Apprentissage profondL'apprentissage profond ou apprentissage en profondeur (en anglais : deep learning, deep structured learning, hierarchical learning) est un sous-domaine de l’intelligence artificielle qui utilise des réseaux neuronaux pour résoudre des tâches complexes grâce à des architectures articulées de différentes transformations non linéaires. Ces techniques ont permis des progrès importants et rapides dans les domaines de l'analyse du signal sonore ou visuel et notamment de la reconnaissance faciale, de la reconnaissance vocale, de la vision par ordinateur, du traitement automatisé du langage.
Réseau de neurones à propagation avantUn réseau de neurones à propagation avant, en anglais feedforward neural network, est un réseau de neurones artificiels acyclique, se distinguant ainsi des réseaux de neurones récurrents. Le plus connu est le perceptron multicouche qui est une extension du premier réseau de neurones artificiel, le perceptron inventé en 1957 par Frank Rosenblatt. vignette|Réseau de neurones à propagation avant Le réseau de neurones à propagation avant est le premier type de réseau neuronal artificiel conçu. C'est aussi le plus simple.
Réseau neuronal convolutifEn apprentissage automatique, un réseau de neurones convolutifs ou réseau de neurones à convolution (en anglais CNN ou ConvNet pour convolutional neural networks) est un type de réseau de neurones artificiels acycliques (feed-forward), dans lequel le motif de connexion entre les neurones est inspiré par le cortex visuel des animaux. Les neurones de cette région du cerveau sont arrangés de sorte qu'ils correspondent à des régions qui se chevauchent lors du pavage du champ visuel.
Réseau de neurones récurrentsUn réseau de neurones récurrents (RNN pour recurrent neural network en anglais) est un réseau de neurones artificiels présentant des connexions récurrentes. Un réseau de neurones récurrents est constitué d'unités (neurones) interconnectées interagissant non-linéairement et pour lequel il existe au moins un cycle dans la structure. Les unités sont reliées par des arcs (synapses) qui possèdent un poids. La sortie d'un neurone est une combinaison non linéaire de ses entrées.
Types of artificial neural networksThere are many types of artificial neural networks (ANN). Artificial neural networks are computational models inspired by biological neural networks, and are used to approximate functions that are generally unknown. Particularly, they are inspired by the behaviour of neurons and the electrical signals they convey between input (such as from the eyes or nerve endings in the hand), processing, and output from the brain (such as reacting to light, touch, or heat). The way neurons semantically communicate is an area of ongoing research.
Réseau de neurones artificielsUn réseau de neurones artificiels, ou réseau neuronal artificiel, est un système dont la conception est à l'origine schématiquement inspirée du fonctionnement des neurones biologiques, et qui par la suite s'est rapproché des méthodes statistiques. Les réseaux de neurones sont généralement optimisés par des méthodes d'apprentissage de type probabiliste, en particulier bayésien.
Privacy lawPrivacy law is the body of law that deals with the regulating, storing, and using of personally identifiable information, personal healthcare information, and financial information of individuals, which can be collected by governments, public or private organisations, or other individuals. It also applies in the commercial sector to things like trade secrets and the liability that directors, officers, and employees have when handing sensitive information.
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.
Technologies améliorant la confidentialitéLes technologies améliorant la confidentialité ou technologies d’amélioration de la confidentialité (TAC ou PET, de l’anglais privacy-enhancing technologies) sont des méthodes de protection des données. Les TAC permettent aux utilisateurs en ligne de protéger la confidentialité de leurs informations personnelles identifiables (IPI) fournies et traitées par des services ou des applications. Les TAC utilisent des techniques pour minimiser la possession de données personnelles sans perdre la fonctionnalité d'un système d'information.
User interface designUser interface (UI) design or user interface engineering is the design of user interfaces for machines and software, such as computers, home appliances, mobile devices, and other electronic devices, with the focus on maximizing usability and the user experience. In computer or software design, user interface (UI) design primarily focuses on information architecture. It is the process of building interfaces that clearly communicates to the user what's important. UI design refers to graphical user interfaces and other forms of interface design.
Protection de la vie privée dès la conceptionLa protection de la vie privée dès la conception, privacy by design en anglais, est une approche de l’ingénierie des systèmes qui prend en compte la vie privée tout au long du processus. Ce concept est un exemple de la (approche qui intègre les valeurs de l’humain dans tout le processus de la conception de la technologie).
Matrix decompositionIn the mathematical discipline of linear algebra, a matrix decomposition or matrix factorization is a factorization of a matrix into a product of matrices. There are many different matrix decompositions; each finds use among a particular class of problems. In numerical analysis, different decompositions are used to implement efficient matrix algorithms. For instance, when solving a system of linear equations , the matrix A can be decomposed via the LU decomposition.
Conception centrée sur l'utilisateurLa conception centrée sur l'utilisateur ou conception orientée utilisateur (UCD, user-centered design en anglais) est une philosophie et une démarche de conception surtout présente en ergonomie informatique, où les besoins, les attentes et les caractéristiques propres des utilisateurs finaux sont pris en compte à chaque étape du processus de développement d'un produit. La norme ISO 9241-210 qui annule et remplace la norme ISO 13407 définit sept ensembles de pratique de base pour mettre en œuvre le processus de conception centrée sur l'utilisateur.
Système de recommandationLes systèmes de recommandation sont une forme spécifique de filtrage de l'information (SI) visant à présenter les éléments d'information (films, musique, livres, news, images, pages Web, etc) qui sont susceptibles d'intéresser l'utilisateur. Généralement, un système de recommandation permet de comparer le profil d'un utilisateur à certaines caractéristiques de référence, et cherche à prédire l'« avis » que donnerait un utilisateur.
Interface graphiquethumb|Quelques widgets typiques. En informatique, une interface graphique (en anglais GUI pour graphical user interface) ou un environnement graphique est un dispositif de dialogue homme-machine, dans lequel les objets à manipuler sont dessinés sous forme de pictogrammes à l'écran, de sorte que l'usager peut les utiliser en imitant la manipulation physique de ces objets avec un dispositif de pointage, le plus souvent une souris. Ce type d'interface a été créé en 1973 sur le Xerox Alto par les ingénieurs du Xerox PARC pour remplacer les interfaces en ligne de commande.
Data sharingData sharing is the practice of making data used for scholarly research available to other investigators. Many funding agencies, institutions, and publication venues have policies regarding data sharing because transparency and openness are considered by many to be part of the scientific method. A number of funding agencies and science journals require authors of peer-reviewed papers to share any supplemental information (raw data, statistical methods or source code) necessary to understand, develop or reproduce published research.
Médecine fondée sur les faitsLa médecine fondée sur les faits (ou médecine fondée sur les données probantes ; voir les autres synonymes) se définit comme . On utilise plus couramment le terme anglais , et parfois les termes médecine fondée sur les preuves ou médecine factuelle. Ces preuves proviennent d'études cliniques systématiques, telles que des essais contrôlés randomisés en double aveugle, des méta-analyses, éventuellement des études transversales ou de suivi bien construites.
Filtrage collaboratifvignette|Illustration d'un filtrage collaboratif où un système de recommandation doit prédire l'évaluation d'un objet par un utilisateur en se basant sur les évaluations existantes. Le filtrage collaboratif (de l’anglais : en) regroupe l'ensemble des méthodes qui visent à construire des systèmes de recommandation utilisant les opinions et évaluations d'un groupe pour aider l'individu. Il existe trois principaux axes de recherche dans ce domaine, dépendant chacun des données recueillies sur les utilisateurs du système : le filtrage collaboratif actif ; le filtrage collaboratif passif ; le filtrage basé sur le contenu.
Deepfakevignette|Deepfake sur Kim Jong-Un. Le deepfake , ou hypertrucage, est une technique de synthèse multimédia reposant sur l'intelligence artificielle. Elle peut servir à superposer des fichiers vidéo ou audio existants sur d'autres fichiers vidéo (par exemple changer le visage d'une personne sur une vidéo) ou audio (par exemple reproduire la voix d'une personne pour lui faire dire des choses inventées). Cette technique peut être utilisée pour créer des infox et des canulars malveillants.
Matrice symétriquevignette|Matrice 5x5 symétrique. Les coefficients égaux sont représentés par la même couleur. En algèbre linéaire et multilinéaire, une matrice symétrique est une matrice carrée qui est égale à sa propre transposée, c'est-à-dire telle que a = a pour tous i et j compris entre 1 et n, où les a sont les coefficients de la matrice et n est son ordre. Les coefficients d'une matrice symétrique sont symétriques par rapport à la diagonale principale (du coin en haut à gauche jusqu'à celui en bas à droite).
