Évaluation des politiques publiquesL’évaluation des politiques publiques en tant que nouvel outil d’aide à la décision publique est apparue aux États-Unis dans les années 1960 avant de se développer au Royaume-Uni, dans les pays scandinaves puis dans les autres démocraties occidentales vingt ans plus tard, notamment à l’initiative de la Commission européenne, qui en a fait une exigence règlementaire systématique dans le cadre des financements alloués aux États membres à partir des années 1990.
PolicyPolicy is a deliberate system of guidelines to guide decisions and achieve rational outcomes. A policy is a statement of intent and is implemented as a procedure or protocol. Policies are generally adopted by a governance body within an organization. Policies can assist in both subjective and objective decision making. Policies used in subjective decision-making usually assist senior management with decisions that must be based on the relative merits of a number of factors, and as a result, are often hard to test objectively, e.
ÉquipeUne équipe est un petit groupe d'individus partenaires dans un but commun. Temporaires ou permanentes, en mode hiérarchique ou en mode transverse, on peut distinguer : L'équipe de travail ; L'équipe de résolution de problème ou d'amélioration ; L'équipe autonome ; L'équipe transverse ; L'équipe virtuelle ; L'équipe mananagériale (conseil d'administration, équipe ou comité de direction, etc.) L'équipe de gestion de projet.
Politique publiqueUne politique publique est une intervention de l'État ou d'une autre autorité publique (banque centrale, collectivité territoriale, ...) afin d'avoir un effet sur la société ou un territoire. Les politiques publiques sont la modalité d'action de la puissance publique. Jean-Claude Thoenig définit les politiques publiques comme les . Le terme prend un sens différent selon la discipline qui l'utilise.
Politique monétaireLa politique monétaire est la politique publique menée par l'autorité monétaire (en général, la banque centrale). Elle a souvent vocation à assurer la stabilité des prix, le plein-emploi ou encore la stabilité du taux de change. La politique monétaire exploite un certain nombre de canaux de transmission tels que le taux d'intérêt, le taux de change ou les valeurs boursières. Elle se distingue de la politique budgétaire. Ces deux politiques interagissent et forment ensemble le policy-mix.
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.
Politique économiqueLa politique économique est l'ensemble des interventions des administrations publiques (dont l’État, la banque centrale, et les collectivités territoriales) sur l’activité économique pour atteindre des objectifs (croissance, plein-emploi, justice sociale). Ces objectifs permettent de corriger les déséquilibres (inflation, inégalités de revenu et de richesse, chômage, déficit des finances publiques, excès de création monétaire).
Team buildingLe team building, en français renforcement d'équipe ou consolidation d’équipe, est une méthode qui est apparue aux États-Unis au début des années 1980 et dont l'objectif est le resserrement des liens sociaux au sein d’un groupe de personnes appartenant à une entreprise ou à une institution. Le concept a connu un réel essor à partir des années 1990, dans un contexte socioculturel où le travail d’équipe est valorisé par la culture d’entreprise.
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.
Programmation dynamiqueEn informatique, la programmation dynamique est une méthode algorithmique pour résoudre des problèmes d'optimisation. Le concept a été introduit au début des années 1950 par Richard Bellman. À l'époque, le terme « programmation » signifie planification et ordonnancement. La programmation dynamique consiste à résoudre un problème en le décomposant en sous-problèmes, puis à résoudre les sous-problèmes, des plus petits aux plus grands en stockant les résultats intermédiaires.
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.
ComportementLe terme « comportement » désigne les actions d'un être vivant. Il a été introduit en psychologie française en 1908 par Henri Piéron comme équivalent français de l'anglais-américain behavior. On l'utilise notamment en éthologie (humaine et animale) ou en psychologie expérimentale. Il peut aussi être pris comme équivalent de conduite dans l'approche psychanalytique. Le comportement d'un être vivant est la partie de son activité qui se manifeste à un observateur.
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.
Evidence-based policyEvidence-based policy is a concept in public policy that advocates for policy decisions to be grounded on, or influenced by, rigorously established objective evidence. This concept presents a stark contrast to policymaking predicated on ideology, 'common sense,' anecdotes, or personal intuitions. The approach mirrors the effective altruism movement's philosophy within governmental circles. The methodology employed in evidence-based policy often includes comprehensive research methods such as randomized controlled trials (RCT).
Algorithme du gradient stochastiqueL'algorithme du gradient stochastique est une méthode de descente de gradient (itérative) utilisée pour la minimisation d'une fonction objectif qui est écrite comme une somme de fonctions différentiables. À la fois l'estimation statistique et l'apprentissage automatique s'intéressent au problème de la minimisation d'une fonction objectif qui a la forme d'une somme : où le paramètre qui minimise doit être estimé. Chacune des fonctions est généralement associée avec la -ème observation de l'ensemble des données (utilisées pour l'apprentissage).
Cost–utility analysisCost–utility analysis (CUA) is a form of economic analysis used to guide procurement decisions. The most common and well-known application of this analysis is in pharmacoeconomics, especially health technology assessment (HTA). In health economics, the purpose of CUA is to estimate the ratio between the cost of a health-related intervention and the benefit it produces in terms of the number of years lived in full health by the beneficiaries. Hence it can be considered a special case of cost-effectiveness analysis, and the two terms are often used interchangeably.
Apprentissage actifL’apprentissage actif est un modèle d’apprentissage semi-supervisé où un oracle intervient au cours du processus. Plus précisément, contrairement au cadre classique où les données sont connues et imposées, en apprentissage actif, c'est l'algorithme d'apprentissage qui demande des informations pour des données précises. Cette technique repose sur l'hypothèse que l’acquisition de données non étiquetées est beaucoup moins coûteuse que celle de données étiquetées.
Analyse coût-avantagevignette|Exemple de graphique d'analyse coût-avantage L'analyse coût-avantage aussi connue comme analyse coût-bénéfice (anglicisme) est un terme qui renvoie tout à la fois à : une méthode formelle que l'on utilise pour aider à estimer ou évaluer le dossier monté pour un projet ou une proposition, ce dossier étant lui-même une « estimation de projet » ; une approche informelle pour prendre une décision, quelle qu'elle soit.
Comportement organisationnelLe comportement organisationnel est une discipline carrefour qui regroupe l'étude et le management du comportement humain au sein des organisations ainsi que l'étude et le management de ces organisations. Il reprend, aux niveaux de l'individu, du groupe et de l'organisation, les concepts de la psychologie individuelle (et plus particulièrement la psychologie du travail devenue la psychologie organisationnelle), la psychologie sociale au niveau du groupe, la sociologie et plus particulièrement la sociologie des organisations et la sociologie du conflit, l'anthropologie et les sciences politiques.
Stochastic optimizationStochastic optimization (SO) methods are optimization methods that generate and use random variables. For stochastic problems, the random variables appear in the formulation of the optimization problem itself, which involves random objective functions or random constraints. Stochastic optimization methods also include methods with random iterates. Some stochastic optimization methods use random iterates to solve stochastic problems, combining both meanings of stochastic optimization.
