Association Française pour la Simulation
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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
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