DataFranca - Contributions [fr]

Apprentissage par renforcement vérifiable

2026-09-11T03:53:54Z

Claude COULOMBE :

== En construction ==
== Définition ==
[[Apprentissage par renforcement]] qui utilise des [[modèle|modèles]] qui apprennent à résoudre des problèmes dans des domaines tels que la programmation et les mathématiques en recevant des récompenses ou des pénalités sur leurs réponses qui sont vérifiées par des systèmes externes fiables.

== Compléments ==
Cette approche améliore les capacités de l'IA en permettant aux agents de tester leurs propres solutions, d'apprendre de leurs erreurs et de s'améliorer grâce à un cycle d'autocorrection, ce qui conduit à des comportements émergents et à des compétences sophistiquées en matière de résolution de problèmes.

Puisque ce ne sont pas les récompenses qui sont vérifiables, mais les résultats de l'apprentissage, nous proposons ''apprentissage par renforcement vérifiable''.

== Français ==
'''apprentissage par renforcement vérifiable'''

'''ARV'''

'''apprentissage par renforcement à partir de résultats vérifiables'''

'''apprentissage par renforcement avec récompenses vérifiables''' (traduction littérale à éviter).

== Anglais ==
'''reinforcement learning with verifiable rewards'''

'''RLVR'''

'''verifiable reinforcement learning'''

''' VRL'''

'''reinforcement learning in verifiable domains'''

==Sources==

[https://arxiv.org/abs/2506.14245 Wen et al. (2025) - reinforcement learning with verifiable rewards]

[https://arxiv.org/pdf/2309.06420 - Neary et al. (2023) - Verifiable Reinforcement Learning

[[Catégorie:GRAND_LEXIQUE_FRANÇAIS]]

Closed source model

2026-09-08T19:47:48Z

Claude COULOMBE : Page redirigée vers Modèle fermé

#REDIRECTION [[Modèle fermé]]

AI Backbone

2026-09-08T19:43:24Z

Claude COULOMBE : Page redirigée vers Dorsale de prétraitement

#REDIRECTION [[Dorsale de prétraitement]]

AI Act

2026-09-08T19:40:46Z

Claude COULOMBE : Page redirigée vers Règlement européen sur l'IA

#REDIRECTION [[Règlement européen sur l'IA]]

Absolute zero reasoner

2026-09-08T19:39:11Z

Claude COULOMBE : Destination de redirection modifiée de Système de résolution de problème par auto-apprentissage en Résolution de problème par auto-apprentissage

#REDIRECTION [[Résolution de problème par auto-apprentissage]]

Système de résolution de problème par auto-apprentissage

2026-09-08T19:38:33Z

Claude COULOMBE : Claude COULOMBE a déplacé la page Système de résolution de problème par auto-apprentissage vers Résolution de problème par auto-apprentissage

#REDIRECTION [[Résolution de problème par auto-apprentissage]]

Résolution de problème par auto-apprentissage

2026-09-08T19:38:32Z

Claude COULOMBE : Claude COULOMBE a déplacé la page Système de résolution de problème par auto-apprentissage vers Résolution de problème par auto-apprentissage

== Définition ==
[[Système d'IA]] qui évalue lui-même son propre '''[[entraînement]]''' et ses habiletés de résolution de problème ([[raisonnement]]), faisant en sorte qu’il ne requiert aucune '''[[étiquette]]''' de '''[[jeu de référence|référence]]''' ou des '''[[requête générative|requêtes]]''' définies par un humain. Il crée donc ses propres tâches, les résout et il valide ses réponses en utilisant trois modes de [[raisonnement]] classique : la '''[[raisonnement déductif|déduction]]''', l’'''[[raisonnement abductif|abduction]]''' et l’'''[[raisonnement inductif|induction]]'''.

Voir aussi '''[[peaufinage par auto-jeu]]'''

== Complément ==
Nous préférons ''résolution de problème'' plutôt que ''raisonnement'' pour éviter anthropomorphisme.

== Français ==
'''système de résolution de problème par auto-apprentissage'''

'''résolution de problème par auto-apprentissage'''

'''système de raisonnement par auto-apprentissage'''

'''raisonnement par auto-apprentissage'''

== Anglais ==
''' absolute zero reasoner'''

''' AZR'''

== Sources ==
[https://arxiv.org/abs/2505.03335 Source : Arxiv]

[https://medium.com/@ferreradaniel/the-absolute-zero-reasoner-ai-how-self-taught-machines-are-changing-everything-054333c37d2a Source : Medium]

[[Catégorie:Publication]]

Résolution de problème par auto-apprentissage

2026-09-08T19:38:12Z

Claude COULOMBE :

Modèle fermé

2026-09-08T19:35:25Z

Claude COULOMBE :

== Définition ==
Paradigme dans lequel non seulement le code, mais les '''[[Paramètre|paramètres]]''' dont les [[poids]], le '''[[corpus]]''' d’entraînement et les détails architecturaux d'un '''[[Modèle d'intelligence artificielle|modèle d'IA]]''' tels que les stratégies d’optimisation et les configurations des '''[[Hyperparamètre|hyperparamètres]]''' sont secrets ou partiellement divulgués.

À défaut d’être transparents et personnalisables par l’utilisateur, les modèles de ce paradigme possèdent potentiellement une sécurité plus grande, une performance et une stabilité plus élevée.

Voir aussi '''[[Licence_en_paramètres_ouverts|modèle en paramètres ouverts]]'''

== Compléments ==
*L'interaction avec ces modèles s'effectue par l'intermédiaire d'une '''[[Interface de programmation applicative|API]]''' ou d'environnements de déploiement contrôlés.
*Son coût repose soit sur un modèle d'abonnement, soit sur un modèle de paiement au '''[[jeton textuel]]'''.

== Français ==
'''modèle fermé'''

'''modèle propriétaire'''

'''modèle à code-source fermé'''

== Anglais ==
'''closed-source model'''

'''closed model'''

'''proprietary model'''

== Sources ==
[https://www.lapresse.ca/affaires/techno/2026-09-03/intelligence-artificielle/nvidia-va-racheter-hugging-face-pour-12-9-milliards-de-dollars.php Source : La Presse]

[https://arxiv.org/abs/2412.12004v3 Source : Arxiv]

[https://mediacenter.ibm.com/media/Open+Source+vs+Closed+AI%3A+LLMs%2C+Agents++the+AI+Stack+Explained/1_93qkt80c Source : IBM]

[https://medium.com/@akankshasinha247/the-open-vs-closed-ai-frontier-navigating-transparency-power-and-the-future-of-innovation-4b96c68feb06 Source : Medium]

[[Catégorie:vocabulary]]
[[Catégorie:publication]]

Modèle fermé

2026-09-08T19:33:11Z

Claude COULOMBE :

== Définition ==
Paradigme dans lequel non seulement le code, mais les '''[[Paramètre|paramètres]]''' dont les [[poids]], le '''[[corpus]]''' d’entraînement et les détails architecturaux d'un '''[[Modèle d'intelligence artificielle|modèle d'IA]]''' tels que les stratégies d’optimisation et les configurations des '''[[Hyperparamètre|hyperparamètres]]''' sont secrets ou partiellement divulgués.

À défaut d’être transparents et personnalisables par l’utilisateur, les modèles de ce paradigme possèdent potentiellement une sécurité plus grande, une performance et une stabilité plus élevée.

Voir aussi '''[[apprentissage par renforcement avec rétroaction humaine]]''', '''[[apprentissage par curriculum]]''', '''[[ChatGPT]]''', '''[[Claude]]''', '''[[entraînement]]''', '''[[Gemini]]''' et '''[[mixture d'experts]]'''

== Compléments ==
*L'interaction avec ces modèles s'effectue par l'intermédiaire d'une '''[[Interface de programmation applicative|API]]''' ou d'environnements de déploiement contrôlés.
*Son coût repose soit sur un modèle d'abonnement, soit sur un modèle de paiement au '''[[jeton textuel]]'''.

== Français ==
'''modèle fermé'''

'''modèle propriétaire'''

'''modèle à code-source fermé'''

== Anglais ==
'''closed-source model'''

'''closed model'''

'''proprietary model'''

== Sources ==
[https://www.lapresse.ca/affaires/techno/2026-09-03/intelligence-artificielle/nvidia-va-racheter-hugging-face-pour-12-9-milliards-de-dollars.php Source : La Presse]

[https://arxiv.org/abs/2412.12004v3 Source : Arxiv]

[https://mediacenter.ibm.com/media/Open+Source+vs+Closed+AI%3A+LLMs%2C+Agents++the+AI+Stack+Explained/1_93qkt80c Source : IBM]

[https://medium.com/@akankshasinha247/the-open-vs-closed-ai-frontier-navigating-transparency-power-and-the-future-of-innovation-4b96c68feb06 Source : Medium]

[[Catégorie:vocabulary]]
[[Catégorie:publication]]

Modèle fermé

2026-09-08T19:32:19Z

Claude COULOMBE :

== Définition ==
Paradigme dans lequel les '''[[Paramètre|paramètres]]''' dont les [[poids]], le '''[[corpus]]''' d’entraînement et les détails architecturaux d'un '''[[Modèle d'intelligence artificielle|modèle d'IA]]''' tels que les stratégies d’optimisation et les configurations des '''[[Hyperparamètre|hyperparamètres]]''' sont secrets ou partiellement divulgués.

À défaut d’être transparents et personnalisables par l’utilisateur, les modèles de ce paradigme possèdent potentiellement une sécurité plus grande, une performance et une stabilité plus élevée.

Voir aussi '''[[apprentissage par renforcement avec rétroaction humaine]]''', '''[[apprentissage par curriculum]]''', '''[[ChatGPT]]''', '''[[Claude]]''', '''[[entraînement]]''', '''[[Gemini]]''' et '''[[mixture d'experts]]'''

== Compléments ==
*L'interaction avec ces modèles s'effectue par l'intermédiaire d'une '''[[Interface de programmation applicative|API]]''' ou d'environnements de déploiement contrôlés.
*Son coût repose soit sur un modèle d'abonnement, soit sur un modèle de paiement au '''[[jeton textuel]]'''.

== Français ==
'''modèle fermé'''

'''modèle propriétaire'''

'''modèle à code-source fermé'''

== Anglais ==
'''closed-source model'''

'''closed model'''

'''proprietary model'''

== Sources ==
[https://www.lapresse.ca/affaires/techno/2026-09-03/intelligence-artificielle/nvidia-va-racheter-hugging-face-pour-12-9-milliards-de-dollars.php Source : La Presse]

[https://arxiv.org/abs/2412.12004v3 Source : Arxiv]

[https://mediacenter.ibm.com/media/Open+Source+vs+Closed+AI%3A+LLMs%2C+Agents++the+AI+Stack+Explained/1_93qkt80c Source : IBM]

[https://medium.com/@akankshasinha247/the-open-vs-closed-ai-frontier-navigating-transparency-power-and-the-future-of-innovation-4b96c68feb06 Source : Medium]

[[Catégorie:vocabulary]]
[[Catégorie:publication]]

Modèle fermé

2026-09-08T19:29:49Z

Claude COULOMBE :

== Définition ==
Paradigme dans lequel les '''[[Paramètre|paramètres]]''' dont les [[poids]], le '''[[corpus]]''' d’entraînement et les détails architecturaux d'un '''[[Modèle d'intelligence artificielle|modèle d'IA]]''' tels que les stratégies d’optimisation et les configurations des '''[[Hyperparamètre|hyperparamètres]]''' sont secrets ou partiellement divulgués.

À défaut d’être transparents et personnalisables par l’utilisateur, les modèles de ce paradigme possèdent potentiellement une sécurité plus grande, une performance et une stabilité plus élevée.

Voir aussi '''[[apprentissage par renforcement avec rétroaction humaine]]''', '''[[apprentissage par curriculum]]''', '''[[ChatGPT]]''', '''[[Claude]]''', '''[[entraînement]]''', '''[[Gemini]]''' et '''[[mixture d'experts]]'''

== Compléments ==
*L'interaction avec ces modèles s'effectue par l'intermédiaire d'une '''[[Interface de programmation applicative|API]]''' ou d'environnements de déploiement contrôlés.
*Son coût repose soit sur un modèle d'abonnement, soit sur un modèle de paiement au '''[[jeton textuel]]'''.

== Français ==
'''modèle fermé'''

'''modèle propriétaire'''

== Anglais ==
'''closed-source model'''

'''closed model'''

'''proprietary model'''

== Sources ==
[https://arxiv.org/abs/2412.12004v3 Source : Arxiv]

[https://mediacenter.ibm.com/media/Open+Source+vs+Closed+AI%3A+LLMs%2C+Agents++the+AI+Stack+Explained/1_93qkt80c Source : IBM]

[https://medium.com/@akankshasinha247/the-open-vs-closed-ai-frontier-navigating-transparency-power-and-the-future-of-innovation-4b96c68feb06 Source : Medium]

[[Catégorie:vocabulary]]
[[Catégorie:publication]]

Modèle fermé

2026-09-08T19:29:14Z

Claude COULOMBE :

== Définition ==
Paradigme dans lequel les '''[[Paramètre|paramètres]]''' dont les [[poids]], le '''[[corpus]]''' d’entraînement et les détails architecturaux d'un '''[[Modèle d'intelligence artificielle|modèle d'IA]]''' tels que les stratégies d’optimisation et les configurations des '''[[Hyperparamètre|hyperparamètres]]''' sont secrets ou partiellement divulgués.

À défaut d’être transparents et personnalisables par l’utilisateur, les modèles de ce paradigme possèdent potentiellement une sécurité plus grande, une performance et une stabilité plus élevée.

Voir aussi '''[[apprentissage par renforcement avec rétroaction humaine]]''', '''[[apprentissage par curriculum]]''', '''[[ChatGPT]]''', '''[[Claude]]''', '''[[entraînement]]''', '''[[Gemini]]''' et '''[[mixture d'experts]]'''

== Compléments ==
*L'interaction avec ces modèles s'effectue par l'intermédiaire d'une '''[[Interface de programmation applicative|API]]''' ou d'environnements de déploiement contrôlés.
*Son coût repose soit sur un modèle d'abonnement, soit sur un modèle de paiement au '''[[jeton textuel]]'''.

== Français ==
'''modèle fermé'''

'''modèle propriétaire'''

== Anglais ==
''' closed-source model'''

'''proprietary model'''

== Sources ==
[https://arxiv.org/abs/2412.12004v3 Source : Arxiv]

[https://mediacenter.ibm.com/media/Open+Source+vs+Closed+AI%3A+LLMs%2C+Agents++the+AI+Stack+Explained/1_93qkt80c Source : IBM]

[https://medium.com/@akankshasinha247/the-open-vs-closed-ai-frontier-navigating-transparency-power-and-the-future-of-innovation-4b96c68feb06 Source : Medium]

[[Catégorie:vocabulary]]
[[Catégorie:publication]]

Closed-source model

2026-09-08T19:27:47Z

Claude COULOMBE : Claude COULOMBE a déplacé la page Closed-source model vers Modèle fermé

#REDIRECTION [[Modèle fermé]]

Modèle fermé

2026-09-08T19:27:47Z

Claude COULOMBE : Claude COULOMBE a déplacé la page Closed-source model vers Modèle fermé

== Définition ==
Paradigme dans lequel les '''[[Paramètre|paramètres]]''' dont les [[poids]], le '''[[corpus]]''' d’entraînement et les détails architecturaux d'un '''[[Modèle d'intelligence artificielle|modèle d'IA]]''' tels que les stratégies d’optimisation et les configurations des '''[[Hyperparamètre|hyperparamètres]]''' sont secrets ou partiellement divulgués.

À défaut d’être transparents et personnalisables par l’utilisateur, les modèles de ce paradigme possèdent potentiellement une sécurité plus grande, une performance et une stabilité plus élevée.

Voir aussi '''[[apprentissage par renforcement avec rétroaction humaine]]''', '''[[apprentissage par curriculum]]''', '''[[ChatGPT]]''', '''[[Claude]]''', '''[[entraînement]]''', '''[[Gemini]]''' et '''[[mixture d'experts]]'''

== Compléments ==
*L'interaction avec ces modèles s'effectue par l'intermédiaire d'une '''[[Interface de programmation applicative|API]]''' ou d'environnements de déploiement contrôlés.
*Son coût repose soit sur un modèle d'abonnement, soit sur un modèle de paiement au '''[[jeton textuel]]'''.

== Français ==
'''modèle fermé'''

'''modèle propriétaire'''

== Anglais ==
''' closed-source model'''

== Sources ==
[https://arxiv.org/abs/2412.12004v3 Source : Arxiv]

[https://mediacenter.ibm.com/media/Open+Source+vs+Closed+AI%3A+LLMs%2C+Agents++the+AI+Stack+Explained/1_93qkt80c Source : IBM]

[https://medium.com/@akankshasinha247/the-open-vs-closed-ai-frontier-navigating-transparency-power-and-the-future-of-innovation-4b96c68feb06 Source : Medium]

[[Catégorie:vocabulary]]
[[Catégorie:publication]]

Modèle fermé

2026-09-08T19:27:29Z

Claude COULOMBE :

== Définition ==
Paradigme dans lequel les '''[[Paramètre|paramètres]]''' dont les [[poids]], le '''[[corpus]]''' d’entraînement et les détails architecturaux d'un '''[[Modèle d'intelligence artificielle|modèle d'IA]]''' tels que les stratégies d’optimisation et les configurations des '''[[Hyperparamètre|hyperparamètres]]''' sont secrets ou partiellement divulgués.

À défaut d’être transparents et personnalisables par l’utilisateur, les modèles de ce paradigme possèdent potentiellement une sécurité plus grande, une performance et une stabilité plus élevée.

Voir aussi '''[[apprentissage par renforcement avec rétroaction humaine]]''', '''[[apprentissage par curriculum]]''', '''[[ChatGPT]]''', '''[[Claude]]''', '''[[entraînement]]''', '''[[Gemini]]''' et '''[[mixture d'experts]]'''

== Compléments ==
*L'interaction avec ces modèles s'effectue par l'intermédiaire d'une '''[[Interface de programmation applicative|API]]''' ou d'environnements de déploiement contrôlés.
*Son coût repose soit sur un modèle d'abonnement, soit sur un modèle de paiement au '''[[jeton textuel]]'''.

== Français ==
'''modèle fermé'''

'''modèle propriétaire'''

== Anglais ==
''' closed-source model'''

== Sources ==
[https://arxiv.org/abs/2412.12004v3 Source : Arxiv]

[https://mediacenter.ibm.com/media/Open+Source+vs+Closed+AI%3A+LLMs%2C+Agents++the+AI+Stack+Explained/1_93qkt80c Source : IBM]

[https://medium.com/@akankshasinha247/the-open-vs-closed-ai-frontier-navigating-transparency-power-and-the-future-of-innovation-4b96c68feb06 Source : Medium]

[[Catégorie:vocabulary]]
[[Catégorie:publication]]

Modèle fermé

2026-09-08T19:27:16Z

Claude COULOMBE :

== en construction ==

== Définition ==
Paradigme dans lequel les '''[[Paramètre|paramètres]]''' dont les [[poids]], le '''[[corpus]]''' d’entraînement et les détails architecturaux d'un '''[[Modèle d'intelligence artificielle|modèle d'IA]]''' tels que les stratégies d’optimisation et les configurations des '''[[Hyperparamètre|hyperparamètres]]''' sont secrets ou partiellement divulgués.

À défaut d’être transparents et personnalisables par l’utilisateur, les modèles de ce paradigme possèdent potentiellement une sécurité plus grande, une performance et une stabilité plus élevée.

Voir aussi '''[[apprentissage par renforcement avec rétroaction humaine]]''', '''[[apprentissage par curriculum]]''', '''[[ChatGPT]]''', '''[[Claude]]''', '''[[entraînement]]''', '''[[Gemini]]''' et '''[[mixture d'experts]]'''

== Compléments ==
*L'interaction avec ces modèles s'effectue par l'intermédiaire d'une '''[[Interface de programmation applicative|API]]''' ou d'environnements de déploiement contrôlés.
*Son coût repose soit sur un modèle d'abonnement, soit sur un modèle de paiement au '''[[jeton textuel]]'''.

== Français ==
'''modèle fermé'''

'''modèle propriétaire'''

== Anglais ==
''' closed-source model'''

== Sources ==
[https://arxiv.org/abs/2412.12004v3 Source : Arxiv]

[https://mediacenter.ibm.com/media/Open+Source+vs+Closed+AI%3A+LLMs%2C+Agents++the+AI+Stack+Explained/1_93qkt80c Source : IBM]

[https://medium.com/@akankshasinha247/the-open-vs-closed-ai-frontier-navigating-transparency-power-and-the-future-of-innovation-4b96c68feb06 Source : Medium]

[[Catégorie:vocabulary]]
[[Catégorie:publication]]

Modèle fermé

2026-09-08T19:25:46Z

Claude COULOMBE :

== en construction ==

== Définition ==
Paradigme dans lequel les '''[[Paramètre|paramètres]]''' dont les [[poids]], le '''[[corpus]]''' d’entraînement et les détails architecturaux du '''[[Modèle d'intelligence artificielle|modèle]]''' tels que les stratégies d’optimisation et les configurations des '''[[Hyperparamètre|hyperparamètres]]''' sont secrets ou partiellement divulgués. À défaut d’être transparents et personnalisables par l’utilisateur, les modèles de ce paradigme possèdent une sécurité centralisée, une performance et une stabilité élevées.

Voir aussi '''[[apprentissage par renforcement avec rétroaction humaine]]''', '''[[apprentissage par curriculum]]''', '''[[ChatGPT]]''', '''[[Claude]]''', '''[[entraînement]]''', '''[[Gemini]]''' et '''[[mixture d'experts]]'''

== Compléments ==
*L'interaction avec ces modèles s'effectue par l'intermédiaire d'une '''[[Interface de programmation applicative|API]]''' ou d'environnements de déploiement contrôlés.
*Son coût repose soit sur un modèle d'abonnement, soit sur un modèle de paiement au '''[[jeton textuel]]'''.

== Français ==
'''modèle fermé'''

'''modèle propriétaire'''

== Anglais ==
''' closed-source model'''

== Sources ==
[https://arxiv.org/abs/2412.12004v3 Source : Arxiv]

[https://mediacenter.ibm.com/media/Open+Source+vs+Closed+AI%3A+LLMs%2C+Agents++the+AI+Stack+Explained/1_93qkt80c Source : IBM]

[https://medium.com/@akankshasinha247/the-open-vs-closed-ai-frontier-navigating-transparency-power-and-the-future-of-innovation-4b96c68feb06 Source : Medium]

[[Catégorie:vocabulary]]
[[Catégorie:publication]]

Modèle fermé

2026-09-08T19:22:16Z

Claude COULOMBE :

== en construction ==

== Définition ==
Paradigme dans lequel les '''[[paramètres]]''' dont les [[poids]], le '''[[corpus]]''' d’entraînement et les détails architecturaux du '''[[Modèle d'intelligence artificielle|modèle]]''' tels que le nombre de '''[[Paramètre|paramètres]]''', les stratégies d’optimisation et les configurations des '''[[Hyperparamètre|hyperparamètres]]''' sont divulgués partiellement, voire pas du tout. À défaut d’être transparents et personnalisables par l’utilisateur, les modèles de ce paradigme possèdent une sécurité centralisée, une performance et une stabilité élevées.

Voir aussi '''[[apprentissage par renforcement avec rétroaction humaine]]''', '''[[apprentissage par curriculum]]''', '''[[ChatGPT]]''', '''[[Claude]]''', '''[[entraînement]]''', '''[[Gemini]]''' et '''[[mixture d'experts]]'''

== Compléments ==
*L'interaction avec ces modèles s'effectue par l'intermédiaire d'une '''[[Interface de programmation applicative|API]]''' ou d'environnements de déploiement contrôlés.
*Son coût repose soit sur un modèle d'abonnement, soit sur un modèle de paiement au '''[[jeton textuel]]'''.

== Français ==
''' XXXXXXXXXXXXX'''

== Anglais ==
''' closed-source model'''

== Sources ==
[https://arxiv.org/abs/2412.12004v3 Source : Arxiv]

[https://mediacenter.ibm.com/media/Open+Source+vs+Closed+AI%3A+LLMs%2C+Agents++the+AI+Stack+Explained/1_93qkt80c Source : IBM]

[https://medium.com/@akankshasinha247/the-open-vs-closed-ai-frontier-navigating-transparency-power-and-the-future-of-innovation-4b96c68feb06 Source : Medium]

[[Catégorie:vocabulary]]

Modèle fermé

2026-09-08T19:18:59Z

Claude COULOMBE :

== en construction ==

== Définition ==
Paradigme dans lequel les '''[[paramètres]]''', le '''[[corpus]]''' d’entraînement et les détails architecturaux du '''[[Modèle d'intelligence artificielle|modèle]]''' tels que le nombre de '''[[Paramètre|paramètres]]''', les stratégies d’optimisation et les configurations des '''[[Hyperparamètre|hyperparamètres]]''' sont divulgués partiellement, voire pas du tout. À défaut d’être transparents et personnalisables par l’utilisateur, les modèles de ce paradigme possèdent une sécurité centralisée, une performance et une stabilité élevées.

Voir aussi '''[[apprentissage par renforcement avec rétroaction humaine]]''', '''[[apprentissage par curriculum]]''', '''[[ChatGPT]]''', '''[[Claude]]''', '''[[entraînement]]''', '''[[Gemini]]''' et '''[[mixture d'experts]]'''

== Compléments ==
*L'interaction avec ces modèles s'effectue par l'intermédiaire d'une '''[[Interface de programmation applicative|API]]''' ou d'environnements de déploiement contrôlés.
*Son coût repose soit sur un modèle d'abonnement, soit sur un modèle de paiement au '''[[jeton textuel]]'''.

== Français ==
''' XXXXXXXXXXXXX'''

== Anglais ==
''' closed-source model'''

== Sources ==
[https://arxiv.org/abs/2412.12004v3 Source : Arxiv]

[https://mediacenter.ibm.com/media/Open+Source+vs+Closed+AI%3A+LLMs%2C+Agents++the+AI+Stack+Explained/1_93qkt80c Source : IBM]

[https://medium.com/@akankshasinha247/the-open-vs-closed-ai-frontier-navigating-transparency-power-and-the-future-of-innovation-4b96c68feb06 Source : Medium]

[[Catégorie:vocabulary]]

Modèle étalon

2026-09-08T19:17:22Z

Claude COULOMBE :

== Définition ==
'''[[Modèle]]''' simple servant d'[[étalon]] lors d’un projet d’'''[[apprentissage automatique]]''' et qui a pour fonction principale de valider les résultats des modèles '''[[entraînement|entraînés]]'''.

Autrement dit, il sert de '''[[test de performances]]''' pour les modèles, ainsi que de norme pour la comparaison et l’évaluation de la performance de ces derniers. En général, ce type de modèle possède un pouvoir prédictif faible et une complexité peu élevée.

== Compléments ==
Par exemple, si les modèles entraînés ne parviennent pas à surpasser le modèle de référence, cela pourrait indiquer que le '''[[jeu de données]]''' manque de pouvoir prédictif.

== Français ==
''' modèle étalon'''

''' modèle de référence'''

'''modèle de base'''

== Anglais ==
''' baseline model'''

''' training and testing model'''

== Sources ==
[https://towardsdatascience.com/baseline-models-your-guide-for-model-building-1ec3aa244b8d/ Source : towards data science]

[https://www.sciencedirect.com/topics/computer-science/baseline-model Source : ScienceDirect]

[[Catégorie:vocabulary]]

Modèle étalon

2026-09-08T19:16:52Z

Claude COULOMBE :

== Définition ==
'''[[Modèle]]''' simple servant d'[[étalon]] lors d’un projet d’'''[[apprentissage automatique]]''' et qui a pour fonction principale de valider les résultats des modèles '''[[entraînement|entraînés]]'''.

Autrement dit, il sert de '''[[test de performances]]''' pour les modèles entraînés, ainsi que de norme pour la comparaison et l’évaluation de la performance de ces derniers. En général, ce type de modèle possède un pouvoir prédictif faible et une complexité peu élevée.

== Compléments ==
Par exemple, si les modèles entraînés ne parviennent pas à surpasser le modèle de référence, cela pourrait indiquer que le '''[[jeu de données]]''' manque de pouvoir prédictif.

== Français ==
''' modèle étalon'''

''' modèle de référence'''

'''modèle de base'''

== Anglais ==
''' baseline model'''

''' training and testing model'''

== Sources ==
[https://towardsdatascience.com/baseline-models-your-guide-for-model-building-1ec3aa244b8d/ Source : towards data science]

[https://www.sciencedirect.com/topics/computer-science/baseline-model Source : ScienceDirect]

[[Catégorie:vocabulary]]

Modèle étalon

2026-09-08T19:16:16Z

Claude COULOMBE :

== Définition ==
'''[[Modèle]]''' simple servant d'[[étalon]] lors d’un projet d’'''[[apprentissage automatique]]''' et qui a pour fonction principale de tester les résultats des modèles '''[[entraînement|entraînés]]'''.

Autrement dit, il sert de '''[[test de performances]]''' pour les modèles entraînés, ainsi que de norme pour la comparaison et l’évaluation de la performance de ces derniers. En général, ce type de modèle possède un pouvoir prédictif faible et une complexité peu élevée.

== Compléments ==
Par exemple, si les modèles entraînés ne parviennent pas à surpasser le modèle de référence, cela pourrait indiquer que le '''[[jeu de données]]''' manque de pouvoir prédictif.

== Français ==
''' modèle étalon'''

''' modèle de référence'''

'''modèle de base'''

== Anglais ==
''' baseline model'''

''' training and testing model'''

== Sources ==
[https://towardsdatascience.com/baseline-models-your-guide-for-model-building-1ec3aa244b8d/ Source : towards data science]

[https://www.sciencedirect.com/topics/computer-science/baseline-model Source : ScienceDirect]

[[Catégorie:vocabulary]]

Modèle étalon

2026-09-08T19:15:55Z

Claude COULOMBE :

== Définition ==
'''[[Modèle]]''' simple servant d'[[étalon]] lors d’un projet d’'''[[apprentissage automatique]]''' et qui a pour fonction principale de tester les résultats des modèles '''[[entraînement|entraînés]]'''. Autrement dit, il sert de '''[[test de performances]]''' pour les modèles entraînés, ainsi que de norme pour la comparaison et l’évaluation de la performance de ces derniers. En général, ce type de modèle possède un pouvoir prédictif faible et une complexité peu élevée.

== Compléments ==
Par exemple, si les modèles entraînés ne parviennent pas à surpasser le modèle de référence, cela pourrait indiquer que le '''[[jeu de données]]''' manque de pouvoir prédictif.

== Français ==
''' modèle étalon'''

''' modèle de référence'''

'''modèle de base'''

== Anglais ==
''' baseline model'''

''' training and testing model'''

== Sources ==
[https://towardsdatascience.com/baseline-models-your-guide-for-model-building-1ec3aa244b8d/ Source : towards data science]

[https://www.sciencedirect.com/topics/computer-science/baseline-model Source : ScienceDirect]

[[Catégorie:vocabulary]]

Modèle étalon

2026-09-08T19:14:47Z

Claude COULOMBE :

== Définition ==
'''[[Modèle]]''' simple servant d'[[étalon]] lors d’un projet d’'''[[apprentissage automatique]]''' et qui a pour fonction principale de contextualiser les résultats des modèles '''[[entraînement|entraînés]]'''. Autrement dit, il sert de '''[[test de performances]]''' pour les modèles entraînés, ainsi que de standard pour la comparaison et l’évaluation de la performance de ces derniers. Ce type de modèle possède un pouvoir prédictif faible et une complexité peu élevée.

== Compléments ==
Par exemple, si les modèles entraînés ne parviennent pas à surpasser le modèle de référence, cela pourrait indiquer que le '''[[jeu de données]]''' manque de pouvoir prédictif.

== Français ==
''' modèle étalon'''

''' modèle de référence'''

'''modèle de base'''

== Anglais ==
''' baseline model'''

''' training and testing model'''

== Sources ==
[https://towardsdatascience.com/baseline-models-your-guide-for-model-building-1ec3aa244b8d/ Source : towards data science]

[https://www.sciencedirect.com/topics/computer-science/baseline-model Source : ScienceDirect]

[[Catégorie:vocabulary]]

Baseline model

2026-09-08T19:12:36Z

Claude COULOMBE : Claude COULOMBE a déplacé la page Baseline model vers Modèle étalon

#REDIRECTION [[Modèle étalon]]

Modèle étalon

2026-09-08T19:12:35Z

Claude COULOMBE : Claude COULOMBE a déplacé la page Baseline model vers Modèle étalon

== en construction ==

== Définition ==
'''[[Modèle]]''' simple servant de référence lors d’un projet d’'''[[apprentissage automatique]]''' et qui a pour fonction principale de contextualiser les résultats des modèles '''[[entraînement|entraînés]]'''. Autrement dit, il sert de '''[[test de performances]]''' pour les modèles entraînés, ainsi que de standard pour la comparaison et l’évaluation de la performance de ces derniers. Ce type de modèle possède un pouvoir prédictif très faible et une complexité relativement simple.

== Compléments ==
Par exemple, si les modèles entraînés ne parviennent pas à surpasser le modèle de référence, cela pourrait indiquer que le '''[[jeu de données]]''' manque de pouvoir prédictif.

== Français ==
''' modèle de référence'''

''' XXXXXXXXX''' 

== Anglais ==
''' baseline model'''

''' training and testing model'''

== Sources ==
[https://towardsdatascience.com/baseline-models-your-guide-for-model-building-1ec3aa244b8d/ Source : towards data science]

[https://www.sciencedirect.com/topics/computer-science/baseline-model Source : ScienceDirect]

[[Catégorie:vocabulary]]

Baseline

2026-09-08T19:11:26Z

Claude COULOMBE : Destination de redirection modifiée de Référence en Étalon

#REDIRECTION[[Étalon ]]

[[Catégorie:ENGLISH]]

Référence

2026-09-08T19:11:05Z

Claude COULOMBE : Claude COULOMBE a déplacé la page Référence vers Étalon

#REDIRECTION [[Étalon]]

Étalon

2026-09-08T19:11:05Z

Claude COULOMBE : Claude COULOMBE a déplacé la page Référence vers Étalon

== Définition ==
Modèle simple ou [[heuristique]] utilisé comme étalon ou point de référence pour comparer les performances d'un [[modèle]].

Une étalon aide les développeurs de modèles à quantifier les performances minimales attendues pour résoudre un problème particulier.

== Français ==
'''étalon'''

'''référence'''

== Anglais ==
'''baseline'''

==Sources==
[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/ Source : Google machine learning glossary ]

[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
[[Category:Apprentissage profond]]
[[Catégorie:Publication]]

Étalon

2026-09-08T19:10:39Z

Claude COULOMBE :

Dorsale de prétraitement

2026-09-08T19:04:57Z

Claude COULOMBE :

== Définition ==
Nom donné aux algorithmes (souvent des [[réseau de neurones|réseaux de neurones]]) de [[prétraitement des données]] pour l' '''[[extraction d'attributs]]''' qui transforme les '''[[données]]''' d'entrée en [[attribut|attributs]].

Dans la plupart des cas, ce terme est utilisé dans le contexte de la [[vision artificielle]] avec des '''[[Réseau convolutif|réseaux neuronaux convolutifs]]'''.

== Français ==
'''dorsale de prétraitement'''

== Anglais ==
'''AI backbone'''

'''computer vision backbone'''

'''feature preprocessing backbone'''

'''preprocessing backbone'''

== Sources ==
[https://arxiv.org/abs/2206.08016 Source : Arxiv]

[https://www.baeldung.com/cs/neural-network-backbone Source : Baeldung]

[[Catégorie:vocabulary]]
[[Catégorie:Publication]]

Dorsale de prétraitement

2026-09-08T19:01:56Z

Claude COULOMBE :

== Définition ==
Nom donné aux algorithmes (souvent des [[réseau de neurones|réseaux de neurones]]) de [[prétraitement des données]] pour l' '''[[extraction d'attributs]]''' qui transforme les '''[[données]]''' d'entrée en [[attribut|attributs]].

Dans la plupart des cas, ce terme est utilisé dans le contexte de la [[vision artificielle]] avec des '''[[Réseau convolutif|réseaux neuronaux convolutifs]]'''.

== Français ==
'''dorsale de prétraitement'''

== Anglais ==
'''AI backbone'''

'''computer vision backbone'''

'''feature preprocessing backbone'''

== Sources ==
[https://arxiv.org/abs/2206.08016 Source : Arxiv]

[https://www.baeldung.com/cs/neural-network-backbone Source : Baeldung]

[[Catégorie:vocabulary]]

Dorsale de prétraitement

2026-09-08T19:01:06Z

Claude COULOMBE :

== Définition ==
Nom donné aux algorithmes (souvent des [[réseau de neurones|réseaux de neurones]]) de [[prétraitement]] des données pour l' '''[[extraction d'attributs]]''' qui transforme les '''[[données]]''' d'entrée en [[attribut|attributs]].

Dans la plupart des cas, ce terme est utilisé dans le contexte de la [[vision artificielle]] avec des '''[[Réseau convolutif|réseaux neuronaux convolutifs]]'''.

== Français ==
'''dorsale de prétraitement'''

== Anglais ==
'''AI backbone'''

'''computer vision backbone'''

'''feature preprocessing backbone'''

== Sources ==
[https://arxiv.org/abs/2206.08016 Source : Arxiv]

[https://www.baeldung.com/cs/neural-network-backbone Source : Baeldung]

[[Catégorie:vocabulary]]

Dorsale de prétraitement

2026-09-08T18:59:47Z

Claude COULOMBE :

== Définition ==
Nom donné aux algorithmes (souvent des réseaux de neurones) de prétraitement des données pour l' '''[[extraction d'attributs]]''' qui transforme les '''[[données]]''' d'entrée en attributs.

Dans la plupart des cas, ce terme est utilisé dans le contexte de la [[vision artificielle]] avec des '''[[Réseau convolutif|réseaux neuronaux convolutifs]]'''.

== Français ==
'''dorsale de prétraitement'''

== Anglais ==
'''AI backbone'''

'''computer vision backbone'''

'''feature preprocessing backbone'''

== Sources ==
[https://arxiv.org/abs/2206.08016 Source : Arxiv]

[https://www.baeldung.com/cs/neural-network-backbone Source : Baeldung]

[[Catégorie:vocabulary]]

Dorsale de prétraitement

2026-09-08T18:59:31Z

Claude COULOMBE :

== Définition ==
Nom donné aux algorithmes (souvent des réseaux de neurones) de prétraitement des données pour l' '''[[extraction d'attributs]]''' qui transforme les '''[[données]]''' d'entrée en en attributs.

Dans la plupart des cas, ce terme est utilisé dans le contexte de la [[vision artificielle]] avec des '''[[Réseau convolutif|réseaux neuronaux convolutifs]]'''.

== Français ==
'''dorsale de prétraitement'''

== Anglais ==
'''AI backbone'''

'''computer vision backbone'''

'''feature preprocessing backbone'''

== Sources ==
[https://arxiv.org/abs/2206.08016 Source : Arxiv]

[https://www.baeldung.com/cs/neural-network-backbone Source : Baeldung]

[[Catégorie:vocabulary]]

Dorsale de prétraitement

2026-09-08T18:59:14Z

Claude COULOMBE :

== Définition ==
Nom donné aux algorithmes (souvent des réseaux de neurones) de prétraitement des données pour l' ''''[[extraction d'attributs]]''' qui transforme les '''[[données]]''' d'entrée en en attributs.

Dans la plupart des cas, ce terme est utilisé dans le contexte de la [[vision artificielle]] avec des '''[[Réseau convolutif|réseaux neuronaux convolutifs]]'''.

== Français ==
'''dorsale de prétraitement'''

== Anglais ==
'''AI backbone'''

'''computer vision backbone'''

'''feature preprocessing backbone'''

== Sources ==
[https://arxiv.org/abs/2206.08016 Source : Arxiv]

[https://www.baeldung.com/cs/neural-network-backbone Source : Baeldung]

[[Catégorie:vocabulary]]

Dorsale de prétraitement

2026-09-08T18:58:44Z

Claude COULOMBE :

== Définition ==
Nom donné aux algorithmes (souvent des réseaux de neurones) de prétraitement des données pour l' ''''[[extraction d'attributs]]''' qui transforme les '''[[données]]''' d'entrée en en attributs.

Dans la plupart des cas, ce terme est utilisé dans le contexte de la [[vision artificielle]] avec des '''[[Réseau convolutif|réseaux neuronaux convolutifs]]'''.

== Français ==
'''dorsale de prétraitement'''

== Anglais ==
'''AI backbone'''

'''computer vison backbone'''

'''features preprocessing backbone'''

== Sources ==
[https://arxiv.org/abs/2206.08016 Source : Arxiv]

[https://www.baeldung.com/cs/neural-network-backbone Source : Baeldung]

[[Catégorie:vocabulary]]

Backbone

2026-09-08T18:57:29Z

Claude COULOMBE : Claude COULOMBE a déplacé la page Backbone vers Dorsale de prétraitement

#REDIRECTION [[Dorsale de prétraitement]]

Dorsale de prétraitement

2026-09-08T18:57:29Z

Claude COULOMBE : Claude COULOMBE a déplacé la page Backbone vers Dorsale de prétraitement

== Définition ==
Nom donné aux algorithmes (souvent des réseaux de neurones) de prétraitement des données pour l' ''''[[extraction d'attributs]]''' qui transforme les '''[[données]]''' d'entrée en en attributs.

Dans la plupart des cas, ce terme est utilisé dans le contexte de la [[vision artificielle]] avec des '''[[Réseau convolutif|réseaux neuronaux convolutifs]]'''.

== Français ==
'''dorsale de prétraitement'''

== Anglais ==
'''AI backbone'''

'''AI backbone'''

== Sources ==
[https://arxiv.org/abs/2206.08016 Source : Arxiv]

[https://www.baeldung.com/cs/neural-network-backbone Source : Baeldung]

[[Catégorie:vocabulary]]

Dorsale de prétraitement

2026-09-08T18:57:12Z

Claude COULOMBE :

== Définition ==
Nom donné aux algorithmes (souvent des réseaux de neurones) de prétraitement des données pour l' ''''[[extraction d'attributs]]''' qui transforme les '''[[données]]''' d'entrée en en attributs.

Dans la plupart des cas, ce terme est utilisé dans le contexte de la [[vision artificielle]] avec des '''[[Réseau convolutif|réseaux neuronaux convolutifs]]'''.

== Français ==
'''dorsale de prétraitement'''

== Anglais ==
'''AI backbone'''

'''AI backbone'''

== Sources ==
[https://arxiv.org/abs/2206.08016 Source : Arxiv]

[https://www.baeldung.com/cs/neural-network-backbone Source : Baeldung]

[[Catégorie:vocabulary]]

Règlement européen sur l'IA

2026-09-08T18:50:09Z

Claude COULOMBE :

== Définition ==
Nom propre, d'une loi européenne permettant aux '''[[Intelligence artificielle|systèmes d’intelligence artificielle (IA)]]''' mis sur le marché européen d’être sécuritaires, fiables et respectueux des droits fondamentaux. Plus largement, cette loi concerne le marché, le développement et l’utilisation des systèmes d’IA et définit quels systèmes sont bannis s’ils ne respectent pas un ensemble de prérequis.

== Compléments ==

* Les systèmes autorisés ont le « marquage CE ».
* Le règlement classe différents niveaux de risques.
* À noter qu'il ne s'agit pas de la seule mesure sur l'IA de confiance de l'Union Européenne.

== Français ==
'''règlement européen sur l’intelligence artificielle'''

'''règlement européen sur l'IA'''

== Anglais ==
''' AI act'''

'''EU Artificial Intelligence Act''' 

''' EU AI act''' 

== Sources ==
[https://aiactinfo.eu/ Source : Artificial Intelligence Act info]

[https://artificialintelligenceact.eu/the-act/ Source : EU Artificial Intelligence Act]

[https://www.info.gouv.fr/actualite/quest-ce-que-lai-act Source : info.gouv.fr, Gouvernement français]

[https://www.entreprises.gouv.fr/decryptages-de-nos-experts/le-reglement-europeen-sur-lintelligence-artificielle-publics-concernes Source : Direction générale des Entreprises, Gouvernement français]

[[Catégorie:vocabulary]]
[[Catégorie:Publication]]

Règlement européen sur l'IA

2026-09-08T18:49:29Z

Claude COULOMBE :

== Définition ==
Nom propre, d'une loi européenne permettant aux '''[[Intelligence artificielle|systèmes d’intelligence artificielle (IA)]]''' mis sur le marché européen d’être sécuritaires, fiables et respectueux des droits fondamentaux. Plus largement, cette loi concerne le marché, le développement et l’utilisation des systèmes d’IA et définit quels systèmes sont bannis s’ils ne respectent pas un ensemble de prérequis.

== Compléments ==
* Les systèmes autorisés ont le « marquage CE ».
* Le règlement classe différents niveaux de risques.
* À noter qu'il ne s'agit pas de la seule mesure sur l'IA de confiance de l'Union Européenne.

== Français ==
'''règlement européen sur l’intelligence artificielle'''

'''règlement européen sur l'IA'''

== Anglais ==
''' AI act'''

'''EU Artificial Intelligence Act''' 

''' EU AI act''' 

== Sources ==
[https://aiactinfo.eu/ Source : Artificial Intelligence Act info]

[https://artificialintelligenceact.eu/the-act/ Source : EU Artificial Intelligence Act]

[https://www.info.gouv.fr/actualite/quest-ce-que-lai-act Source : info.gouv.fr, Gouvernement français]

[https://www.entreprises.gouv.fr/decryptages-de-nos-experts/le-reglement-europeen-sur-lintelligence-artificielle-publics-concernes Source : Direction générale des Entreprises, Gouvernement français]

[[Catégorie:vocabulary]]
[[Catégorie:Publication]]

AI act

2026-09-08T18:46:15Z

Claude COULOMBE : Claude COULOMBE a déplacé la page AI act vers Règlement européen sur l'IA

#REDIRECTION [[Règlement européen sur l'IA]]

Règlement européen sur l'IA

2026-09-08T18:46:15Z

Claude COULOMBE : Claude COULOMBE a déplacé la page AI act vers Règlement européen sur l'IA

== Définition ==
Nom propre, d'une loi européenne permettant aux '''[[Intelligence artificielle|systèmes d’intelligence artificielle (IA)]]''' mis sur le marché européen d’être sécuritaires, fiables et respectueux des droits fondamentaux. Plus largement, cette loi concerne le marché, le développement et l’utilisation des systèmes d’IA et définit quels systèmes sont bannis s’ils ne respectent pas un ensemble de prérequis.

== Compléments ==
* Les systèmes autorisés ont le « marquage CE ».
* Le règlement classe différents niveaux de risques.
* À noter qu'il ne s'agit pas de la seule mesure sur l'IA de confiance de l'Union Européenne.

== Français ==
'''règlement européen sur l’intelligence artificielle'''

'''règlement européen sur l'IA'''

== Anglais ==
''' AI act'''

''' XXXXXXXXX''' 

''' EU AI act''' 

== Sources ==
[https://aiactinfo.eu/ Source : Artificial Intelligence Act info]

[https://artificialintelligenceact.eu/the-act/ Source : EU Artificial Intelligence Act]

[https://www.info.gouv.fr/actualite/quest-ce-que-lai-act Source : info.gouv.fr, Gouvernement français]

[https://www.entreprises.gouv.fr/decryptages-de-nos-experts/le-reglement-europeen-sur-lintelligence-artificielle-publics-concernes Source : Direction générale des Entreprises, Gouvernement français]

[[Catégorie:vocabulary]]

Règlement européen sur l'IA

2026-09-08T18:46:02Z

Claude COULOMBE :

== Définition ==
Nom propre, d'une loi européenne permettant aux '''[[Intelligence artificielle|systèmes d’intelligence artificielle (IA)]]''' mis sur le marché européen d’être sécuritaires, fiables et respectueux des droits fondamentaux. Plus largement, cette loi concerne le marché, le développement et l’utilisation des systèmes d’IA et définit quels systèmes sont bannis s’ils ne respectent pas un ensemble de prérequis.

== Compléments ==
* Les systèmes autorisés ont le « marquage CE ».
* Le règlement classe différents niveaux de risques.
* À noter qu'il ne s'agit pas de la seule mesure sur l'IA de confiance de l'Union Européenne.

== Français ==
'''règlement européen sur l’intelligence artificielle'''

'''règlement européen sur l'IA'''

== Anglais ==
''' AI act'''

''' XXXXXXXXX''' 

''' EU AI act''' 

== Sources ==
[https://aiactinfo.eu/ Source : Artificial Intelligence Act info]

[https://artificialintelligenceact.eu/the-act/ Source : EU Artificial Intelligence Act]

[https://www.info.gouv.fr/actualite/quest-ce-que-lai-act Source : info.gouv.fr, Gouvernement français]

[https://www.entreprises.gouv.fr/decryptages-de-nos-experts/le-reglement-europeen-sur-lintelligence-artificielle-publics-concernes Source : Direction générale des Entreprises, Gouvernement français]

[[Catégorie:vocabulary]]

Résolution de problèmes

2026-09-08T18:40:36Z

Claude COULOMBE :

==Définition==
En IA, désigne une approche dans le traitement automatique de problèmes. Elle regroupe un ensemble de techniques d’IA pour mettre en place une structure informatique (représentation des données, algorithmes, etc.), qui permette à l’ordinateur de résoudre un problème automatiquement. Une fois cette structure en place, il suffit de décrire le problème pour le résoudre.
==Français==
''' résolution de problèmes'''

''' résolution de problème '''

''' résolution des problèmes '''

==Anglais==
''' problem solving '''

''' problem-solving '''

''' problem solving process '''

''' problem-solving process '''

==Sources==

[https://www.inprincipio.xyz/resolution-problemes/ ''Source: Inprincipio, ''Résolution de problème avec ,IA.']
{{Modèle:GDT}}

[[Catégorie:GDT]]
[[Category:intelligence artificielle]]
[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
[[Categorie:Publication]]

Résolution de problèmes

2026-09-08T18:40:23Z

Claude COULOMBE :

==Définition==
En IA, désigne une approche dans le traitement automatique de problèmes. Elle regroupe un ensemble de techniques d’IA pour mettre en place une structure informatique (représentation des données, algorithmes), qui permette à l’ordinateur de résoudre un problème automatiquement. Une fois cette structure en place, il suffit de décrire le problème pour le résoudre.
==Français==
''' résolution de problèmes'''

''' résolution de problème '''

''' résolution des problèmes '''

==Anglais==
''' problem solving '''

''' problem-solving '''

''' problem solving process '''

''' problem-solving process '''

==Sources==

[https://www.inprincipio.xyz/resolution-problemes/ ''Source: Inprincipio, ''Résolution de problème avec ,IA.']
{{Modèle:GDT}}

[[Catégorie:GDT]]
[[Category:intelligence artificielle]]
[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
[[Categorie:Publication]]

Résolution de problèmes

2026-09-08T18:40:02Z

Claude COULOMBE :

==Définition==
En IA, désigne une approche dans le traitement automatique de problèmes. Elle regroupe un ensemble de techniques d’IA pour mettre en place une structure informatique (représentation des algorithmes, algorithmes), qui permette à l’ordinateur de résoudre un problème automatiquement. Une fois cette structure en place, il suffit de décrire le problème pour le résoudre.
==Français==
''' résolution de problèmes'''

''' résolution de problème '''

''' résolution des problèmes '''

==Anglais==
''' problem solving '''

''' problem-solving '''

''' problem solving process '''

''' problem-solving process '''

==Sources==

[https://www.inprincipio.xyz/resolution-problemes/ ''Source: Inprincipio, ''Résolution de problème avec ,IA.']
{{Modèle:GDT}}

[[Catégorie:GDT]]
[[Category:intelligence artificielle]]
[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
[[Categorie:Publication]]

Résolution de problèmes

2026-09-08T18:39:48Z

Claude COULOMBE :

==Définition==
En IA, désigne une approche dans le traitement automatique des problèmes. Elle regroupe un ensemble de techniques d’IA pour mettre en place une structure informatique (représentation des algorithmes, algorithmes), qui permette à l’ordinateur de résoudre un problème automatiquement. Une fois cette structure en place, il suffit de décrire le problème pour le résoudre.
==Français==
''' résolution de problèmes'''

''' résolution de problème '''

''' résolution des problèmes '''

==Anglais==
''' problem solving '''

''' problem-solving '''

''' problem solving process '''

''' problem-solving process '''

==Sources==

[https://www.inprincipio.xyz/resolution-problemes/ ''Source: Inprincipio, ''Résolution de problème avec ,IA.']
{{Modèle:GDT}}

[[Catégorie:GDT]]
[[Category:intelligence artificielle]]
[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
[[Categorie:Publication]]