Agent intelligentEn intelligence artificielle, un agent intelligent (AI) est une entité autonome capable de percevoir son environnement grâce à des capteurs et aussi d'agir sur celui-ci via des effecteurs afin de réaliser des objectifs. Un agent intelligent peut également apprendre ou utiliser des connaissances pour pouvoir réaliser ses objectifs. Ils peuvent être simples ou complexes. Par exemple, un simple système réactif, comme le thermostat est considéré comme étant un agent intelligent.
Agent logicielEn informatique, un agent ou agent logiciel (du latin agere : agir) est un logiciel qui agit de façon autonome. C'est un programme qui accomplit des tâches à la manière d'un automate et en fonction de ce que lui a demandé son auteur. Dans le contexte d'Internet, les agents intelligents sont liés au Web sémantique, dans lequel ils sont utilisés pour faire à la place des humains les recherches et les corrélations entre les résultats de ces recherches. Ceci se fait en fonction de règles prédéfinies.
Protection socialeLa protection sociale est l'ensemble des mécanismes de prévoyance collective qui permettent aux individus ou aux ménages de faire face financièrement aux conséquences des risques sociaux, c'est-à-dire aux situations pouvant provoquer une baisse des ressources ou une hausse des dépenses (vieillesse, maladie, invalidité, chômage, charges de famille...).
Système multi-agentsEn informatique, un système multi-agent (SMA) est un système composé d'un ensemble d'agents (un processus, un robot, un être humain, une fourmi etc.), actifs dans un certain environnement et interagissant selon certaines règles. Un agent est une entité caractérisée par le fait qu'elle est, au moins partiellement, autonome, ce qui exclut un pilotage centralisé du système global.
Apprentissage par renforcement profondL'apprentissage par renforcement profond (en anglais : deep reinforcement learning ou deep RL) est un sous-domaine de l'apprentissage automatique (en anglais : machine learning) qui combine l'apprentissage par renforcement et l'apprentissage profond (en anglais : deep learning). L'apprentissage par renforcement considère le problème d'un agent informatique (par exemple, un robot, un agent conversationnel, un personnage dans un jeu vidéo, etc.) qui apprend à prendre des décisions par essais et erreurs.
État-providenceL'État-providence (ou État-social en Suisse) est une forme de politique adoptée par certains États qui se dotent de larges compétences réglementaires, économiques et sociales en vue d'assurer une panoplie plus ou moins étendue de dépenses sociales au bénéfice de leurs citoyens. L'élément central de l’État-providence sont les assurances sociales qui résultent d'une socialisation des risques au travers de l'assurance chômage, de l'assurance maladie, de l'assurance contre les risques au travail et de l'assurance retraite.
Apprentissage par renforcementEn intelligence artificielle, plus précisément en apprentissage automatique, l'apprentissage par renforcement consiste, pour un agent autonome ( robot, agent conversationnel, personnage dans un jeu vidéo), à apprendre les actions à prendre, à partir d'expériences, de façon à optimiser une récompense quantitative au cours du temps. L'agent est plongé au sein d'un environnement et prend ses décisions en fonction de son état courant. En retour, l'environnement procure à l'agent une récompense, qui peut être positive ou négative.
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.
Multi-agent reinforcement learningMulti-agent reinforcement learning (MARL) is a sub-field of reinforcement learning. It focuses on studying the behavior of multiple learning agents that coexist in a shared environment. Each agent is motivated by its own rewards, and does actions to advance its own interests; in some environments these interests are opposed to the interests of other agents, resulting in complex group dynamics. Multi-agent reinforcement learning is closely related to game theory and especially repeated games, as well as multi-agent systems.
Reinforcement learning from human feedbackIn machine learning, reinforcement learning from human feedback (RLHF) or reinforcement learning from human preferences is a technique that trains a "reward model" directly from human feedback and uses the model as a reward function to optimize an agent's policy using reinforcement learning (RL) through an optimization algorithm like Proximal Policy Optimization. The reward model is trained in advance to the policy being optimized to predict if a given output is good (high reward) or bad (low reward).
Embodied agentIn artificial intelligence, an embodied agent, also sometimes referred to as an interface agent, is an intelligent agent that interacts with the environment through a physical body within that environment. Agents that are represented graphically with a body, for example a human or a cartoon animal, are also called embodied agents, although they have only virtual, not physical, embodiment. A branch of artificial intelligence focuses on empowering such agents to interact autonomously with human beings and the environment.
Rational agentA rational agent or rational being is a person or entity that always aims to perform optimal actions based on given premises and information. A rational agent can be anything that makes decisions, typically a person, firm, machine, or software. The concept of rational agents can be found in various disciplines such as artificial intelligence, cognitive science, decision theory, economics, ethics, game theory, and the study of practical reason. In reference to economics, rational agent refers to hypothetical consumers and how they make decisions in a free market.
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.
Vie privéevignette|droite|Dessin de Cham dans Le Charivari en 1868 : « Le portrait de ma femme que vous envoyez à l’Exposition ? Vous lui avez mis un grain de beauté sous le bras gauche, c’est de la vie privée. Je vous fais un procès ». La vie privée (du latin privatus, « séparé de, privé de ») est la capacité, pour une personne ou pour un groupe de personnes, de s'isoler afin de protéger son bien-être. Les limites de la vie privée ainsi que ce qui est considéré comme privé diffèrent selon les groupes, les cultures et les individus, selon les coutumes et les traditions bien qu'il existe toujours un certain tronc commun.
Droit au respect de la vie privéedroite|vignette| Le respect de la vie privée peut être limitée par la surveillance – dans ce cas par la vidéosurveillance. Le droit à la vie privée est un élément juridique qui vise à protéger le respect de la vie privée des individus. Plus de 150 constitutions nationales mentionnent le droit à la vie privée. Le , l'assemblée générale des Nations Unies adopte la Déclaration universelle des droits de l'homme (DUDH) rédigée à l'origine pour garantir les droits individuels de chacun, en tout lieu.
PrixLe prix, exprimé en un montant de référence (en général monétaire), est la traduction de la compensation qu'un opérateur est disposé à remettre à un autre en contrepartie de la cession d'un bien ou un service. Le prix mesure la valeur vénale d'une transaction et en constitue l'un des éléments essentiels. Le mécanisme de formation des prix est un des concepts centraux de la microéconomie, spécialement dans le cadre de l'analyse de l'économie de marché, où les prix jouent un rôle primordial dans la recherche et la définition d'un prix dit « d'équilibre » (alors qu'ils jouent un rôle plus mineur dans une économie administrée).
Intelligence artificielle distribuéeL'Intelligence Artificielle Distribuée (IAD) est une branche de l'Intelligence artificielle. On distinguera : le principe d'adapter les approches de l'Intelligence Artificielle classique sur une architecture distribuée (par exemple avec une parallélisation des programmes) les approches où l'Intelligence Artificielle est conceptuellement répartie sur un certain nombre d'entités (réseaux de neurones artificiels, systèmes multi-agents) de façon similaire à une Intelligence distribuée.
Bien collectifEn économie publique, un bien collectif est un bien dont la consommation par un individu supplémentaire ne réduit pas la satisfaction des autres. Le bien collectif existant ou créé, est accessible à tous sans condition : comme l'air pur, une justice intègre et rapide, un réseau de téléphone qui fonctionne bien, une bonne route. Il existe aussi des services collectifs rendus par un bien privé tel que la radio ou les autoroutes. Les exemples typiques sont les forêts, les espaces maritimes de pêche, les nappes d'eau souterraines ou les systèmes d'irrigation.
Économie du bien-êtreL’économie du bien-être est une branche de l'économie qui s'intéresse à la définition et à la mesure du bien-être social, ainsi qu'au cadre d'étude à partir duquel sont conçues les politiques publiques. Elle cherche principalement à répondre à la question : « Entre plusieurs situations économiques possibles - chaque situation étant caractérisée par la façon dont sont réparties les ressources et les revenus, laquelle est la meilleure ? ».
Libre marchéUn libre marché est un marché dans lequel les transactions (prix, quantités, mesures...) entre acheteurs et vendeurs sont déterminées seulement par leur consentement mutuel. Cela exclut que l'une des parties obtienne la conclusion du marché par contrainte ou par tromperie ; cela exclut également l'intervention d'un tiers pour forcer ou empêcher le marché : notamment, cela limite l'intervention des pouvoirs publics à l'application des droits de propriétés, respect des contrats et vérification du consentement.
