https://datafranca.org/wiki/api.php?action=feedcontributions&feedformat=atom&user=Claude+COULOMBE 2026-05-07T07:07:51Z Contributions MediaWiki 1.39.5 https://datafranca.org/wiki/index.php?title=Enseignement_assist%C3%A9_par_ordinateur&diff=125232 2026-05-05T05:38:19Z

<p>Claude COULOMBE : </p> <hr /> <div>==Définition==<br /> L'enseignement assisté par ordinateur ou EAO (en anglais, ''computer-aided training'' ou ''CAT'') est un domaine relevant à la fois de l'enseignement et l’informatique. <br /> <br /> Quand on utilise l'intelligence artificielle, on parle également d'[[enseignement intelligemment assisté par ordinateur]].<br /> <br /> ==Français==<br /> '''enseignement assisté par ordinateur'''<br /> <br /> '''EAO'''<br /> <br /> '''formation assistée par ordinateur'''<br /> <br /> '''enseignement intelligemment assisté par ordinateur'''<br /> <br /> '''EIAO'''<br /> <br /> ==Anglais==<br /> '''computer-based training'''<br /> <br /> '''computer-based teaching'''<br /> <br /> '''CBT'''<br /> <br /> '''intelligent computer-based training'''<br /> <br /> '''ICBT'''<br /> <br /> '''computer-based instruction'''<br /> <br /> '''computer aided learning''' &lt;small&gt;(Étrange, car le système n'apprend pas, il enseigne.)&lt;/small&gt;<br /> <br /> '''computer assisted learning''' &lt;small&gt;(Étrange, car le système n'apprend pas, il enseigne.)&lt;/small&gt;<br /> <br /> ==Sources==<br /> [https://fr.wikipedia.org/wiki/Enseignement_assist%C3%A9_par_ordinateur - Wikipédia - enseignement assisté par ordinateur]<br /> <br /> [https://trainingindustry.com/glossary/computer-based-training-cbt/ Training Industry Website - Computer-based Training]<br /> <br /> [[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]<br /> [[Catégorie:publication]]</div>

Claude COULOMBE https://datafranca.org/wiki/index.php?title=Enseignement_assist%C3%A9_par_ordinateur&diff=125231 2026-05-05T05:37:37Z

<p>Claude COULOMBE : </p> <hr /> <div>==Définition==<br /> L'enseignement assisté par ordinateur ou EAO (en anglais, ''computer-aided training'' ou ''CAT'') est un domaine relevant à la fois de l'enseignement et l’informatique. <br /> <br /> Quand on utilise l'intelligence artificielle, on parle également d'[[enseignement intelligemment assisté par ordinateur]].<br /> <br /> ==Français==<br /> '''enseignement assisté par ordinateur'''<br /> <br /> '''EAO'''<br /> <br /> '''formation assistée par ordinateur'''<br /> <br /> '''enseignement intelligemment assisté par ordinateur'''<br /> <br /> '''EIAO'''<br /> <br /> ==Anglais==<br /> '''computer-based training'''<br /> <br /> '''computer-based teaching'''<br /> <br /> '''CBT'''<br /> <br /> '''intelligent computer-based training'''<br /> <br /> '''ICBT'''<br /> <br /> '''computer-based instruction'''<br /> <br /> '''computer aided learning''' &lt;small&gt;(Étrange, car le système n'apprend pas, il enseigne.)&lt;/small&gt;<br /> <br /> ==Sources==<br /> [https://fr.wikipedia.org/wiki/Enseignement_assist%C3%A9_par_ordinateur - Wikipédia - enseignement assisté par ordinateur]<br /> <br /> [https://trainingindustry.com/glossary/computer-based-training-cbt/ Training Industry Website - Computer-based Training]<br /> <br /> [[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]<br /> [[Catégorie:publication]]</div>

Claude COULOMBE https://datafranca.org/wiki/index.php?title=Enseignement_assist%C3%A9_par_ordinateur&diff=125230 2026-05-05T05:36:56Z

<p>Claude COULOMBE : </p> <hr /> <div>==Définition==<br /> L'enseignement assisté par ordinateur ou EAO (en anglais, ''computer-aided training'' ou ''CAT'') est un domaine relevant à la fois de l'enseignement et l’informatique. <br /> <br /> Quand on utilise l'intelligence artificielle, on parle également d'[[enseignement intelligemment assisté par ordinateur]].<br /> <br /> ==Français==<br /> '''enseignement assisté par ordinateur'''<br /> <br /> '''EAO'''<br /> <br /> '''formation assistée par ordinateur'''<br /> <br /> '''enseignement intelligemment assisté par ordinateur'''<br /> <br /> '''EIAO'''<br /> <br /> ==Anglais==<br /> '''computer-based training'''<br /> <br /> '''computer-based teaching'''<br /> <br /> '''CBT'''<br /> <br /> '''intelligent computer-based training'''<br /> <br /> '''ICBT'''<br /> <br /> '''computer-based instruction'''<br /> <br /> '''computer aided learning''' &lt;small&gt;(Bizarre, car le système n'apprend pas, il enseigne,)&lt;/small&gt;<br /> <br /> ==Sources==<br /> [https://fr.wikipedia.org/wiki/Enseignement_assist%C3%A9_par_ordinateur - Wikipédia - enseignement assisté par ordinateur]<br /> <br /> [https://trainingindustry.com/glossary/computer-based-training-cbt/ Training Industry Website - Computer-based Training]<br /> <br /> [[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]<br /> [[Catégorie:publication]]</div>

Claude COULOMBE https://datafranca.org/wiki/index.php?title=Encodage_latent_d%27image&diff=125229 2026-05-05T04:59:22Z

<p>Claude COULOMBE : Page créée avec « == Définition == L&#039;encodage latent d&#039;image est la transformation des pixels bruts d&#039;une image en une « représentation latente compacte de faible dimension » parfois appelés des segments ou tuiles d&#039;image. Voir aussi Segmentation d&#039;image == Compléments == L&#039;objectif est de compresser l&#039;information pour qu&#039;elle soit traitée par des modèles génératifs de la même manière que des mots sont transformés en segments dans le traitement du langage nat... »</p> <hr /> <div>== Définition ==<br /> <br /> L'encodage latent d'image est la transformation des pixels bruts d'une image en une « représentation latente compacte de faible dimension » parfois appelés des segments ou tuiles d'image. <br /> <br /> Voir aussi [[Segmentation d'image]]<br /> <br /> == Compléments ==<br /> <br /> L'objectif est de compresser l'information pour qu'elle soit traitée par des modèles génératifs de la même manière que des mots sont transformés en segments dans le traitement du langage naturel.<br /> <br /> == Français ==<br /> '''encodage latent d'image''' <br /> <br /> '''encodage latent d'images''' <br /> <br /> == Anglais ==<br /> '''image tokenization'''<br /> <br /> '''image latent encoding'''<br /> <br /> == Sources ==<br /> <br /> [https://comfyui-wiki.com/fr/news/2025-07-05-omniavatar - Site web - encodage latent d’image]<br /> <br /> [https://arxiv.org/pdf/2412.05796 - Arxiv - Language-Guided Image Tokenization for Generation]<br /> <br /> [[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]<br /> [[Catégorie:Publication]]</div>

Claude COULOMBE https://datafranca.org/wiki/index.php?title=Segmentation_d%27image&diff=125228 2026-05-05T04:50:04Z

<p>Claude COULOMBE : </p> <hr /> <div>== Définition ==<br /> La segmentation d'image est une opération de traitement d'images consistant à détecter et rassembler les pixels suivant différents critères, notamment d'intensité ou spatiaux, l'image apparaissant ainsi formée de régions uniformes dans le but d'isoler ou d'identifier des éléments dans une image complexe.<br /> <br /> == Compléments ==<br /> La segmentation d'image est beaucoup utilisée dans les applications de [[Véhicule autonome|voitures autonomes]], où l'on cherche à isoler les pixels appartenant à une route, un piéton, un panneau de signalisation, un édifice, une clôture, un vélo, d'autres voitures, des arbres, etc.<br /> <br /> La segmentation est une étape primordiale en traitement d'image. Les nombreuses méthodes de segmentation se répartissent en quatre principales classes :<br /> <br /> * La segmentation fondée sur les régions (en anglais : ''region-based segmentation''). On y trouve par exemple : la croissance de région (en anglais : ''region-growing''), décomposition/fusion (en anglais : ''split and merge'').<br /> * La segmentation fondée sur les contours (en anglais : ''edge-based segmentation'').<br /> * La segmentation fondée sur la classification ou le seuillage des pixels en fonction de leur intensité (en anglais : ''classification ou thresholding'').<br /> * La segmentation fondée sur la coopération entre les trois premières segmentations.<br /> <br /> Lorsque la segmentation épouse les contours de chaque élément identifié dans une image, on parle alors de segmentation ''sémantique'' de l’image ou de construction d'un masque.<br /> <br /> Voir aussi [[Encodage latent d'image]]<br /> <br /> == Français ==<br /> '''segmentation d'image ''' <br /> <br /> '''segmentation d'images ''' <br /> <br /> '''segmentation sémantique ''' <br /> <br /> == Anglais ==<br /> '''image segmentation'''<br /> <br /> '''semantic segmentation'''<br /> <br /> ==Sources==<br /> <br /> [https://fr.wikipedia.org/wiki/Segmentation_d%27image Source : Wikipedia ]<br /> <br /> [https://www.edx.org/learn/computer-science/universite-de-montreal-vision-artificielle-et-exploitation-intelligente-des-ressources-naturelles Source : Cours VIARENA: Vision ARtificielle et Exploitation intelligente des Ressources NAturelles - UMontrealX]<br /> <br /> [https://www.ibm.com/fr-fr/topics/semantic-segmentation Source : ''Qu’est-ce que la segmentation sémantique?'', IBM]<br /> <br /> [[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]<br /> [[Catégorie:Publication]]</div>

Claude COULOMBE https://datafranca.org/wiki/index.php?title=Implication_textuelle&diff=125227 2026-05-05T04:39:05Z

<p>Claude COULOMBE : </p> <hr /> <div>== Définition ==<br /> Une inférence textuelle est définie comme une relation entre deux fragments de texte : en lisant le premier, on peut raisonnablement inférer que le second est vrai.<br /> <br /> Voir aussi '''[[compréhension du langage naturel]]''' et '''[[traitement du langage naturel]]''' <br /> <br /> == Compléments ==<br /> Les tâches typiques de l'inférence en langue naturelle comprennent l'établissement de liens entre les entités, la désambiguïsation des entités, l'expansion de la taxonomie, la découverte d'hyperonymes et l'association de textes.<br /> <br /> == Français ==<br /> ''' implication textuelle'''<br /> <br /> '''inférence textuelle'''<br /> <br /> == Anglais ==<br /> ''' Natural Language Inference'''<br /> <br /> ''' NLI'''<br /> <br /> ''' Textual Entailment'''<br /> <br /> '''Textual Inference'''<br /> <br /> ''' Recognizing Textual Entailment'''<br /> <br /> ''' TE'''<br /> &lt;!--Task that determines the inference relation (entailment, contradiction, or neutral) between two short and ordered texts or text fragments. The relation holds whenever the truth of one text fragment followa from another text. This task is used to infer semantic relations between given phrases. Typical NLI tasks include entity linking, entity disambiguation, taxonomy expansion, hypernym discovery, and text entailment--&gt;<br /> <br /> == Sources ==<br /> [https://umontreal.scholaris.ca/items/30f53472-4fae-41f7-b4a9-1b556dba5265 Zhouan Lin (2019) - implication textuelle]<br /> <br /> [https://hal.univ-lorraine.fr/tel-01748535 Marilisa Amoia (2008) - implication textuelle]<br /> <br /> [https://theses.hal.science/tel-01317577/document Martin Gleize 2016 - inférence textuelle]<br /> <br /> [https://arxiv.org/abs/2409.13731 Source : arxiv]<br /> <br /> [https://nlp.stanford.edu/projects/snli/ Source : Stanford.edu]<br /> <br /> [https://towardsdatascience.com/natural-language-inference-an-overview-57c0eecf6517/ Source : towards data science]<br /> <br /> [https://en.wikipedia.org/wiki/Textual_entailment Source : Wikipedia]<br /> <br /> [https://www.oreilly.com/library/view/natural-language-processing/9780596803346/pr02s07.html Bird et al. (2009) - Recognizing textual entailment]<br /> <br /> [[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]</div>

Claude COULOMBE https://datafranca.org/wiki/index.php?title=Enseignement_intelligemment_assist%C3%A9_par_ordinateur&diff=125226 2026-05-05T04:13:24Z

<p>Claude COULOMBE : </p> <hr /> <div>== Définition ==<br /> Un système EIAO (enseignement intelligent assisté par ordinateur), aussi appelé tuteur intelligent a la capacité de prendre en compte les paramètres pédagogiques suivants : le niveau de l’apprenant.e, le degré de difficulté souhaité et l’objectif d’enseignement spécifié.<br /> <br /> == Compléments ==<br /> Un système tutoriel intelligent (STI) est un système basé sur l’IA qui peut raisonner sur des modèles de connaissances utiles pour favoriser et évaluer l’apprentissage. La principale fonction d’un STI est de s’adapter à l’apprenant en comprenant ou en prenant conscience de ses états cognitifs, métacognitifs ou affectifs. » <br /> <br /> == Français ==<br /> <br /> '''enseignement intelligemment assisté par ordinateur'''<br /> <br /> '''tuteur intelligent''' <br /> <br /> '''système tutoriel intelligent'''<br /> <br /> '''STI'''<br /> <br /> '''système d'enseignement intelligemment assisté par ordinateur '''<br /> <br /> == Anglais ==<br /> '''intelligent computer-based training'''<br /> <br /> '''ICBT'''<br /> <br /> '''intelligent tutor''' <br /> <br /> '''intelligent tutoring system '''<br /> <br /> '''ITS'''<br /> <br /> '''intelligent computer-based tutor'''<br /> <br /> ==Sources==<br /> <br /> []<br /> [http://www.btb.termiumplus.gc.ca/tpv2alpha/alpha-fra.html?lang=fra&amp;i=1&amp;srchtxt=tuteur+intelligent&amp;index=alt&amp;codom2nd_wet=1#resultrecs Termium Plus - tuteur intelligent]<br /> <br /> [https://clom-motsia.teluq.ca/module-5/glossaire/ Teluq - système tutoriel intelligent]<br /> <br /> [[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]</div>

Claude COULOMBE https://datafranca.org/wiki/index.php?title=Enseignement_assist%C3%A9_par_ordinateur&diff=125225 2026-05-05T04:12:03Z

<p>Claude COULOMBE : </p> <hr /> <div>==Définition==<br /> L'enseignement assisté par ordinateur ou EAO (en anglais, ''computer-aided training'' ou ''CAT'') est un domaine relevant à la fois de l'enseignement et l’informatique. <br /> <br /> Quand on utilise l'intelligence artificielle, on parle également d'[[enseignement intelligemment assisté par ordinateur]].<br /> <br /> ==Français==<br /> '''enseignement assisté par ordinateur'''<br /> <br /> '''EAO'''<br /> <br /> '''formation assistée par ordinateur'''<br /> <br /> '''enseignement intelligemment assisté par ordinateur'''<br /> <br /> '''EIAO'''<br /> <br /> ==Anglais==<br /> '''computer-based training'''<br /> <br /> '''computer-based teaching'''<br /> <br /> '''CBT'''<br /> <br /> '''intelligent computer-based training'''<br /> <br /> '''ICBT'''<br /> <br /> '''computer-based instruction'''<br /> <br /> ==Sources==<br /> [https://fr.wikipedia.org/wiki/Enseignement_assist%C3%A9_par_ordinateur - Wikipédia - enseignement assisté par ordinateur]<br /> <br /> [https://trainingindustry.com/glossary/computer-based-training-cbt/ Training Industry Website - Computer-based Training]<br /> <br /> [[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]<br /> [[Catégorie:publication]]</div>

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<p>Claude COULOMBE : </p> <hr /> <div>== Définition ==<br /> Un système EIAO (enseignement intelligent assisté par ordinateur), aussi appelé tuteur intelligent a la capacité de prendre en compte les paramètres pédagogiques suivants : le niveau de l’apprenant.e, le degré de difficulté souhaité et l’objectif d’enseignement spécifié.<br /> <br /> == Compléments ==<br /> Un système tutoriel intelligent (STI) est un système basé sur l’IA qui peut raisonner sur des modèles de connaissances utiles pour favoriser et évaluer l’apprentissage. La principale fonction d’un STI est de s’adapter à l’apprenant en comprenant ou en prenant conscience de ses états cognitifs, métacognitifs ou affectifs. » <br /> <br /> == Français ==<br /> <br /> '''enseignement intelligemment assisté par ordinateur'''<br /> <br /> '''tuteur intelligent''' <br /> <br /> '''système tutoriel intelligent'''<br /> <br /> '''STI'''<br /> <br /> '''système d'enseignement intelligemment assisté par ordinateur '''<br /> <br /> == Anglais ==<br /> '''intelligent computer-based training'''<br /> <br /> '''intelligent tutor''' <br /> <br /> '''intelligent tutoring system '''<br /> <br /> '''intelligent tutorial system '''<br /> <br /> '''intelligent computer-based tutor'''<br /> <br /> ==Sources==<br /> <br /> []<br /> [http://www.btb.termiumplus.gc.ca/tpv2alpha/alpha-fra.html?lang=fra&amp;i=1&amp;srchtxt=tuteur+intelligent&amp;index=alt&amp;codom2nd_wet=1#resultrecs Termium Plus - tuteur intelligent]<br /> <br /> [https://clom-motsia.teluq.ca/module-5/glossaire/ Teluq - système tutoriel intelligent]<br /> <br /> [[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]</div>

Claude COULOMBE https://datafranca.org/wiki/index.php?title=Enseignement_intelligemment_assist%C3%A9_par_ordinateur&diff=125223 2026-05-05T04:05:38Z

<p>Claude COULOMBE : </p> <hr /> <div>== Définition ==<br /> Un système EIAO (enseignement intelligent assisté par ordinateur), aussi appelé tuteur intelligent a la capacité de prendre en compte les paramètres pédagogiques suivants : le niveau de l’apprenant.e, le degré de difficulté souhaité et l’objectif d’enseignement spécifié.<br /> <br /> == Français ==<br /> <br /> '''enseignement intelligemment assisté par ordinateur'''<br /> <br /> '''tuteur intelligent''' <br /> <br /> '''système tutoriel intelligent '''<br /> <br /> '''système d'enseignement intelligemment assisté par ordinateur '''<br /> <br /> == Anglais ==<br /> '''intelligent computer-based training'''<br /> <br /> '''intelligent tutor''' <br /> <br /> '''intelligent tutoring system '''<br /> <br /> '''intelligent tutorial system '''<br /> <br /> '''intelligent computer-based tutor'''<br /> <br /> ==Sources==<br /> <br /> [http://www.btb.termiumplus.gc.ca/tpv2alpha/alpha-fra.html?lang=fra&amp;i=1&amp;srchtxt=tuteur+intelligent&amp;index=alt&amp;codom2nd_wet=1#resultrecs Source : TermiumPlus]<br /> <br /> [https://clom-motsia.teluq.ca/module-5/glossaire/ Source : Teluq]<br /> <br /> [[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]</div>

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<p>Claude COULOMBE : </p> <hr /> <div>== Définition ==<br /> Un système EIAO (enseignement intelligent assisté par ordinateur) a la capacité de prendre en compte les paramètres pédagogiques suivants : le niveau de l’apprenant.e, le degré de difficulté souhaité et l’objectif d’enseignement spécifié.<br /> <br /> == Français ==<br /> <br /> '''enseignement intelligemment assisté par ordinateur'''<br /> <br /> '''tuteur intelligent''' <br /> <br /> '''système tutoriel intelligent '''<br /> <br /> '''système d'enseignement intelligemment assisté par ordinateur '''<br /> <br /> == Anglais ==<br /> '''intelligent computer-based training'''<br /> <br /> '''intelligent tutor''' <br /> <br /> '''intelligent tutoring system '''<br /> <br /> '''intelligent tutorial system '''<br /> <br /> '''intelligent computer-based tutor'''<br /> <br /> ==Sources==<br /> <br /> [http://www.btb.termiumplus.gc.ca/tpv2alpha/alpha-fra.html?lang=fra&amp;i=1&amp;srchtxt=tuteur+intelligent&amp;index=alt&amp;codom2nd_wet=1#resultrecs Source : TermiumPlus]<br /> <br /> [https://clom-motsia.teluq.ca/module-5/glossaire/ Source : Teluq]<br /> <br /> [[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]</div>

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<p>Claude COULOMBE : </p> <hr /> <div>== Définition ==<br /> Un système EIAO (enseignement intelligent assisté par ordinateur) a la capacité de prendre en compte les paramètres pédagogiques suivants : le niveau de l’apprenant.e, le degré de difficulté souhaité et l’objectif d’enseignement spécifié.<br /> <br /> == Français ==<br /> <br /> '''enseignement intelligent assisté par ordinateur'''<br /> <br /> '''tuteur intelligent''' <br /> <br /> '''système tutoriel intelligent '''<br /> <br /> '''système d'enseignement intelligemment assisté par ordinateur '''<br /> <br /> == Anglais ==<br /> '''intelligent tutor''' <br /> <br /> '''intelligent tutoring system '''<br /> <br /> '''intelligent tutorial system '''<br /> <br /> '''intelligent computer-based tutor'''<br /> <br /> ==Sources==<br /> <br /> [http://www.btb.termiumplus.gc.ca/tpv2alpha/alpha-fra.html?lang=fra&amp;i=1&amp;srchtxt=tuteur+intelligent&amp;index=alt&amp;codom2nd_wet=1#resultrecs Source : TermiumPlus]<br /> <br /> [https://clom-motsia.teluq.ca/module-5/glossaire/ Source : Teluq]<br /> <br /> [[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]</div>

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<p>Claude COULOMBE : Page redirigée vers Enseignement intelligemment assisté par ordinateur</p> <hr /> <div>#REDIRECTION [[Enseignement intelligemment assisté par ordinateur]]</div>

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<p>Claude COULOMBE : Claude COULOMBE a déplacé la page Enseignement intelligemment assisté par ordinateur (EIAO) vers Enseignement intelligemment assisté par ordinateur</p> <hr /> <div>#REDIRECTION [[Enseignement intelligemment assisté par ordinateur]]</div>

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<p>Claude COULOMBE : Claude COULOMBE a déplacé la page Enseignement intelligemment assisté par ordinateur (EIAO) vers Enseignement intelligemment assisté par ordinateur</p> <hr /> <div>== Définition ==<br /> Un système EIAO (enseignement intelligent assisté par ordinateur) a la capacité de prendre en compte les paramètres pédagogiques suivants : le niveau de l’apprenant.e, le degré de difficulté souhaité et l’objectif d’enseignement spécifié.<br /> <br /> <br /> == Français ==<br /> ''' Tuteur intelligent''' <br /> <br /> '''système tutoriel intelligent '''<br /> <br /> '''système d'enseignement intelligemment assisté par ordinateur '''<br /> <br /> == Anglais ==<br /> '''intelligent tutor''' <br /> <br /> '''intelligent tutoring system '''<br /> <br /> '''intelligent tutorial system '''<br /> <br /> '''intelligent computer-based tutor'''<br /> <br /> <br /> ==Sources==<br /> <br /> [http://www.btb.termiumplus.gc.ca/tpv2alpha/alpha-fra.html?lang=fra&amp;i=1&amp;srchtxt=tuteur+intelligent&amp;index=alt&amp;codom2nd_wet=1#resultrecs Source : TermiumPlus]<br /> <br /> [https://clom-motsia.teluq.ca/module-5/glossaire/ Source : Teluq]<br /> <br /> <br /> [[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]</div>

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<p>Claude COULOMBE : Destination de redirection modifiée de Tuteur intelligent en Enseignement intelligemment assisté par ordinateur</p> <hr /> <div>#REDIRECTION[[Enseignement intelligemment assisté par ordinateur]]<br /> [[Catégorie:ENGLISH]]</div>

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<p>Claude COULOMBE : Claude COULOMBE a déplacé la page Tuteur intelligent vers Enseignement intelligemment assisté par ordinateur (EIAO)</p> <hr /> <div>== Définition ==<br /> Un système EIAO (enseignement intelligent assisté par ordinateur) a la capacité de prendre en compte les paramètres pédagogiques suivants : le niveau de l’apprenant.e, le degré de difficulté souhaité et l’objectif d’enseignement spécifié.<br /> <br /> <br /> == Français ==<br /> ''' Tuteur intelligent''' <br /> <br /> '''système tutoriel intelligent '''<br /> <br /> '''système d'enseignement intelligemment assisté par ordinateur '''<br /> <br /> == Anglais ==<br /> '''intelligent tutor''' <br /> <br /> '''intelligent tutoring system '''<br /> <br /> '''intelligent tutorial system '''<br /> <br /> '''intelligent computer-based tutor'''<br /> <br /> <br /> ==Sources==<br /> <br /> [http://www.btb.termiumplus.gc.ca/tpv2alpha/alpha-fra.html?lang=fra&amp;i=1&amp;srchtxt=tuteur+intelligent&amp;index=alt&amp;codom2nd_wet=1#resultrecs Source : TermiumPlus]<br /> <br /> [https://clom-motsia.teluq.ca/module-5/glossaire/ Source : Teluq]<br /> <br /> <br /> [[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]</div>

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<p>Claude COULOMBE : Claude COULOMBE a déplacé la page Computer based training vers Enseignement assisté par ordinateur</p> <hr /> <div>==Définition==<br /> L'enseignement assisté par ordinateur ou EAO (en anglais, ''computer-aided training'' ou ''CAT'') est un domaine relevant à la fois de l'enseignement et l’informatique. <br /> <br /> Quand on utilise l'intelligence artificielle, on parle également d'enseignement intelligemment assisté par ordinateur.<br /> <br /> ==Compléments==<br /> <br /> ==Français==<br /> '''enseignement assisté par ordinateur'''<br /> <br /> '''EAO'''<br /> <br /> '''formation assistée par ordinateur'''<br /> <br /> '''enseignement intelligemment assisté par ordinateur'''<br /> <br /> '''EIAO'''<br /> <br /> ==Anglais==<br /> '''computer-based training'''<br /> <br /> '''computer-based teaching'''<br /> <br /> '''CBT'''<br /> <br /> '''intelligent computer-based training'''<br /> <br /> '''ICBT'''<br /> <br /> '''computer-based instruction'''<br /> <br /> ==Sources==<br /> [https://fr.wikipedia.org/wiki/Enseignement_assist%C3%A9_par_ordinateur - Wikipédia - enseignement assisté par ordinateur]<br /> <br /> [https://trainingindustry.com/glossary/computer-based-training-cbt/ Training Industry Website - Computer-based Training]<br /> <br /> [[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]<br /> [[Catégorie:publication]]</div>

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<p>Claude COULOMBE : Page créée avec « ==Définition== L&#039;enseignement assisté par ordinateur ou EAO (en anglais, &#039;&#039;computer-aided training&#039;&#039; ou &#039;&#039;CAT&#039;&#039;) est un domaine relevant à la fois de l&#039;enseignement et l’informatique. Quand on utilise l&#039;intelligence artificielle, on parle également d&#039;enseignement intelligemment assisté par ordinateur. ==Compléments== ==Français== &#039;&#039;&#039;enseignement assisté par ordinateur&#039;&#039;&#039; &#039;&#039;&#039;EAO&#039;&#039;&#039; &#039;&#039;&#039;formation assistée par ordinateur&#039;&#039;&#039; &#039;&#039;&#039;enseignement intellige... »</p> <hr /> <div>==Définition==<br /> L'enseignement assisté par ordinateur ou EAO (en anglais, ''computer-aided training'' ou ''CAT'') est un domaine relevant à la fois de l'enseignement et l’informatique. <br /> <br /> Quand on utilise l'intelligence artificielle, on parle également d'enseignement intelligemment assisté par ordinateur.<br /> <br /> ==Compléments==<br /> <br /> ==Français==<br /> '''enseignement assisté par ordinateur'''<br /> <br /> '''EAO'''<br /> <br /> '''formation assistée par ordinateur'''<br /> <br /> '''enseignement intelligemment assisté par ordinateur'''<br /> <br /> '''EIAO'''<br /> <br /> ==Anglais==<br /> '''computer-based training'''<br /> <br /> '''computer-based teaching'''<br /> <br /> '''CBT'''<br /> <br /> '''intelligent computer-based training'''<br /> <br /> '''ICBT'''<br /> <br /> '''computer-based instruction'''<br /> <br /> ==Sources==<br /> [https://fr.wikipedia.org/wiki/Enseignement_assist%C3%A9_par_ordinateur - Wikipédia - enseignement assisté par ordinateur]<br /> <br /> [https://trainingindustry.com/glossary/computer-based-training-cbt/ Training Industry Website - Computer-based Training]<br /> <br /> [[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]<br /> [[Catégorie:publication]]</div>

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<p>Claude COULOMBE : </p> <hr /> <div>== Définition ==<br /> Technique d''''[[ingénierie de requêtes]]''' qui améliore la diversité des réponses d'un '''[[Grand modèle de langues (GML)|grand modèle de langues (GML)]]''' en demandant explicitement de générer plusieurs réponses avec leurs probabilités, puis d'effectuer un échantillonnage dans cette [[distribution|distribution statistique]]. <br /> <br /> Voir aussi '''[[GML comme juge]]'''<br /> <br /> == Compléments ==<br /> Cette technique ne nécessite aucun apprentissage, elle est indépendante du GML et elle est efficace pour tous les types de tâches. De plus, elle améliore les performances sans compromettre la précision '''[[Factualité|factuelle]]''' ni la sécurité des modèles.<br /> <br /> Cette méthode est orthogonale à la '''[[température]]''' du modèle.<br /> <br /> == Français ==<br /> '''requête explicite d'échantillonnage'''<br /> <br /> '''requête de résultats échantillonnés depuis une distribution''' <br /> <br /> '''échantillonnage verbalisé''' &lt;small&gt;calque de l'anglais&lt;/small&gt;<br /> <br /> == Anglais ==<br /> '''verbalized sampling'''<br /> <br /> '''verbalized-sampling'''<br /> <br /> ''' VS'''<br /> <br /> ''A prompting strategy that improves LLM diversity by asking the model to generate multiple responses with their probabilities, then sampling from this distribution. It is training free, model agnostic and effective across tasks and it improves performance without sacrificing the models’ factual accuracy or safety.''<br /> <br /> ''This method is orthogonal to temperature.''<br /> <br /> ==Sources==<br /> [https://www.linkedin.com/posts/marand_verbalized-sampling-activity-7388860117040975872-_Yzn/?originalSubdomain=fr LinkedIn - requête de résultats échantillonnés depuis une distribution]<br /> <br /> [https://arxiv.org/abs/2510.01171 arxiv - verbalized sampling]<br /> <br /> [https://github.com/CHATS-lab/verbalized-sampling GitHub - verbalized-sampling]<br /> <br /> [https://www.verbalized-sampling.com/ site web - verbalized sampling]<br /> <br /> [[Catégorie:vocabulary]]<br /> <br /> [[Catégorie:publication]]</div>

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<p>Claude COULOMBE : Claude COULOMBE a déplacé la page Verbalized Sampling vers Requête explicite d&#039;échantillonnage</p> <hr /> <div>#REDIRECTION [[Requête explicite d'échantillonnage]]</div>

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<p>Claude COULOMBE : Claude COULOMBE a déplacé la page Verbalized Sampling vers Requête explicite d&#039;échantillonnage</p> <hr /> <div>== Définition ==<br /> Technique d''''[[ingénierie de requêtes]]''' qui améliore la diversité des réponses d'un '''[[Grand modèle de langues (GML)|grand modèle de langues (GML)]]''' en demandant explicitement de générer plusieurs réponses avec leurs probabilités, puis d'effectuer un échantillonnage dans cette [[distribution|distribution statistique]]. <br /> <br /> Voir aussi '''[[GML comme juge]]'''<br /> <br /> == Compléments ==<br /> Cette technique ne nécessite aucun apprentissage, elle est indépendante du GML et elle est efficace pour tous les types de tâches. De plus, elle améliore les performances sans compromettre la précision '''[[Factualité|factuelle]]''' ni la sécurité des modèles.<br /> <br /> Cette méthode est orthogonale à la '''[[température]]''' du modèle.<br /> <br /> == Français ==<br /> '''requête explicite d'échantillonnage'''<br /> <br /> '''requête de résultats échantillonnés depuis une distribution''' <br /> <br /> '''échantillonnage verbalisé''' &lt;small&gt;calque de l'anglais&lt;/small&gt;<br /> <br /> == Anglais ==<br /> '''verbalized sampling'''<br /> <br /> '''verbalized-sampling'''<br /> <br /> ''' VS'''<br /> <br /> ''A prompting strategy that improves LLM diversity by asking the model to generate multiple responses with their probabilities, then sampling from this distribution. It is training free, model agnostic and effective across tasks and it improves performance without sacrificing the models’ factual accuracy or safety.''<br /> <br /> ''This method is orthogonal to temperature.''<br /> <br /> ==Sources==<br /> [https://www.linkedin.com/posts/marand_verbalized-sampling-activity-7388860117040975872-_Yzn/?originalSubdomain=fr LinkedIn - requête de résultats échantillonnés depuis une distribution]<br /> <br /> [https://arxiv.org/abs/2510.01171 arxiv - verbalized sampling]<br /> <br /> [https://github.com/CHATS-lab/verbalized-sampling - GitHub - verbalized-sampling]<br /> <br /> [https://www.verbalized-sampling.com/ site web - verbalized sampling]<br /> <br /> [[Catégorie:vocabulary]]<br /> <br /> [[Catégorie:publication]]</div>

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<p>Claude COULOMBE : </p> <hr /> <div>== Définition ==<br /> Technique d''''[[ingénierie de requêtes]]''' qui améliore la diversité des réponses d'un '''[[Grand modèle de langues (GML)|grand modèle de langues (GML)]]''' en demandant explicitement de générer plusieurs réponses avec leurs probabilités, puis d'effectuer un échantillonnage dans cette [[distribution|distribution statistique]]. <br /> <br /> Voir aussi '''[[GML comme juge]]'''<br /> <br /> == Compléments ==<br /> Cette technique ne nécessite aucun apprentissage, elle est indépendante du GML et elle est efficace pour tous les types de tâches. De plus, elle améliore les performances sans compromettre la précision '''[[Factualité|factuelle]]''' ni la sécurité des modèles.<br /> <br /> Cette méthode est orthogonale à la '''[[température]]''' du modèle.<br /> <br /> == Français ==<br /> '''requête explicite d'échantillonnage'''<br /> <br /> '''requête de résultats échantillonnés depuis une distribution''' <br /> <br /> '''échantillonnage verbalisé''' &lt;small&gt;calque de l'anglais&lt;/small&gt;<br /> <br /> == Anglais ==<br /> '''verbalized sampling'''<br /> <br /> '''verbalized-sampling'''<br /> <br /> ''' VS'''<br /> <br /> ''A prompting strategy that improves LLM diversity by asking the model to generate multiple responses with their probabilities, then sampling from this distribution. It is training free, model agnostic and effective across tasks and it improves performance without sacrificing the models’ factual accuracy or safety.''<br /> <br /> ''This method is orthogonal to temperature.''<br /> <br /> ==Sources==<br /> [https://www.linkedin.com/posts/marand_verbalized-sampling-activity-7388860117040975872-_Yzn/?originalSubdomain=fr LinkedIn - requête de résultats échantillonnés depuis une distribution]<br /> <br /> [https://arxiv.org/abs/2510.01171 arxiv - verbalized sampling]<br /> <br /> [https://github.com/CHATS-lab/verbalized-sampling - GitHub - verbalized-sampling]<br /> <br /> [https://www.verbalized-sampling.com/ site web - verbalized sampling]<br /> <br /> [[Catégorie:vocabulary]]<br /> <br /> [[Catégorie:publication]]</div>

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<p>Claude COULOMBE : </p> <hr /> <div>== EN CONSTRUCTION ==<br /> <br /> == Définition ==<br /> Technique d''''[[ingénierie de requêtes]]''' qui améliore la diversité des réponses d'un '''[[Grand modèle de langues (GML)|grand modèle de langues (GML)]]''' en demandant explicitement de générer plusieurs réponses avec leurs probabilités, puis d'effectuer un échantillonnage dans cette [[distribution|distribution statistique]]. <br /> <br /> Voir aussi '''[[GML comme juge]]'''<br /> <br /> == Compléments ==<br /> Cette technique ne nécessite aucun apprentissage, elle est indépendante du GML et elle est efficace pour tous les types de tâches. De plus, elle améliore les performances sans compromettre la précision '''[[Factualité|factuelle]]''' ni la sécurité des modèles.<br /> <br /> Cette méthode est orthogonale à la '''[[température]]''' du modèle.<br /> <br /> == Français ==<br /> ''' Échantillonnage verbalisé '''<br /> <br /> == Anglais ==<br /> '''Verbalized Sampling'''<br /> <br /> ''' VS'''<br /> <br /> ''A prompting strategy that improves LLM diversity by asking the model to generate multiple responses with their probabilities, then sampling from this distribution. It is training free, model agnostic and effective across tasks and it improves performance without sacrificing the models’ factual accuracy or safety.''<br /> <br /> ''This method is orthogonal to temperature.''<br /> <br /> ==Sources==<br /> [https://arxiv.org/abs/2510.01171 Source : arxiv]<br /> <br /> [https://github.com/CHATS-lab/verbalized-sampling Source : GitHub]<br /> <br /> [https://www.verbalized-sampling.com/ Source : Verbalized Sampling]<br /> <br /> [[Catégorie:vocabulary]]<br /> <br /> [[Catégorie:publication]]</div>

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<p>Claude COULOMBE : </p> <hr /> <div>== EN CONSTRUCTION ==<br /> <br /> == Définition ==<br /> Technique d''''[[ingénierie de requêtes]]''' qui améliore la diversité des réponses d'un '''[[Grand modèle de langues (GML)|grand modèle de langues (GML)]]''' en demandant explicitement de générer plusieurs réponses avec leurs probabilités, puis d'effectuer un échantillonnage dans cette [[distribution|distribution statistique]]. <br /> <br /> Voir aussi '''[[GML comme juge]]'''<br /> <br /> == Compléments ==<br /> Cette technique ne nécessite aucun apprentissage, elle est indépendante du GML et elle est efficace pour tous les types de tâches. De plus, elle améliore les performances sans compromettre la précision '''[[Factualité|factuelle]]''' ni la sécurité des modèles.<br /> <br /> == Compléments ==<br /> Cette méthode est orthogonale à la '''[[température]]''' du modèle.<br /> <br /> == Français ==<br /> ''' Échantillonnage verbalisé '''<br /> <br /> == Anglais ==<br /> '''Verbalized Sampling'''<br /> <br /> ''' VS'''<br /> <br /> ''A prompting strategy that improves LLM diversity by asking the model to generate multiple responses with their probabilities, then sampling from this distribution. It is training free, model agnostic and effective across tasks and it improves performance without sacrificing the models’ factual accuracy or safety.''<br /> <br /> ''This method is orthogonal to temperature.''<br /> <br /> ==Sources==<br /> [https://arxiv.org/abs/2510.01171 Source : arxiv]<br /> <br /> [https://github.com/CHATS-lab/verbalized-sampling Source : GitHub]<br /> <br /> [https://www.verbalized-sampling.com/ Source : Verbalized Sampling]<br /> <br /> [[Catégorie:vocabulary]]<br /> <br /> [[Catégorie:publication]]</div>

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<p>Claude COULOMBE : </p> <hr /> <div>== EN CONSTRUCTION ==<br /> <br /> == Définition ==<br /> Technique d''''[[ingénierie de requêtes]]''' qui améliore la diversité des réponses d'un '''[[Grand modèles de langues (GML)|grand modèle de langues (GML)]]''' en demandant explicitement de générer plusieurs réponses avec leurs probabilités, puis d'effectuer un échantillonnage dans cette [[distribution|distribution statistique]]. <br /> <br /> Voir aussi '''[[GML comme juge]]'''<br /> <br /> == Compléments ==<br /> Cette technique ne nécessite aucun apprentissage, elle est indépendante du GML et elle est efficace pour tous les types de tâches. De plus, elle améliore les performances sans compromettre la précision '''[[Factualité|factuelle]]''' ni la sécurité des modèles.<br /> <br /> == Compléments ==<br /> Cette méthode est orthogonale à la '''[[température]]''' du modèle.<br /> <br /> == Français ==<br /> ''' Échantillonnage verbalisé '''<br /> <br /> == Anglais ==<br /> '''Verbalized Sampling'''<br /> <br /> ''' VS'''<br /> <br /> ''A prompting strategy that improves LLM diversity by asking the model to generate multiple responses with their probabilities, then sampling from this distribution. It is training free, model agnostic and effective across tasks and it improves performance without sacrificing the models’ factual accuracy or safety.''<br /> <br /> ''This method is orthogonal to temperature.''<br /> <br /> ==Sources==<br /> [https://arxiv.org/abs/2510.01171 Source : arxiv]<br /> <br /> [https://github.com/CHATS-lab/verbalized-sampling Source : GitHub]<br /> <br /> [https://www.verbalized-sampling.com/ Source : Verbalized Sampling]<br /> <br /> [[Catégorie:vocabulary]]<br /> <br /> [[Catégorie:publication]]</div>

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<p>Claude COULOMBE : </p> <hr /> <div>== EN CONSTRUCTION ==<br /> <br /> == Définition ==<br /> Technique d''''[[ingénierie de requêtes]]''' qui améliore la diversité des '''[[Grand modèles de langues (GML)|grands modèles de langues (GML)]]''' en demandant à un GML de générer plusieurs réponses avec de leurs probabilités, puis d'effectuer un échantillonnage à partir de cette distribution. Cette technique ne nécessite aucun apprentissage, elle est indépendante du GML et elle est efficace pour tous les types de tâches. De plus, elle améliore les performances sans compromettre la précision '''[[Factualité|factuelle]]''' ni la sécurité des modèles.<br /> <br /> Voir aussi '''[[GML comme juge]]'''<br /> <br /> == Compléments ==<br /> Cette méthode est orthogonale à la '''[[température]]''' du modèle.<br /> <br /> == Français ==<br /> ''' Échantillonnage verbalisé '''<br /> <br /> == Anglais ==<br /> '''Verbalized Sampling'''<br /> <br /> ''' VS'''<br /> <br /> ''A prompting strategy that improves LLM diversity by asking the model to generate multiple responses with their probabilities, then sampling from this distribution. It is training free, model agnostic and effective across tasks and it improves performance without sacrificing the models’ factual accuracy or safety.''<br /> <br /> ''This method is orthogonal to temperature.''<br /> <br /> ==Sources==<br /> [https://arxiv.org/abs/2510.01171 Source : arxiv]<br /> <br /> [https://github.com/CHATS-lab/verbalized-sampling Source : GitHub]<br /> <br /> [https://www.verbalized-sampling.com/ Source : Verbalized Sampling]<br /> <br /> <br /> [[Catégorie:vocabulary]]</div>

Claude COULOMBE https://datafranca.org/wiki/index.php?title=UniVideo&diff=124423 2026-04-28T19:05:23Z

<p>Claude COULOMBE : </p> <hr /> <div>== Définition ==<br /> Nom propre d'un outil permettant de combiner une requête textuelle grâce à un '''[[grand modèle de langues (GML)]]''' et des images sources afin de '''[[génération automatique d'image|générer un montage vidéo]]''' qui combine ces images selon la requête. <br /> <br /> == Compléments ==<br /> Le montage de la vidéo utilise une architecture à double flux, et un modèle '''DiT multimodal (MMDiT)''' de génération d'image.<br /> <br /> == Français ==<br /> '''UniVideo'''<br /> <br /> == Anglais ==<br /> '''UniVideo '''<br /> <br /> &lt;!--Framework for understanding generation and editing in the video domain with a dual-stream design, combining a Multimodal Large Language Model (MLLM) for instruction understanding with a Multimodal DiT (MMDiT) for video generation.<br /> <br /> Multimodal DiT?--&gt;<br /> <br /> ==Sources==<br /> [https://arxiv.org/abs/2510.08377 Source : arxiv]<br /> <br /> [https://huggingface.co/papers/2510.08377 Source : huggingface]<br /> <br /> [https://congwei1230.github.io/UniVideo/ Source : UniVideo, GitHub.io]<br /> <br /> [[Catégorie:vocabulary]]<br /> <br /> [[Catégorie:Publication]]</div>

Claude COULOMBE https://datafranca.org/wiki/index.php?title=UniVideo&diff=124422 2026-04-28T19:04:39Z

<p>Claude COULOMBE : </p> <hr /> <div>== EN CONSTRUCTION ==<br /> <br /> == Définition ==<br /> Nom propre d'un outil permettant de combiner une requête textuelle grâce à un '''[[grand modèle de langues (GML)]]''' et des images sources afin de '''[[génération automatique d'image|générer un montage vidéo]]''' qui combine ces images selon la requête. <br /> <br /> == Compléments ==<br /> Le montage de la vidéo utilise une architecture à double flux, et un modèle '''DiT multimodal (MMDiT)''' de génération d'image.<br /> <br /> == Français ==<br /> '''UniVideo'''<br /> <br /> == Anglais ==<br /> '''UniVideo '''<br /> <br /> &lt;!--Framework for understanding generation and editing in the video domain with a dual-stream design, combining a Multimodal Large Language Model (MLLM) for instruction understanding with a Multimodal DiT (MMDiT) for video generation.<br /> <br /> Multimodal DiT?--&gt;<br /> <br /> ==Sources==<br /> [https://arxiv.org/abs/2510.08377 Source : arxiv]<br /> <br /> [https://huggingface.co/papers/2510.08377 Source : huggingface]<br /> <br /> [https://congwei1230.github.io/UniVideo/ Source : UniVideo, GitHub.io]<br /> <br /> [[Catégorie:vocabulary]]</div>

Claude COULOMBE https://datafranca.org/wiki/index.php?title=UniVideo&diff=124421 2026-04-28T19:03:40Z

<p>Claude COULOMBE : </p> <hr /> <div>== EN CONSTRUCTION ==<br /> <br /> == Définition ==<br /> Nom propre d'un outil permettant de combiner une requête textuelle grâce à un '''[[grand modèle de langues (GML)]]''' et des images sources afin de ''[[génération automatique d'image|générer un montage vidéo]]''' qui combine ces images selon la requête. <br /> <br /> == Compléments ==<br /> Le montage de la vidéo utilise une architecture à double flux, et un modèle '''DiT multimodal (MMDiT)''' de génération d'image.<br /> <br /> == Français ==<br /> '''UniVideo'''<br /> <br /> == Anglais ==<br /> '''UniVideo '''<br /> <br /> &lt;!--Framework for understanding generation and editing in the video domain with a dual-stream design, combining a Multimodal Large Language Model (MLLM) for instruction understanding with a Multimodal DiT (MMDiT) for video generation.<br /> <br /> Multimodal DiT?--&gt;<br /> <br /> ==Sources==<br /> [https://arxiv.org/abs/2510.08377 Source : arxiv]<br /> <br /> [https://huggingface.co/papers/2510.08377 Source : huggingface]<br /> <br /> [https://congwei1230.github.io/UniVideo/ Source : UniVideo, GitHub.io]<br /> <br /> [[Catégorie:vocabulary]]</div>

Claude COULOMBE https://datafranca.org/wiki/index.php?title=Seedream&diff=124420 2026-04-28T18:49:24Z

<p>Claude COULOMBE : </p> <hr /> <div>== Définition ==<br /> Nom propre d'un système de '''[[génération automatique d'image]]''' multimodal qui intègre la '''[[génération texte-à-image]]''', l'édition d'images et la composition d'images multiples.<br /> <br /> Voir aussi '''[[modèle multimodal]]'''<br /> <br /> == Compléments ==<br /> Seedream est capable de prendre en charge la création de contenus complexes dans des contextes professionnels et d'assurer une génération et une édition d'images ultra-rapides en haute résolution.<br /> <br /> == Français ==<br /> '''Seedream'''<br /> <br /> == Anglais ==<br /> '''Seedream'''<br /> <br /> ''A multimodal image generation system that integrates text-to-image synthesis, image editing, and multi-image composition which allows it to support complicated content generation for professional scenarios, enables ultrafast image generation and editing at high resolution.''<br /> <br /> ==Sources==<br /> [https://arxiv.org/abs/2509.20427 Source : arxiv]<br /> <br /> [https://seed.bytedance.com/en/seedream4_0 Source : Byte Dance]<br /> <br /> [https://huggingface.co/papers/2509.20427 Source : huggingface]<br /> <br /> [[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]<br /> <br /> [[Catégorie:Publication]]</div>

Claude COULOMBE https://datafranca.org/wiki/index.php?title=Seedream&diff=124419 2026-04-28T18:48:50Z

<p>Claude COULOMBE : </p> <hr /> <div>== Définition ==<br /> Nom propre d'un système de '''[[génération automatique d'image]]''' multimodal qui intègre la '''[[génération texte-à-image]]''', l'édition d'images et la composition d'images multiples.<br /> <br /> Voir aussi '''[[modèle multimodal]]'''<br /> <br /> == Compléments ==<br /> Seedream es capable de prendre en charge la création de contenus complexes dans des contextes professionnels et d'assurer une génération et une édition d'images ultra-rapides en haute résolution.<br /> <br /> == Français ==<br /> '''Seedream'''<br /> <br /> == Anglais ==<br /> '''Seedream'''<br /> <br /> ''A multimodal image generation system that integrates text-to-image synthesis, image editing, and multi-image composition which allows it to support complicated content generation for professional scenarios, enables ultrafast image generation and editing at high resolution.''<br /> <br /> ==Sources==<br /> [https://arxiv.org/abs/2509.20427 Source : arxiv]<br /> <br /> [https://seed.bytedance.com/en/seedream4_0 Source : Byte Dance]<br /> <br /> [https://huggingface.co/papers/2509.20427 Source : huggingface]<br /> <br /> [[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]<br /> <br /> [[Catégorie:Publication]]</div>

Claude COULOMBE https://datafranca.org/wiki/index.php?title=SAIL-VL2&diff=124417 2026-04-28T18:43:58Z

<p>Claude COULOMBE : </p> <hr /> <div>== Définition ==<br /> Nom propre d'un '''[[modèle fondateur]]''' de '''[[génération image-à-texte]]''' conçu pour une compréhension et un raisonnement multimodaux complets. <br /> <br /> == Complément ==<br /> Il atteint des performances de pointe dans divers '''[[Test de performance|bancs d'essais]]''' grâce au [[nettoyage des données]]''', à l'entraînement progressif et à l'architecture de '''[[mixture d'experts]]''' creuse.<br /> <br /> Voir aussi '''[[entraînement]]'''<br /> <br /> == Français ==<br /> ''' SAIL-VL2'''<br /> <br /> == Anglais ==<br /> '''SAIL-VL2'''<br /> <br /> ''Vision-language foundation model for comprehensive multimodal understanding and reasoning. It achieves state-of-the-art performance across diverse benchmarks through data curation, progressive training, and sparse MoE architecture.''<br /> <br /> == Sources ==<br /> [https://arxiv.org/abs/2509.14033 Source : arxiv]<br /> <br /> [https://github.com/BytedanceDouyinContent/SAIL-VL2 Source : GitHub]<br /> <br /> [https://huggingface.co/papers/2509.14033 Source : huggingface]<br /> <br /> [[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]<br /> <br /> [[Catégorie:Publication]]</div>

Claude COULOMBE https://datafranca.org/wiki/index.php?title=SAIL-VL2&diff=124416 2026-04-28T18:38:51Z

<p>Claude COULOMBE : </p> <hr /> <div><br /> == Définition ==<br /> Nom propre d'un '''[[modèle fondateur]]''' de '''[[génération image-à-texte]]''' conçu pour une compréhension et un raisonnement multimodaux complets. <br /> <br /> == Complément ==<br /> Il atteint des performances de pointe dans divers '''[[Test de performance|bancs d'essais]]''' grâce à la curation des '''[[données]]''', à l'entraînement progressif et à l'architecture de '''[[mixture d'experts]]''' creuse.<br /> <br /> Voir aussi '''[[entraînement]]'''<br /> <br /> == Français ==<br /> ''' SAIL-VL2'''<br /> <br /> == Anglais ==<br /> '''SAIL-VL2'''<br /> <br /> ''Vision-language foundation model for comprehensive multimodal understanding and reasoning. It achieves state-of-the-art performance across diverse benchmarks through data curation, progressive training, and sparse MoE architecture.''<br /> <br /> == Sources ==<br /> [https://arxiv.org/abs/2509.14033 Source : arxiv]<br /> <br /> [https://github.com/BytedanceDouyinContent/SAIL-VL2 Source : GitHub]<br /> <br /> [https://huggingface.co/papers/2509.14033 Source : huggingface]<br /> <br /> [[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]<br /> <br /> [[Catégorie:Publication]]</div>

Claude COULOMBE https://datafranca.org/wiki/index.php?title=SAIL-VL2&diff=124415 2026-04-28T18:38:40Z

<p>Claude COULOMBE : </p> <hr /> <div><br /> == Définition ==<br /> Nom propre d'un '''[[Modèle fondateur]]''' de '''[[génération image-à-texte]]''' conçu pour une compréhension et un raisonnement multimodaux complets. <br /> <br /> == Complément ==<br /> Il atteint des performances de pointe dans divers '''[[Test de performance|bancs d'essais]]''' grâce à la curation des '''[[données]]''', à l'entraînement progressif et à l'architecture de '''[[mixture d'experts]]''' creuse.<br /> <br /> Voir aussi '''[[entraînement]]'''<br /> <br /> == Français ==<br /> ''' SAIL-VL2'''<br /> <br /> == Anglais ==<br /> '''SAIL-VL2'''<br /> <br /> ''Vision-language foundation model for comprehensive multimodal understanding and reasoning. It achieves state-of-the-art performance across diverse benchmarks through data curation, progressive training, and sparse MoE architecture.''<br /> <br /> == Sources ==<br /> [https://arxiv.org/abs/2509.14033 Source : arxiv]<br /> <br /> [https://github.com/BytedanceDouyinContent/SAIL-VL2 Source : GitHub]<br /> <br /> [https://huggingface.co/papers/2509.14033 Source : huggingface]<br /> <br /> [[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]<br /> <br /> [[Catégorie:Publication]]</div>

Claude COULOMBE https://datafranca.org/wiki/index.php?title=Autoencodeur_de_repr%C3%A9sentations&diff=124414 2026-04-28T18:35:25Z

<p>Claude COULOMBE : </p> <hr /> <div>== Définition ==<br /> Classe d''''[[Autoencodeur|autoencodeurs]]''' qui réutilisent à la fois des encodeurs de représentation '''[[Préentraînement|préentraînés]]''', ''figés'' et de petits décodeurs '''[[Entraînement|entraînés]]''' afin de fournir des '''[[Espace latent|espaces latents]]''' de haute fidélité et sémantiquement riches pour les '''[[Réseau autoattentif|réseaux autoattentifs]]''' de '''[[Modèle à bruit statistique|diffusion]]'''.<br /> <br /> Voir aussi '''[[DINO]]'''<br /> <br /> == Français ==<br /> ''' Autoencodeur de représentations'''<br /> <br /> ''' Autoencodeur de représentations latentes'''<br /> <br /> ''' Autoencodeur d'espace latent'''<br /> <br /> == Anglais ==<br /> ''' Representation autoencoder'''<br /> <br /> '''RAE'''<br /> <br /> ''A class of autoencoders that reuse pretrained, frozen representation encoders together with lightweight trained decoders to provide high-fidelity, semantically rich latents for diffusion transformers.'''<br /> <br /> == Sources ==<br /> [https://arxiv.org/abs/2510.11690 Source : arxiv]<br /> <br /> [https://github.com/bytetriper/RAE Source : GitHub]<br /> <br /> [https://huggingface.co/papers/2510.11690 Source : Hugging Face]<br /> <br /> [https://rae-dit.github.io/ Source : RAE-dit]<br /> <br /> [[Catégorie:vocabulary]]<br /> <br /> [[Catégorie:publication]]</div>

Claude COULOMBE https://datafranca.org/wiki/index.php?title=Autoencodeur_de_repr%C3%A9sentations&diff=124413 2026-04-28T18:34:25Z

<p>Claude COULOMBE : </p> <hr /> <div>== en construction ==<br /> <br /> == Définition ==<br /> Classe d''''[[Autoencodeur|autoencodeurs]]''' qui réutilisent à la fois des encodeurs de représentation '''[[Préentraînement|préentraînés]]''', ''figés'' et de petits décodeurs '''[[Entraînement|entraînés]]''' afin de fournir des '''[[Espace latent|espaces latents]]''' de haute fidélité et sémantiquement riches pour les '''[[Réseau autoattentif|réseaux autoattentifs]]''' de '''[[Modèle à bruit statistique|diffusion]]'''.<br /> <br /> Voir aussi '''[[DINO]]'''<br /> <br /> == Français ==<br /> ''' Autoencodeur de représentations'''<br /> <br /> ''' Autoencodeur de représentations latentes'''<br /> <br /> ''' Autoencodeur d'espace latent'''<br /> <br /> == Anglais ==<br /> ''' Representation autoencoder'''<br /> <br /> '''RAE'''<br /> <br /> ''A class of autoencoders that reuse pretrained, frozen representation encoders together with lightweight trained decoders to provide high-fidelity, semantically rich latents for diffusion transformers.'''<br /> <br /> == Sources ==<br /> [https://arxiv.org/abs/2510.11690 Source : arxiv]<br /> <br /> [https://github.com/bytetriper/RAE Source : GitHub]<br /> <br /> [https://huggingface.co/papers/2510.11690 Source : Hugging Face]<br /> <br /> [https://rae-dit.github.io/ Source : RAE-dit]<br /> <br /> [[Catégorie:vocabulary]]</div>

Claude COULOMBE https://datafranca.org/wiki/index.php?title=OmniVideoBench&diff=124411 2026-04-28T18:25:41Z

<p>Claude COULOMBE : </p> <hr /> <div>== Définition ==<br /> Nom propre d'un '''[[Test de performances|banc d'essais]]''' pour évaluer le raisonnement audiovisuel profond dans une grande variété de tâches et de modalités au sein d'un '''[[grand modèle de langues multimodal]]'''.<br /> <br /> == Français ==<br /> '''OmniVideoBench '''<br /> <br /> == Anglais ==<br /> '''OmniVideoBench'''<br /> <br /> ''Comprehensive benchmark for evaluating deep audio-visual reasoning across a wide variety of tasks and modalities in multimodal large language model.''<br /> <br /> ==Sources==<br /> [https://github.com/NJU-LINK/OmniVideoBench Source : GitHub]<br /> <br /> [https://huggingface.co/papers/2510.10689 Source : huggingface]<br /> <br /> [https://omnivideobench.github.io/omnivideobench_home/ Source : OmniVideoBench]<br /> <br /> [[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]<br /> [[Catégorie:Publication]]</div>

Claude COULOMBE https://datafranca.org/wiki/index.php?title=LightMem&diff=124410 2026-04-28T18:23:18Z

<p>Claude COULOMBE : </p> <hr /> <div>== Définition ==<br /> Nom propre, cadre de gestion de la mémoire des '''[[Grand modèle de langues (GML)|grands modèles de langues]]''' qui minimise la redondance tout en préservant les informations et en réduisant les coûts de calcul grâce à la création d'une mémoire externe des interactions des utilisateurs.<br /> <br /> == Compléments ==<br /> Cependant, ce cadre de gestion de la mémoire pose des défis éthiques majeurs en matière de confidentialité des utilisateurs. De plus, la mémoire peut également absorber et perpétuer les préjugés ou les informations erronées provenant des données saisies par les utilisateurs.<br /> <br /> == Français ==<br /> '''LightMem'''<br /> <br /> '''LightMEM'''<br /> <br /> == Anglais ==<br /> '''LightMem'''<br /> <br /> '''LightMEM'''<br /> <br /> ''' Lightweight and Efficient Memory-Augmented Generation'''<br /> <br /> ''Memory management framework that minimizes redundancy while preserving information and reducing computational costs of LLMs by creating an external memory of user interactions.''<br /> <br /> ''It introduces critical ethical challenges to user privacy and the memory can also absorb and perpetuate biases or misinformation from user input.''<br /> <br /> ==Sources==<br /> [https://arxiv.org/abs/2510.18866 Source : arxiv]<br /> <br /> [https://github.com/zjunlp/LightMem Source : GitHub]<br /> <br /> [https://huggingface.co/papers/2510.18866 Source : huggingface]<br /> <br /> [[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]</div>

Claude COULOMBE https://datafranca.org/wiki/index.php?title=LightMem&diff=124409 2026-04-28T18:22:58Z

<p>Claude COULOMBE : </p> <hr /> <div>== Définition ==<br /> Nom propre, cadre de gestion de la mémoire des '''[[Grand modèle de langues (GML)|grands modèles de langues]]''' qui minimise la redondance tout en préservant les informations et en réduisant les coûts de calcul grâce à la création d'une mémoire externe des interactions des utilisateurs.<br /> <br /> == Compléments ==<br /> Cependant, ce cadre de gestion de la mémoire pose des défis éthiques majeurs en matière de confidentialité des utilisateurs. De plus, la mémoire peut également absorber et perpétuer les préjugés ou les informations erronées provenant des données saisies par les utilisateurs.<br /> <br /> == Français ==<br /> '''LightMem'''<br /> <br /> '''LightMEM'''<br /> <br /> == Anglais ==<br /> '''LightMem'''<br /> <br /> '''LightMem'''<br /> <br /> ''' Lightweight and Efficient Memory-Augmented Generation'''<br /> <br /> ''Memory management framework that minimizes redundancy while preserving information and reducing computational costs of LLMs by creating an external memory of user interactions.''<br /> <br /> ''It introduces critical ethical challenges to user privacy and the memory can also absorb and perpetuate biases or misinformation from user input.''<br /> <br /> ==Sources==<br /> [https://arxiv.org/abs/2510.18866 Source : arxiv]<br /> <br /> [https://github.com/zjunlp/LightMem Source : GitHub]<br /> <br /> [https://huggingface.co/papers/2510.18866 Source : huggingface]<br /> <br /> [[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]</div>

Claude COULOMBE https://datafranca.org/wiki/index.php?title=Gradient_Clipping&diff=120821 2026-04-21T18:47:00Z

<p>Claude COULOMBE : Destination de redirection modifiée de Ecrêtage de gradient en Seuillage de gradient</p> <hr /> <div>#REDIRECTION [[Seuillage de gradient]]<br /> <br /> [[Catégorie:ENGLISH]]</div>

Claude COULOMBE https://datafranca.org/wiki/index.php?title=Attribut_dense&diff=119246 2026-04-01T07:23:27Z

<p>Claude COULOMBE : </p> <hr /> <div>== Définition ==<br /> [[Attribut]] dont la plupart des valeurs sont différentes de zéro, généralement une matrice ou un tenseur de valeurs à virgules flottantes.<br /> <br /> À comparer à la '''[[attribut creux]]'''.<br /> <br /> == Français ==<br /> '''attribut dense'''<br /> <br /> '''caractéristique dense''' <br /> <br /> == Anglais ==<br /> '''dense feature'''<br /> <br /> ==Sources==<br /> [https://developers.google.com/machine-learning/glossary/ Google machine learning glossary - caractéristique dense]<br /> <br /> [[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]<br /> [[Catégorie:Apprentissage profond]]</div>

Claude COULOMBE https://datafranca.org/wiki/index.php?title=Attribut_creux&diff=119245 2026-04-01T07:22:47Z

<p>Claude COULOMBE : </p> <hr /> <div>==Définition==<br /> Vecteur ou matrice d'[[attribut|attributs]] dont les valeurs sont la plupart nulles ou vides. <br /> <br /> Par exemple, un vecteur contenant une seule valeur 1 et un million de valeurs 0 est dit creux. Autre exemple : les mots d'une requête de recherche peuvent aussi être un attribut creux. En effet, il existe de très nombreux mots possibles dans une langue donnée, mais seuls quelques-uns d'entre eux peuvent apparaître dans une requête.<br /> <br /> À comparer à '''[[attribut dense]]'''.<br /> <br /> ==Français==<br /> <br /> '''attribut creux'''<br /> <br /> '''caractéristique creuse''' <br /> <br /> ==Anglais==<br /> '''sparse feature'''<br /> <br /> ==Sources==<br /> <br /> [https://developers.google.com/machine-learning/glossary/ Google machine learning glossary - caractéristique creuse]<br /> <br /> [[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]<br /> [[Catégorie:Apprentissage profond]]</div>

Claude COULOMBE https://datafranca.org/wiki/index.php?title=Attribut_creux&diff=119244 2026-04-01T07:21:04Z

<p>Claude COULOMBE : </p> <hr /> <div>==Définition==<br /> Vecteur ou matrice d'[[attribut|attributs]] dont les valeurs sont la plupart nulles ou vides. <br /> <br /> Par exemple, un vecteur contenant une seule valeur 1 et un million de valeurs 0 est dit creux. Autre exemple : les mots d'une requête de recherche peuvent aussi être un attribut creux. En effet, il existe de très nombreux mots possibles dans une langue donnée, mais seuls quelques-uns d'entre eux peuvent apparaître dans une requête.<br /> <br /> À comparer à '''[[attribut dense]]'''.<br /> <br /> ==Français==<br /> <br /> '''attribut creux'''<br /> <br /> '''caractéristique creuse''' <br /> <br /> ==Anglais==<br /> '''sparse feature'''<br /> <br /> ==Sources==<br /> [https://developers.google.com/machine-learning/glossary/ Source : Google machine learning glossary]<br /> <br /> [[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]<br /> [[Catégorie:Apprentissage profond]]</div>

Claude COULOMBE https://datafranca.org/wiki/index.php?title=Attribut_creux&diff=119243 2026-04-01T07:20:51Z

<p>Claude COULOMBE : </p> <hr /> <div>==Définition==<br /> Vecteur ou matrice d'[[attribut|attributs]] dont les valeurs sont la plupart nulles ou vides. <br /> <br /> Par exemple, un vecteur contenant une seule valeur 1 et un million de valeurs 0 est dit creux. Autre exemple : les mots d'une requête de recherche peuvent aussi être un attribut creux. En effet, il existe de très nombreux mots possibles dans une langue donnée, mais seuls quelques-uns d'entre eux peuvent apparaître dans une requête.<br /> <br /> À comparer à la '''[[attribut dense]]'''.<br /> <br /> ==Français==<br /> <br /> '''attribut creux'''<br /> <br /> '''caractéristique creuse''' <br /> <br /> ==Anglais==<br /> '''sparse feature'''<br /> <br /> ==Sources==<br /> [https://developers.google.com/machine-learning/glossary/ Source : Google machine learning glossary]<br /> <br /> [[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]<br /> [[Catégorie:Apprentissage profond]]</div>

Claude COULOMBE https://datafranca.org/wiki/index.php?title=Caract%C3%A9ristique_dense&diff=119242 2026-04-01T07:19:24Z

<p>Claude COULOMBE : Claude COULOMBE a déplacé la page Caractéristique dense vers Attribut dense</p> <hr /> <div>#REDIRECTION [[Attribut dense]]</div>

Claude COULOMBE https://datafranca.org/wiki/index.php?title=Attribut_dense&diff=119241 2026-04-01T07:19:24Z

<p>Claude COULOMBE : Claude COULOMBE a déplacé la page Caractéristique dense vers Attribut dense</p> <hr /> <div>== Définition ==<br /> [[Attribut]] dont la plupart des valeurs sont différentes de zéro, généralement une matrice ou un tenseur de valeurs à virgules flottantes.<br /> <br /> À comparer à la '''[[attribut creux]]'''.<br /> <br /> == Français ==<br /> '''attribut dense'''<br /> <br /> '''caractéristique dense''' <br /> <br /> == Anglais ==<br /> '''dense feature'''<br /> <br /> ==Sources==<br /> [https://developers.google.com/machine-learning/glossary/ Source : Google machine learning glossary]<br /> <br /> [[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]<br /> [[Catégorie:Apprentissage profond]]</div>

Claude COULOMBE https://datafranca.org/wiki/index.php?title=Attribut_dense&diff=119240 2026-04-01T07:19:09Z

<p>Claude COULOMBE : </p> <hr /> <div>== Définition ==<br /> [[Attribut]] dont la plupart des valeurs sont différentes de zéro, généralement une matrice ou un tenseur de valeurs à virgules flottantes.<br /> <br /> À comparer à la '''[[attribut creux]]'''.<br /> <br /> == Français ==<br /> '''attribut dense'''<br /> <br /> '''caractéristique dense''' <br /> <br /> == Anglais ==<br /> '''dense feature'''<br /> <br /> ==Sources==<br /> [https://developers.google.com/machine-learning/glossary/ Source : Google machine learning glossary]<br /> <br /> [[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]<br /> [[Catégorie:Apprentissage profond]]</div>

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