Apprentissage auto-superviséL'apprentissage auto-supervisé ("self-supervised learning" en anglais) (SSL) est une méthode d'apprentissage automatique. Il apprend à partir d'échantillons de données non étiquetés. Il peut être considéré comme une forme intermédiaire entre l'apprentissage supervisé et non supervisé. Il est basé sur un réseau de neurones artificiels. Le réseau de neurones apprend en deux étapes. Tout d'abord, la tâche est résolue sur la base de pseudo-étiquettes qui aident à initialiser les poids du réseau.
Apprentissage superviséL'apprentissage supervisé (supervised learning en anglais) est une tâche d'apprentissage automatique consistant à apprendre une fonction de prédiction à partir d'exemples annotés, au contraire de l'apprentissage non supervisé. On distingue les problèmes de régression des problèmes de classement. Ainsi, on considère que les problèmes de prédiction d'une variable quantitative sont des problèmes de régression tandis que les problèmes de prédiction d'une variable qualitative sont des problèmes de classification.
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.
Weak supervisionWeak supervision, also called semi-supervised learning, is a paradigm in machine learning, the relevance and notability of which increased with the advent of large language models due to large amount of data required to train them. It is characterized by using a combination of a small amount of human-labeled data (exclusively used in more expensive and time-consuming supervised learning paradigm), followed by a large amount of unlabeled data (used exclusively in unsupervised learning paradigm).
Contrôle de la circulation aérienneLe service de contrôle de la circulation aérienne (ATC — de l'anglais Air Traffic Control ), communément appelé contrôle aérien, est un service rendu par des contrôleurs aériens aux aéronefs afin d'aider à l'exécution sûre, rapide et efficace des vols. Il est l'un des trois services de la circulation aérienne prévus par la Convention de Chicago afin d'assurer la sécurité du transport aérien mondial, aux côtés de l'information de vol et de l'alerte.
Reconnaissance automatique de la parolevignette|droite|upright=1.4|La reconnaissance vocale est habituellement traitée dans le middleware ; les résultats sont transmis aux applications utilisatrices. La reconnaissance automatique de la parole (souvent improprement appelée reconnaissance vocale) est une technique informatique qui permet d'analyser la voix humaine captée au moyen d'un microphone pour la transcrire sous la forme d'un texte exploitable par une machine.
Connaissance tacitevignette|Le sergent d'état-major. Anette Aldridge de West Jordan, Utah, une linguiste française servant avec la compagnie C, 142e bataillon de renseignement militaire, Les connaissances tacites regroupent les compétences innées ou acquises, le savoir-faire et l'expérience. Elles sont généralement difficiles à « formaliser » par opposition aux connaissances explicites. Dans une entreprise, la connaissance tacite peut s'assimiler au capital intellectuel. C'est un actif intangible.
Contrôleur aérienUn contrôleur de la circulation aérienne ou contrôleur aérien (parfois surnommé aiguilleur du ciel) est une personne chargée d'assurer un service de contrôle de la circulation aérienne. Il exerce son métier dans la vigie d'une tour de contrôle (pour le contrôle d'aérodrome), ou dans une salle de contrôle d'approche (pour les arrivées et les départs) ou dans un centre de contrôle régional (contrôle en route). Le premier rôle du contrôleur aérien est de séparer les avions et autres appareils volants (l'ensemble étant appelé aéronefs) entre eux.
Apprentissage non superviséDans le domaine informatique et de l'intelligence artificielle, l'apprentissage non supervisé désigne la situation d'apprentissage automatique où les données ne sont pas étiquetées (par exemple étiquetées comme « balle » ou « poisson »). Il s'agit donc de découvrir les structures sous-jacentes à ces données non étiquetées. Puisque les données ne sont pas étiquetées, il est impossible à l'algorithme de calculer de façon certaine un score de réussite.
Apprentissage automatiqueL'apprentissage automatique (en anglais : machine learning, « apprentissage machine »), apprentissage artificiel ou apprentissage statistique est un champ d'étude de l'intelligence artificielle qui se fonde sur des approches mathématiques et statistiques pour donner aux ordinateurs la capacité d'« apprendre » à partir de données, c'est-à-dire d'améliorer leurs performances à résoudre des tâches sans être explicitement programmés pour chacune. Plus largement, il concerne la conception, l'analyse, l'optimisation, le développement et l'implémentation de telles méthodes.
Bandit manchot (mathématiques)vignette|Une rangée de machines à sous à Las Vegas. En mathématiques, plus précisément en théorie des probabilités, le problème du bandit manchot (généralisable en problème du bandit à K bras ou problème du bandit à N bras) se formule de manière imagée de la façon suivante : un utilisateur (un agent), face à des machines à sous, doit décider quelles machines jouer. Chaque machine donne une récompense moyenne que l'utilisateur ne connait pas a priori. L'objectif est de maximiser le gain cumulé de l'utilisateur.
Apprentissage de représentationsEn apprentissage automatique, l'apprentissage des caractéristiques ou apprentissage des représentations est un ensemble de techniques qui permet à un système de découvrir automatiquement les représentations nécessaires à la détection ou à la classification des caractéristiques à partir de données brutes. Cela remplace l'ingénierie manuelle des fonctionnalités et permet à une machine d'apprendre les fonctionnalités et de les utiliser pour effectuer une tâche spécifique.
Travailleur de la connaissanceUn travailleur de la connaissance (en anglais ) est un employé dont le travail consiste à développer et utiliser du savoir en back office plutôt que de produire des marchandises ou des services. Le travailleur de la connaissance peut être différencié par son caractère créatif et non routinier dans la façon de résoudre des problèmes. La majorité de son temps de travail est consacré au support back office d'une organisation. Le cerveau-d’œuvre (ou Knowledge worker) est une unité de connaissance utilisée pour la fabrication d’une œuvre.
Labeled dataLabeled data is a group of samples that have been tagged with one or more labels. Labeling typically takes a set of unlabeled data and augments each piece of it with informative tags. For example, a data label might indicate whether a photo contains a horse or a cow, which words were uttered in an audio recording, what type of action is being performed in a video, what the topic of a news article is, what the overall sentiment of a tweet is, or whether a dot in an X-ray is a tumor.
Reconnaissance de formesthumb|Reconnaissance de forme à partir de modélisation en 3D La reconnaissance de formes (ou parfois reconnaissance de motifs) est un ensemble de techniques et méthodes visant à identifier des régularités informatiques à partir de données brutes afin de prendre une décision dépendant de la catégorie attribuée à ce motif. On considère que c'est une branche de l'intelligence artificielle qui fait largement appel aux techniques d'apprentissage automatique et aux statistiques.
Gestion des connaissancesLa gestion des connaissances (en anglais knowledge management) est une démarche managériale pluridisciplinaire qui regroupe l'ensemble des initiatives, des méthodes et des techniques permettant de percevoir, identifier, analyser, organiser, mémoriser, partager les connaissances des membres d'une organisation – les savoirs créés par l'entreprise elle-même (marketing, recherche et développement) ou acquis de l'extérieur (intelligence économique) – en vue d'atteindre un objectif fixé. Nous sommes submergés d'informations.
Transport Layer SecurityLa Transport Layer Security (TLS) ou « Sécurité de la couche de transport », et son prédécesseur la Secure Sockets Layer (SSL) ou « Couche de sockets sécurisée », sont des protocoles de sécurisation des échanges par réseau informatique, notamment par Internet. Le protocole SSL a été développé à l'origine par Netscape Communications Corporation pour son navigateur Web. L'organisme de normalisation Internet Engineering Task Force (IETF) en a poursuivi le développement en le rebaptisant Transport Layer Security (TLS).
Mass surveillanceMass surveillance is the intricate surveillance of an entire or a substantial fraction of a population in order to monitor that group of citizens. The surveillance is often carried out by local and federal governments or governmental organizations, such as organizations like the NSA, but it may also be carried out by corporations (either on behalf of governments or at their own initiative). Depending on each nation's laws and judicial systems, the legality of and the permission required to engage in mass surveillance varies.
Transfert de connaissancesvignette|Logo illustratif de The Noun Project. Le transfert de connaissances ou compétences, dans les domaines du développement et de l’apprentissage de l'organisation, est le problème pratique de la transmission de données d’une partie de l’organisation à une autre (ou aux autres) partie(s). Le transfert de connaissances ne recouvre qu'une partie de la problématique du transfert de compétences pour les structures.
SurveillanceLa surveillance est l'acte d’observer des activités (humaines en général) ou un lieu. Techniquement, on parle aussi de supervision ou de monitoring. Secrète ou évidente, elle est ancienne ; il y a , L'Art de la guerre de Sun Tzu, décrivait comment utiliser des espions contre des ennemis. Récemment, l’électronique moderne et la technologie informatique, conjointement au développement des satellites, de l'internet et du smartphone ont ouvert de nouveaux champs et moyens à la surveillance (individuelle ou de masse).
