« IA physique » : différence entre les versions
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''Artificial intelligence systems that not only process information and make decisions in the digital space but also interact directly with the physical world and they use sensors to perceive their environment, model dynamic states of the real world, make autonomous decisions on how to act, and implement these decisions using actuators. The aim is to achieve continuous adaptation and learning ability under conditions of uncertainty, limited perception, and physical laws.'' | |||
== Sources == | == Sources == | ||
[https://www.hpe.com/ca/fr/what-is/physical-ai.html Hewlett Packard Enterprise (2026) - IA physique] | |||
[https://arxiv.org/pdf/2511.09497 Source : arxiv] | [https://arxiv.org/pdf/2511.09497 Source : arxiv] | ||
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[https://www.researchgate.net/publication/392709593_A_Systematic_Review_of_Physical_Artificial_Intelligence_Physical_AI_Concepts_Applications_Challenges_and_Future_Directions Source : Research Gate] | [https://www.researchgate.net/publication/392709593_A_Systematic_Review_of_Physical_Artificial_Intelligence_Physical_AI_Concepts_Applications_Challenges_and_Future_Directions Source : Research Gate] | ||
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Dernière version du 24 mars 2026 à 20:58
Définition
Système d'intelligence artificielle qui traite des informations provenant de différents capteurs physiques et de modèles d'IA, qui prend des décisions autonomes, et qui interagit directement avec le monde physique via des actionneurs.
Compléments
Les systèmes d'IA physique sont utilisés dans les robots, les voitures autonomes, etc.
- Attention: Il ne faut pas confondre l'IA physique avec l'IA numérique.
- Il existe deux sous-types d'IA physique: L'IA physique intégrée et l'IA physique distribuée.
Français
IA physique
Intelligence artificielle physique
IAP
Anglais
Physical AI
Physical artificial intelligence
PAI
Artificial intelligence systems that not only process information and make decisions in the digital space but also interact directly with the physical world and they use sensors to perceive their environment, model dynamic states of the real world, make autonomous decisions on how to act, and implement these decisions using actuators. The aim is to achieve continuous adaptation and learning ability under conditions of uncertainty, limited perception, and physical laws.
Sources
Contributeurs: Arianne Arel, Patrick Drouin, wiki





