APPRENTISSAGE, informatique et robotique

Articles

• APPRENTISSAGE ET INTERNET

  • Écrit par Franck AMADIEU et André TRICOT
  • 1 204 mots

  Grâce au Web (World Wide Web), Internet permet à des milliards d’humains d’accéder à des milliards de documents. Ceux-ci contiennent des images, des textes, des vidéos, des sons… sur à peu près tous les sujets. Ils peuvent répondre à des besoins divers : se renseigner ponctuellement sur un horaire...

• APPRENTISSAGE ET TABLETTES TACTILES

  • Écrit par Franck AMADIEU et André TRICOT
  • 922 mots

  Depuis le début des années 2010, les tablettes tactiles ont fait leur apparition dans le monde de l’éducation, de l’école primaire à l’enseignement supérieur. Plus petites et moins lourdes que les ordinateurs portables, elles possèdent une interface tactile qui permet d’interagir directement à l’aide...

• APPRENTISSAGE AVEC LE NUMÉRIQUE

  • Écrit par André TRICOT
  • 1 346 mots

  En moins d’un demi-siècle, les logiciels et les supports numériques ont profondément modifié de nombreux aspects de notre vie quotidienne. Dans le domaine des apprentissages académiques et de la formation professionnelle, ces modifications ont commencé au milieu des années 1980. Dans un premier ...

• ALGORITHME

  • Écrit par Thomas SEILLER et Alberto NAIBO
  • 5 919 mots
  • 4 médias
  ...dont il est ici question est suffisamment large pour désigner les méthodes utilisées dans le cadre de la branche de l’intelligence artificielle appelée « apprentissage automatique ». Il s’agit, à partir d'un ensemble de données initiales, de faire évoluer le comportement d'un système informatique complexe...

• APPRENTISSAGE PROFOND ou DEEP LEARNING

  • Écrit par Jean-Gabriel GANASCIA
  • 2 646 mots
  • 1 média

  Apprentissage profond, deeplearning en anglais, ou encore « rétropropagation de gradient »… ces termes, quasi synonymes, désignent des techniques d’apprentissage machine (machine learning), une sous-branche de l’intelligence artificielle qui vise à construire automatiquement des connaissances...

• AUTOMATISATION

  • Écrit par Jean VAN DEN BROEK D'OBRENAN
  • 11 885 mots
  • 12 médias
  ...L'identification du modèle, c'est-à-dire l'évaluation numérique des paramètres qui apparaissent dans les équations de ce modèle, peut se faire grâce à des tests. Si ces tests sont effectués en dehors des périodes de production, c'est l'apprentissage. Dans le cas des robots, il s'agit essentiellement...

• AUTO-ORGANISATION

  • Écrit par Henri ATLAN
  • 6 258 mots
  • 1 média
  ...le fonctionnement électrique de neurones, d'où leur nom. Mais ces unités en grand nombre – au moins plusieurs milliers – sont interconnectées dans des architectures particulières de réseaux, qui acquièrent de ce fait des propriétés d'apprentissage non programmé et de mémoire associative....

• BIG DATA

  • Écrit par François PÊCHEUX
  • 6 148 mots
  • 3 médias
  ...généralement autoadaptatifs (capables de tenir compte de leurs propres erreurs). Ils reposent en grande partie sur les progrès réalisés dans le domaine de l’apprentissage automatique (machine learning), encore appelé apprentissage statistique, et de son extension, l’apprentissage profond (deeplearning...

• EXPÉRIENCE (notions de base)

  • Écrit par Philippe GRANAROLO
  • 2 783 mots
  ...» à une machine à reconnaître un chat, on ne se contente pas de lui fournir des centaines de milliers d’images de chat. On la laisser effectuer un apprentissage par essais-erreurs, la machine étant capable de tirer par elle-même les leçons de ses échecs et d’améliorer indéfiniment ses performances....

• INTELLIGENCE ARTIFICIELLE (IA)

  • Écrit par Jean-Gabriel GANASCIA
  • 5 584 mots
  • 4 médias
  ...font l’objet de multiples formalisations mathématiques. Cela donne naissance à de nombreux développements théoriques, en particulier à des algorithmes d’apprentissage machine pour les réseaux de neurones formels. Rappelons que ces derniers se composent d’automates censés modéliser des neurones biologiques,...

• INTELLIGENCE ARTIFICIELLE GÉNÉRATIVE

  • Écrit par Jean-Gabriel GANASCIA
  • 2 716 mots
  • 2 médias
  Pour comprendre ces évolutions, il faut commencer par en rappeler la généalogie, en particulier celle des différentestechniques d’apprentissage machine qui les ont permises. Dès l’origine, les chercheurs en IA ont essayé de fabriquer des machines capables d’apprendre, c’est-à-dire d’acquérir d’elles-mêmes...

• LE CUN YANN (1960- )

  • Écrit par Françoise FOGELMAN-SOULIÉ
  • 1 238 mots
  • 1 média

  Informaticien français, Yann Le Cun est un spécialiste de   l’apprentissage profond (deep learning en anglais), méthode d’apprentissage automatique (machine learning en anglais) de réseaux de neurones artificiels, permettant de les entraîner (à partir d’une base de données d’exemples,...

• PRIX NOBEL DE PHYSIQUE 2024

  • Écrit par Simona COCCO et Rémi MONASSON
  • 1 671 mots
  • 1 média

  Le prix Nobel de physique 2024 a été décerné à l’Américain John Joseph Hopfield et au Britanno-Canadien Geoffrey Everest Hinton pour « leurs découvertes et interventions fondamentales qui permettent   l'apprentissage automatique avec des réseaux de neurones artificiels », selon...

• RÉSEAUX DE NEURONES

  • Écrit par Gérard DREYFUS
  • 5 123 mots
  • 7 médias
  L'apprentissage, pour les réseaux de neurones formels, consiste à calculer les paramètres de telle manière que les sorties du réseau de neurones soient, pour les exemples utilisés lors de l'apprentissage, aussi proches que possible des sorties « désirées », qui peuvent être le code de la classe à laquelle...

• ROBOTIQUE ET PSYCHOLOGIE

  • Écrit par Philippe GAUSSIER
  • 2 154 mots
  • 2 médias
  ...petit à petit une tâche qui serait trop complexe à appréhender ou à résoudre en une seule fois. Suivant la voie ouverte par les psychologues, de nombreux travaux en robotique se focalisent sur des apprentissages en interaction avec un humain (apprentissage par démonstration ou par imitation). Ces travaux...

• ROBOTS

  • Écrit par Philippe COIFFET
  • 14 081 mots
  • 1 média
  ...– Les éléments qui varient d'une tâche à l'autre, c'est-à-dire l'enchaînement ad hoc des primitives et les valeurs des paramètres de chaque primitive. Cette partie est à la charge de l'opérateur, et la manière dont ces éléments sont introduits constitue le mode d'apprentissage du robot.

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