Interface neuronale directethumb|250px|Schéma d'une interface neuronale directe. Une interface neuronale directe - abrégée IND ou BCI ou encore ICM (interface cerveau-machine, ou encore interface cerveau-ordinateur) est une interface de communication directe entre un cerveau et un dispositif externe (un ordinateur, un système électronique...). Ces systèmes peuvent être conçus dans le but d'étudier le cerveau, d'assister, améliorer ou réparer des fonctions humaines de cognition ou d'action défaillantes. L'IND peut être unidirectionnelle ou bidirectionnelle.
OrthoticsOrthotics (Ορθός) is a medical specialty that focuses on the design and application of orthoses, or braces. An is "an externally applied device used to influence the structural and functional characteristics of the neuromuscular and skeletal systems." Orthotists are professionals who specialize in designing these braces. Orthotic devices are classified into four areas of the body according to the international classification system (ICS): orthotics of the lower extremities, orthotics of the upper extremities, orthotics for the trunk, and orthotics for the head.
Implant cérébralLes implants cérébraux, également appelés « BrainChips » ou « Brain implant » en anglais, sont des systèmes électroniques implantés dans le cerveau, afin de lire ou contrôler certains signaux cérébraux. Ils sont également connus sous le nom de « puce électronique cérébrale ». Les implants cérébraux sont des implants électroniques constitués d'électrodes ou de grilles d'électrodes, permettant de lire et contrôler des signaux cérébraux. Les électrodes peuvent être placées de façon très précises à l'aide de bras robotisés.
Forêt d'arbres décisionnelsvignette|Illustration du principe de construction d'une forêt aléatoire comme agrégation d'arbre aléatoires. En apprentissage automatique, les forêts d'arbres décisionnels (ou forêts aléatoires de l'anglais random forest classifier) forment une méthode d'apprentissage ensembliste. Ils ont été premièrement proposées par Ho en 1995 et ont été formellement proposées en 2001 par Leo Breiman et Adele Cutler. Cet algorithme combine les concepts de sous-espaces aléatoires et de bagging.
Human legThe human leg is the entire lower limb of the human body, including the foot, thigh or sometimes even the hip or buttock region. The major bones of the leg are the femur (thigh bone), tibia (shin bone), and adjacent fibula. The thigh is between the hip and knee, while the calf (rear) and shin (front) are between the knee and foot. Legs are used for standing, many forms of human movement, recreation such as dancing, and constitute a significant portion of a person's mass.
Anatomical terms of motionMotion, the process of movement, is described using specific anatomical terms. Motion includes movement of organs, joints, limbs, and specific sections of the body. The terminology used describes this motion according to its direction relative to the anatomical position of the body parts involved. Anatomists and others use a unified set of terms to describe most of the movements, although other, more specialized terms are necessary for describing unique movements such as those of the hands, feet, and eyes.
Brain-readingBrain-reading or thought identification uses the responses of multiple voxels in the brain evoked by stimulus then detected by fMRI in order to decode the original stimulus. Advances in research have made this possible by using human neuroimaging to decode a person's conscious experience based on non-invasive measurements of an individual's brain activity. Brain reading studies differ in the type of decoding (i.e. classification, identification and reconstruction) employed, the target (i.e.
Classification naïve bayésiennevignette|Exemple de classification naïve bayésienne pour un ensemble de données dont le nombre augmente avec le temps. La classification naïve bayésienne est un type de classification bayésienne probabiliste simple basée sur le théorème de Bayes avec une forte indépendance (dite naïve) des hypothèses. Elle met en œuvre un classifieur bayésien naïf, ou classifieur naïf de Bayes, appartenant à la famille des classifieurs linéaires. Un terme plus approprié pour le modèle probabiliste sous-jacent pourrait être « modèle à caractéristiques statistiquement indépendantes ».
CyberwareCyberware is a relatively new and unknown field (a proto-science, or more adequately a "proto-technology"). In science fiction circles, however, it is commonly known to mean the hardware or machine parts implanted in the human body and acting as an interface between the central nervous system and the computers or machinery connected to it. More formally: Cyberware is technology that attempts to create a working interface between machines/computers and the human nervous system, including the brain.
Interface utilisateurL’interface utilisateur est un dispositif matériel ou logiciel qui permet à un usager d'interagir avec un produit informatique. C'est une interface informatique qui coordonne les interactions homme-machine, en permettant à l'usager humain de contrôler le produit et d'échanger des informations avec le produit. Parmi les exemples d’interface utilisateur figurent les aspects interactifs des systèmes d’exploitation informatiques, des logiciels informatiques, des smartphones et, dans le domaine du design industriel, les commandes des opérateurs de machines lourdes et les commandes de processus.
Apprentissage ensemblisteIn statistics and machine learning, ensemble methods use multiple learning algorithms to obtain better predictive performance than could be obtained from any of the constituent learning algorithms alone. Unlike a statistical ensemble in statistical mechanics, which is usually infinite, a machine learning ensemble consists of only a concrete finite set of alternative models, but typically allows for much more flexible structure to exist among those alternatives.
Styles d'apprentissageLes styles d’apprentissage constituent une gamme de théories concurrentes et contestées qui, à partir d’un concept commun selon lequel les apprenants diffèreraient dans la façon d’acquérir leur connaissances, vise à tenir compte desdites différences d’acquisition supposées chez les apprenants. Bien que ces diverses théories divergent dans leurs vues sur la façon dont lesdits styles doivent être définis et classés, ces théories suggèrent que tous les apprenants pourraient être étiquetés en fonction d’un « style » d’apprentissage particulier comme « visuel », « auditif », « kinesthésique », « tactile », etc.
Cerveauvignette|Cerveau d'un chimpanzé. Le cerveau est le principal organe du système nerveux des animaux bilatériens. Ce terme tient du langage courant (non scientifique) et chez les chordés, comme les humains, il peut désigner l'encéphale, ou uniquement une partie de l'encéphale, le prosencéphale (télencéphale + diencéphale), voire seulement le télencéphale. Néanmoins, dans cet article, le terme « cerveau » prend son sens le plus large. Le cerveau des chordés est situé dans la tête, protégé par le crâne chez les craniés, et son volume varie grandement d'une espèce à l'autre.
Interactions homme-machinethumb|Personne plongée dans la réalité virtuelle grâce à un visiocasque et un gant électronique. thumb|L'interface homme-machine d'un des ordinateurs de bord des missions Apollo. L'interaction Homme-machine (ou interaction humain-machine), appelée IHM, s’intéresse à la conception et au développement de systèmes interactifs en prenant en compte ses impacts sociétaux et éthiques. Les humains interagissent avec les ordinateurs qui les entourent et cette interaction nécessite des interfaces qui facilitent la communication entre l'humain et la machine.
Prothèse (médecine)vignette|La Jambe de Capoue, en bois recouvert de bronze. Une est un dispositif artificiel destiné à remplacer un membre, un organe ou une articulation. Le mot prothèse vient du latin prosthesis venant du grec signifiant « action d'ajouter ». La première référence à un membre artificiel apparait dans le poème épique indien Rig-Véda: il s'agit de l'amputation de la jambe de la reine guerrière Vishpla. Elle retourne au combat après avoir été équipée d'une jambe de fer par les jumeaux divins Ashvin.
Bootstrap aggregatingLe bootstrap aggregating, également appelé bagging (de bootstrap aggregating), est un meta-algorithme d'apprentissage ensembliste conçu pour améliorer la stabilité et la précision des algorithmes d'apprentissage automatique. Il réduit la variance et permet d'éviter le surapprentissage. Bien qu'il soit généralement appliqué aux méthodes d'arbres de décision, il peut être utilisé avec n'importe quel type de méthode. Le bootstrap aggregating est un cas particulier de l'approche d'apprentissage ensembliste.
ApprentissageL’apprentissage est un ensemble de mécanismes menant à l'acquisition de savoir-faire, de savoirs ou de connaissances. L'acteur de l'apprentissage est appelé apprenant. On peut opposer l'apprentissage à l'enseignement dont le but est de dispenser des connaissances et savoirs, l'acteur de l'enseignement étant l'enseignant.
NeuroprostheticsNeuroprosthetics (also called neural prosthetics) is a discipline related to neuroscience and biomedical engineering concerned with developing neural prostheses. They are sometimes contrasted with a brain–computer interface, which connects the brain to a computer rather than a device meant to replace missing biological functionality. Neural prostheses are a series of devices that can substitute a motor, sensory or cognitive modality that might have been damaged as a result of an injury or a disease.
BoostingLe boosting est un domaine de l'apprentissage automatique (branche de l'intelligence artificielle). C'est un principe qui regroupe de nombreux algorithmes qui s'appuient sur des ensembles de classifieurs binaires : le boosting optimise leurs performances. Le principe est issu de la combinaison de classifieurs (appelés également hypothèses). Par itérations successives, la connaissance d'un classifieur faible - weak classifier - est ajoutée au classifieur final - strong classifier.
Classification en classes multiplesIn machine learning and statistical classification, multiclass classification or multinomial classification is the problem of classifying instances into one of three or more classes (classifying instances into one of two classes is called binary classification). While many classification algorithms (notably multinomial logistic regression) naturally permit the use of more than two classes, some are by nature binary algorithms; these can, however, be turned into multinomial classifiers by a variety of strategies.
