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[***] [Simulation] [Militaire] [Données] [Systémique] [Organismes] [Big data] [Entreprise] [Informatique] [ESN] [Métier] [Intelligence artificielle]
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DéfinitionSignificationSecteursBranchesPôlesThèmeG  
AgentUnité (ou entité) autonome capable de représentation, d'action et de communication. Dans le domaine de l'intelligence artificielle, l'agent est un robot ou un programme informatique doté de la capacité de percevoir son environnement, généralement via des capteurs, et d'agir en retour en fonction de cette perception et de règles. Il existe plusieurs types d'agents agissants dans des environnements définis. Un agent conversationnel repose sur des algorithmes de traitement du langage, c'est son domaine. Les systèmes multi-agents sont constitués de plusieurs agents agissant de concert dans un domaine donné (voir Intelligence Artificielle distribuée). Intelligence artificielle
Agent conversationnel ou chatbotInterface homme-machine qui gère l'interaction entre des humains et un agent via un dialogue. Les chatbots reposent sur des échanges en langage naturel. Le système interprète les formulations de l'utilisateur et y apporte des réponses, elles aussi en langage naturel. La technologie des agents conversationnels repose sur la branche du traitement du langage.Intelligence artificielle
Algorithme adaptatifAlgorithme capable de modifier ses réponses ou les données traitées en fonction de l'évolution de son environnement. Par opposition à un algorithme déterministe, un algorithme adaptatif est dit non-déterministe ou probabiliste. Deux exécutions du même algorithme adaptatif peuvent donner des choix différents.Intelligence artificielle
Analyse prédictiveEnsemble des technologies d'analyse de données et de statistique, destinées à produire des prédictions, ou hypothèses prédictives, et/ou des modèles statistiques sur des événements susceptibles de se produire. L'Analyse prédictive est de plus en plus utilisée dans les entreprises, par exemple en marketing pour prédire le comportement des consommateurs.Intelligence artificielle
Apprentissage automatique (ou machine learning)Branche de l'intelligence artificielle axée sur des processus d'apprentissage permettant à une machine d'évoluer, sans que ses algorithmes ne soient modifiés. Il existe plusieurs types de machine learning : statistique, supervisé (c'est-à-dire dont les règles d'apprentissage sont définies à partir d'une base d'exemples), non-supervisé.Intelligence artificielle
Apprentissage profond (deep learning)Méthode de machine learning faisant partie du champ de recherche "Apprentissage Automatique" de l'intelligence artificielle. Le deep learning permet un apprentissage non supervisé. Il s'appuie sur l'analyse d'un modèle de données. Il est notamment adapté à la reconnaissance d'image ou au traitement du langage naturel.Intelligence artificielle
Arbre de décisionReprésentation graphique, sous forme d'arbre ou d'arborescence, des règles entrant dans le processus de prise de décision. L'arbre de décision est composé de nœuds de décision et de branches. Utilisé dans le machine learning, il permet de calculer différents résultats en fonction de décision prise, et de faire des prédictions en se basant sur des calculs de probabilités.Intelligence artificielle
Base de connaissanceEnsemble des informations relatives à un sujet donné. Une base de connaissance comporte l'ensemble du savoir que l'expert d'un domaine doit maîtriser pour pouvoir exercer son expertise. Ce type de brique est notamment utilisé dans les systèmes experts.Intelligence artificielle
BayésienSe dit d'un calcul de probabilité qui repose sur le théorème du mathématicien britannique Thomas Bayes. En intelligence artificielle, l'inférence bayésienne est un raisonnement permettant de déduire la probabilité de survenance ou non d'un événement.Intelligence artificielle
ChatbotAgent conversationnelIntelligence artificielle
ChatbotOu plutôt : "dialogueur" ou son synonyme "agent de dialogue". Logiciel spécialisé dans le dialogue en langage naturel avec un humain, qui est capable notamment de répondre à des questions ou de déclencher l’exécution d’une tâche.Intelligence artificielle
Deep learningApprentissage profondIntelligence artificielle
HeuristiqueFait référence aux méthodes de résolution de problème s'appuyant sur de précédents résultats. L'heuristique n'e s'appuie pas sur une modélisation formelle et ne garantit pas nécessairement des réponses efficaces. D'après les informaticiens Newell, Shaw et Simon, il s'agit d'"un processus qui peut résoudre un problème donné, mais n'offre aucune garantie d'y parvenir". En clair, le système doit choisir entre plusieurs possibilités sans aucune certitude que son choix soit le bon.Intelligence artificielle
Inférence ou raisonnementOpération de déduction à partir d'informations implicites. Comme la logique, elle est à la base de tout raisonnement. L'inférence permet de créer des liens entre les informations afin d'en tirer une assertion, une conclusion ou une hypothèse. Elle fait appel à un ensemble de règles se basant sur un système de références.Intelligence artificielle
Intelligence ArtificiellePlusieurs définitions peuvent être applicables à l'IA. Elle est définie par l'un de ses créateurs, Marvin Lee Minsky, comme "la construction de programmes informatiques qui s'adonnent à des tâches qui sont, pour l'instant, accomplies de façon plus satisfaisante par des êtres humains car elles demandent des processus mentaux de haut niveau tels que : l'apprentissage perceptuel, l'organisation de la mémoire et le raisonnement critique". Par extension, l'IA est une discipline scientifique recouvrant les méthodes et l'ingénierie de fabrication de machines et programmes dits intelligents. L'objectif de l'IA est de produire des machines autonomes capables d'accomplir des tâches complexes en utilisant des processus réflectifs semblables à ceux des humains.
L’intelligence artificielle désigne principalement dans le débat public contemporain une nouvelle classe d’algorithmes, paramétrés à partir de techniques dites d’apprentissage : les instructions à exécuter ne sont plus programmées explicitement par un développeur humain, elles sont en fait générées par la machine elle-même, qui « apprend » à partir des données qui lui sont fournies. Ces algorithmes d’apprentissage peuvent accomplir des tâches dont sont incapables les algorithmes classiques (reconnaître un objet donné sur de très vastes corpus d’images, par exemple). En revanche, leur logique sous-jacente reste incompréhensible et opaque y compris à ceux qui les construisent.
-Intelligence artificielle- Intelligence artificielle
Intelligence artificielleEnsemble des techniques et des applications qui permettent de créer une machine capable d’imiter de manière autonome, l’intelligence humaine.-Intelligence artificielle- Intelligence artificielle
Intelligence Artificielle Distribuée (IAD)Branche de l'intelligence artificielle dont le but est de créer des systèmes décentralisés, généralement multi-agents, capables de coopérer et de se coordonner. L'intelligence artificielle distribuée étudie les techniques permettant à des agents autonomes d'interagir, et les moyens de répartir un problème entre ces agents. Ces techniques sont inspirées des structures complexes de certaines sociétés d'insectes comme les fourmis. Un des domaines d'application de l'IAD est la coordination d'agents autonomes mobiles (comme les avions ou les voitures) - qui doivent apprendre à s'éviter tout en ayant des contraintes de trajet et de temps.Intelligence artificielle
Intelligence artificielle faibleFait référence au fonctionnement d'un système qui simule un comportement intelligent dans un domaine restreint.Intelligence artificielle
Intelligence artificielle forteC'est l'aptitude d'une machine capable non seulement de reproduire les capacités de réflexion et d'interaction intelligentes (analyse, raisonnement, action rationnelle), mais aussi d'avoir une "conscience", des "sentiments" et la compréhension de ses propres raisonnements. Sujet de polémique, l'IA forte suppose, selon ses détracteurs, que la machine "pense" savoir ce qu'elle "ressent" et connaisse ce qu'elle ressent. En somme qu'elle soit douée de conscience, ce qui est, disent-ils, inaccessible à un système, quelle que soit sa complexité. Certains définissent l'IA forte par la capacité de résoudre des problèmes complexes dans n'importe quel environnement avec un niveau égal ou supérieur à l'intelligence humaine.Intelligence artificielle
Langage naturelLangage utilisé par les humains par opposition au langage formel ou langage machine. Le langage naturel est le support de la communication verbale ou écrite chez les humains.Intelligence artificielle
LogiqueC'est la science du raisonnement et de l'application ou de l'expression du raisonnement. Avec la représentation et le raisonnement, ou inférence, la logique constitue le troisième facteur du triptyque de la capacité de déduction d'un système. Il existe plusieurs types de logiques, la logique propositionnelle, la logique de premier ordre, etc.Intelligence artificielle
Logique floueRaisonnement incluant toutes les possibilités intermédiaires entre les valeurs vrai ou faux. La logique conventionnelle des systèmes informatiques déterministes, c'est-à-dire qui ne relèvent pas du domaine de l'IA, repose sur les valeurs vrai ou faux, équivalentes au oui ou non des humains. Capables de prendre en charge la logique floue, les humains, et l'IA, intègrent, en plus, un certain nombre de nuances entre ces valeurs, comme par exemple les valeurs souvent ou rarement qui peuvent s'intercaler entre les valeurs toujours et jamais.Intelligence artificielle
Machine learningApprentissage automatiqueIntelligence artificielle
ModélisationConsiste à élaborer des modèles à partir d'informations afin de simuler des systèmes complexes. Ceux-ci peuvent renvoyer à des situations ou des objets. Le but de la modélisation en IA est d'informer le système qui l'utilise sur la situation et le fonctionnement de l'objet modélisé.Intelligence artificielle
Ordonnancement et planificationEnsemble des capacités d'un système à contrôler un autre système et à réagir en temps réel. L'ordonnancement et la planification reposent sur les capacités du système de contrôle à évaluer une situation ou un événement, à prendre des décisions et à planifier des tâches. Un système d'ordonnancement et de planification a par exemple pu contrôler, sans intervention humaine, une navette spatiale pendant 24 heures.Intelligence artificielle
PerceptionCapacité d'un système à recevoir des stimuli liés à un objet ou un événement présent dans son environnement. Ces stimuli, ou informations, sont perçus par un appareillage constitué de capteurs. L'analyse des données issues de ces stimuli permet au système de caractériser l'objet ou l'environnement en question. Cette notion est utilisée dans la reconnaissance faciale par exemple.Intelligence artificielle
PlanificationOrdonnancementIntelligence artificielle
ProbabilitésBranche des mathématiques qui étudie les phénomènes soumis au hasard et à l'incertitude. Dans le domaine de l'intelligence artificiel, son but est de créer des systèmes de raisonnement probabiliste, par opposition aux systèmes déterministes.Intelligence artificielle
RaisonnementInférenceIntelligence artificielle
RèglesFormat de représentation des connaissances exploitable par un ordinateur dans une base de connaissances. Utilisées dans les systèmes experts, les règles sont représentées sous la forme du couple si (prémisses) alors (conclusion).Intelligence artificielle
Représentation des connaissancesBranche de l'intelligence artificielle qui traite des modèles de représentation de l'information, ou des connaissances, dans le but de former des hypothèses et de produire des inférences. Les connaissances sont classées par typologies : toujours vraies (un carré est un polygone qui possède quatre côtés), incertaines/certaines, évolutives…Intelligence artificielle
Réseaux BayésiensReprésentation, ou langage, graphique probabiliste exprimant la certitude ou l'incertitude d'une inférence. Les réseaux Bayésiens reposent sur la formule du mathématicien britannique Thomas Bayes reliant les probabilités via des nœuds. Les nœuds contiennent le nom d'une variable et une table de probabilités ou de propositions associées à cette variable en fonction de valeurs parentes.Intelligence artificielle
Réseaux neuronauxLes réseaux neuronaux renvoient à un programme composé d'algorithmes reliés à la manière du cerveau humain. Les réseaux neuronaux imitent ainsi le fonctionnement du cerveau humain : chaque fonction du programme est reliée aux autres, l'information est répartie sur l'ensemble du réseau.Intelligence artificielle
RobotiqueBranche de l'IA portant sur la conception et la fabrication de robots. Ces machines peuvent être des humanoïdes, ou des automates comme dans l'industrie par exemple. La robotique s'appuie sur les autres disciplines de l'IA et sur l'ingénierie mécanique, électrique, hydraulique, entre autres, pour construire des robots.Intelligence artificielle
Science CognitiveDomaine pluridisciplinaire de recherche sur les mécanismes et le fonctionnement des processus mentaux. La science cognitive cherche à décrire les mécanismes de la pensée, de la conscience et de l'intelligence humaine, en vue notamment de les reproduire dans des systèmes informatiques. Cette science regroupe plusieurs disciplines telles que la psychologie, la linguistique, les neurosciences ou encore l'informatique.Intelligence artificielle
Système expertSystème permettant de résoudre des problèmes en s'appuyant sur un ensemble de règles préalablement enregistrées dans une base de connaissances et relatives à un domaine restreint. Il se situe dans l'IAF (ou Intelligence artificielle faible). À la manière d'un expert du domaine traité, le système applique des règles, il est dit déterministe. Lorsque le système ne dispose pas de règles concernant le cas à traiter, il est inopérant. Les systèmes experts ont fait leurs preuves dans des domaines très ciblés où les bases de connaissance suffisent à traiter tous les cas possibles. Un système expert est généralement composé d'une base de connaissance, d'un moteur d'inférence et d'une base de règles.Intelligence artificielle
Test de TuringInventé par le mathématicien britannique Alan Turin en 1950, il est destiné à évaluer l'intelligence d'une machine ou d'un système. Concrètement, il cherche à éprouver sa capacité à travers une conversation en langage naturel, à se faire passer pour un humain. Le test se déroule entre un opérateur humain, un autre humain et une machine, par l'intermédiaire de terminaux et de manière anonyme. L'opérateur doit, à travers des échanges textuels, deviner lequel de ces interlocuteurs est la machine.Intelligence artificielle
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