d'un langage dédié rend délicate la tâche d'établir un historique clair sur l'origine du concept.
ChatGPTChatGPT () est un prototype d'agent conversationnel utilisant l'intelligence artificielle, développé par OpenAI et spécialisé dans le dialogue. L'agent conversationnel de ChatGPT repose sur les technologies du traitement automatique des langues (NLP), des grands modèles de langage (LLM) et des chatbots. Il est issu du modèle de langage GPT d'OpenAI, et est affiné en continu grâce à l'utilisation de techniques d'apprentissage supervisé et d'apprentissage par renforcement.
Perte de la biodiversitévignette|redresse=1.5|Selon le Rapport planète vivante 2016 de WWF, l'indice planète vivante affiche un déclin de 58 % des populations mondiales de vertébrés entre 1970 et 2012. La perte de la biodiversité, appelée aussi déclin de la biodiversité ou érosion de la biodiversité ou effondrement de la biodiversité, est une crise écologique qui implique l'extinction d'espèces (végétales ou animales) dans le monde entier, ainsi que la réduction ou la perte locale d'espèces dans un habitat donné, et la disparition d'écosystèmes.
Groupe socialvignette|Une famille Laponne en Norvège aux alentours de 1900. Un groupe est un ensemble de personnes ayant des caractéristiques ou des buts communs socialement partagés. Une prémisse à l'étude des groupes est de considérer que leurs propriétés sont distinctes de celles des individus qui les composent. Les groupes peuvent être en relation directe, vivre dans un même espace ou bien être complètement séparés. De nos jours, avec les moyens de transports et de communications modernes, les groupes sont presque tous indirectement en relation.
Q-learningvignette|400x400px|Dans le Q-learning, l'agent exécute une action a en fonction de l'état s et d'une fonction Q. Il perçoit alors le nouvel état s' et une récompense r de l'environnement. Il met alors à jour la fonction Q. Le nouvel état s' devient alors l'état s, et l'apprentissage continue. En intelligence artificielle, plus précisément en apprentissage automatique, le Q-learning est un algorithme d'apprentissage par renforcement. Il ne nécessite aucun modèle initial de l'environnement.
Domain-specific modelingDomain-specific modeling (DSM) is a software engineering methodology for designing and developing systems, such as computer software. It involves systematic use of a domain-specific language to represent the various facets of a system. Domain-specific modeling languages tend to support higher-level abstractions than general-purpose modeling languages, so they require less effort and fewer low-level details to specify a given system.
