Dictionnaire de concepts

Also known as: A star Search · A-star Search

La recherche A* est un algorithme de recherche dans un graphe et de recherche de chemin qui utilise à la fois le coût déjà engagé et une estimation heuristique du coût restant pour choisir le prochain chemin à explorer. Lorsque son heuristique est correctement contrainte, elle peut trouver efficacement un chemin optimal et est largement utilisée dans la planification, la navigation et les problèmes de recherche.

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Also known as: A and B Testing · A B Testing

Le test A/B est une comparaison statistique contrôlée de deux ou plusieurs variantes d’un système, d’un modèle, d’une interface ou d’un processus. Il mesure si une variante obtient de meilleurs résultats selon des métriques sélectionnées et si la différence observée est probablement significative plutôt qu’aléatoire.

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La programmation logique abductive est une approche déclarative de représentation des connaissances qui utilise le raisonnement abductif pour inférer des explications plausibles d’observations. Elle étend la programmation logique ordinaire en permettant à certains prédicats de rester ouverts comme hypothèses possibles pouvant être choisies pour satisfaire un objectif.

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Le raisonnement abductif est une forme d’inférence qui part d’observations et recherche leur explication la plus plausible. Contrairement à la déduction, il soutient une hypothèse raisonnable plutôt qu’un résultat prouvé de manière concluante.

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L’ablation est le retrait délibéré d’une caractéristique, d’un composant, d’un sous-système ou d’un processus d’un système d’IA ou d’apprentissage automatique afin d’évaluer sa contribution. Une étude d’ablation compare le comportement du système avant et après le retrait, souvent par réentraînement ou nouveaux tests, afin de déterminer si l’élément retiré affecte matériellement la performance ou la fiabilité.

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Un type de données abstrait est une description mathématique ou logique d’un type de données fondée sur son comportement observable de l’extérieur. Il spécifie les valeurs et les opérations disponibles pour les utilisateurs sans exiger de connaissance de l’implémentation sous-jacente.

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L’abstraction est la pratique consistant à supprimer les détails qui ne sont pas pertinents pour une analyse, une conception ou une représentation particulière. Dans les systèmes d’IA et les systèmes logiciels, elle aide à concentrer l’attention sur les propriétés essentielles tout en masquant la complexité de niveau inférieur liée à l’implémentation, aux dimensions physiques, temporelles ou spatiales.

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Also known as: XLA

XLA, ou algèbre linéaire accélérée, est une technologie de compilateur open source destinée à optimiser les calculs d’apprentissage automatique sur CPU, GPU et accélérateurs spécialisés. Elle traduit les opérations de modèles issues de frameworks tels que TensorFlow, JAX ou PyTorch dans des formes conçues pour s’exécuter plus efficacement sur le matériel cible.

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Le changement accéléré est l’idée selon laquelle le développement technologique augmente en vitesse et en impact au fil du temps. Dans les discussions sur l’IA, le terme est souvent utilisé pour décrire les attentes selon lesquelles les changements techniques, économiques et sociaux futurs pourraient se produire plus rapidement que les tendances historiques antérieures.

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Also known as: Accessibility (Technology) · Accessibility Technology

L’accessibilité en technologie est la conception et la mise à disposition de systèmes numériques afin que des personnes aux capacités diverses puissent les utiliser efficacement. Elle comprend les pratiques de conception inclusive et les technologies d’assistance telles que les lecteurs d’écran, la reconnaissance vocale, les sous-titres et les dispositifs d’entrée alternatifs.

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L’exactitude est une métrique de classification égale à la proportion de prédictions correctes parmi l’ensemble des prédictions effectuées. Elle est utile dans certains contextes d’évaluation, mais peut être trompeuse lorsque les classes sont déséquilibrées, cas où la précision, le rappel ou d’autres métriques peuvent mieux refléter la performance du modèle.

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Agir est l’étape d’un processus agentique au cours de laquelle un agent exécute une opération sélectionnée. L’action peut consister à appeler un outil, envoyer une requête API, modifier l’état d’un système ou exécuter autrement le résultat d’une étape de raisonnement préalable.

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Dans l’apprentissage par renforcement, une action est un choix effectué par un agent qui modifie, ou tente de modifier, l’état de l’environnement. Les actions sont sélectionnées selon une politique et sont évaluées à travers leurs conséquences et leurs récompenses.

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Un langage d’action est un langage formel utilisé pour décrire la manière dont les actions modifient l’état d’un système au fil du temps. Il est utilisé en IA et en robotique pour modéliser les effets des actions, les préconditions et les transitions aux fins de planification et de raisonnement.

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L’apprentissage de modèles d’action est un domaine de l’apprentissage automatique consacré à l’apprentissage ou à la révision des connaissances d’un agent sur les actions, y compris leurs préconditions et leurs effets. Le modèle appris est couramment représenté dans un langage d’action formel et utilisé par des planificateurs automatisés.

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La sélection d’action est le problème consistant à décider ce qu’un système intelligent doit faire ensuite. Elle s’applique aux agents, aux robots et aux systèmes cognitifs qui doivent choisir parmi des comportements possibles en fonction d’objectifs, du contexte et des conditions environnementales.

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L’espace d’action est l’ensemble des outils, opérations, permissions ou mouvements disponibles pour un agent lorsqu’il exécute une tâche. Un espace d’action bien délimité doit être suffisant pour la tâche tout en limitant les capacités inutiles susceptibles d’accroître les erreurs ou les risques de gouvernance.

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Le renseignement exploitable est une information suffisamment spécifique, pertinente et fiable pour soutenir une décision ou une intervention. Dans la gouvernance et les opérations d’IA, il transforme les données ou l’analyse en orientations pouvant faire l’objet d’une action.

Une fonction d’activation est une fonction utilisée dans un nœud de réseau neuronal pour transformer des entrées pondérées en une sortie transmise aux couches suivantes. En introduisant un comportement non linéaire, les fonctions d’activation permettent aux réseaux neuronaux de modéliser des relations complexes plutôt que de simples schémas linéaires.

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L’apprentissage actif est une approche d’entraînement dans laquelle un modèle ou un système d’apprentissage demande sélectivement les exemples ou étiquettes les plus utiles pour améliorer la performance. Il est particulièrement précieux lorsque les données étiquetées sont rares, coûteuses ou dépendantes d’une annotation humaine experte.

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AdaGrad est un algorithme d’optimisation adaptatif fondé sur le gradient qui ajuste séparément les taux d’apprentissage pour chaque paramètre du modèle. Il accroît la sensibilité aux historiques de mise à jour propres à chaque paramètre, ce qui peut aider avec des caractéristiques clairsemées mais peut réduire fortement les taux d’apprentissage au fil du temps.

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L’IA adaptable désigne des systèmes d’IA capables d’ajuster leur comportement, leurs stratégies ou leurs modèles internes en réponse à l’évolution des tâches, des environnements ou des besoins des utilisateurs. Le concept met l’accent sur la robustesse et la flexibilité sans exiger une reprogrammation manuelle complète pour chaque nouvelle condition.

L’adaptation est le processus consistant à ajuster un modèle ou un système afin qu’il corresponde mieux à une tâche, un domaine, un jeu de données ou un contexte opérationnel particulier. En apprentissage automatique, elle est souvent utilisée comme synonyme d’ajustement ou de fine-tuning.

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Un algorithme adaptatif est un algorithme qui modifie son comportement pendant son fonctionnement selon des critères définis, des retours d’information ou des signaux de récompense. Ces algorithmes sont conçus pour répondre à des données, environnements ou conditions de performance changeants plutôt que pour suivre un schéma d’exécution fixe.

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L’apprentissage adaptatif désigne des systèmes éducatifs qui personnalisent l’instruction, le retour d’information, le rythme ou le contenu à partir de données sur les besoins et la performance d’un apprenant. Les plateformes d’apprentissage adaptatif fondées sur l’IA visent à faire correspondre les expériences d’apprentissage aux capacités, aux progrès et au contexte individuels.

Un système d’inférence neuro-floue adaptatif est un modèle hybride qui combine l’apprentissage par réseau neuronal et le raisonnement par logique floue. Il utilise généralement des règles floues de type SI-ALORS avec des paramètres entraînables pour approximer des fonctions non linéaires et soutenir des processus de décision interprétables.

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Une heuristique admissible est une fonction heuristique qui ne surestime jamais le coût minimal réel nécessaire pour atteindre un objectif. Dans les algorithmes de recherche de chemin et de recherche tels que A*, l’admissibilité aide à préserver l’optimalité de la solution.

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L’apprentissage adversarial est une approche d’entraînement qui expose les modèles à des entrées délibérément difficiles, manipulatrices ou semblables à des attaques. Son objectif est d’améliorer la robustesse, la sécurité et la fiabilité face aux comportements adversariaux ou au stress distributionnel.

Also known as: AEO (Answer Engine Optimization) · AEO · Answer Engine Optimization · Answer Engine Optimisation (AEO)

L’AEO, ou optimisation pour les moteurs de réponse, est la pratique consistant à structurer et améliorer le contenu afin que les systèmes de réponse fondés sur l’IA puissent l’identifier, le résumer et le citer comme source utile. Elle étend l’optimisation pour les moteurs de recherche aux environnements de réponse directe, tels que la recherche IA, les interfaces de chat, les assistants vocaux et les aperçus générés.

L’informatique affective est le domaine consacré aux systèmes qui reconnaissent, interprètent, traitent ou simulent les émotions humaines et les états affectifs. Elle s’appuie sur l’informatique, la psychologie et les sciences cognitives et peut mobiliser des signaux tels que la voix, l’expression faciale, le texte ou le comportement d’interaction.

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