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15 octobre 2025 à 20:22 ‎Apprentissage à multiple coups (hist | modifier) ‎[87 octets] ‎Pitpitt (discussion | contributions) (Page redirigée vers Apprentissage en quelques coups) Balise : Nouvelle redirection
14 octobre 2025 à 19:52 ‎System prompt (hist | modifier) ‎[70 octets] ‎Claude COULOMBE (discussion | contributions) (Page redirigée vers Requête générative système) Balise : Nouvelle redirection
13 octobre 2025 à 09:10 ‎System card (hist | modifier) ‎[72 octets] ‎Pitpitt (discussion | contributions) (Page redirigée vers Notice de modèle préentraîné) Balise : Nouvelle redirection
12 octobre 2025 à 15:38 ‎Machine touch (hist | modifier) ‎[824 octets] ‎Arianne (discussion | contributions) (Page créée avec « == en construction == == Définition == Sous-domaine de la '''perception artificielle''' où les informations tactiles sont traitées par une machine ou un ordinateur. Les applications comprennent la perception tactile des propriétés de surface et la dextérité. Voir aussi '''robotique''' == Français == ''' Toucher mécanique''' ''' Toucher par machine''' == Anglais == ''' machine touch''' ''Area of machine perception wher... »)
7 octobre 2025 à 16:26 ‎Reinforcement learning with verifiable rewards (hist | modifier) ‎[85 octets] ‎Pitpitt (discussion | contributions) (Page redirigée vers Apprentissage par renforcement vérifiable) Balise : Nouvelle redirection
7 octobre 2025 à 16:25 ‎Postentraînement (hist | modifier) ‎[75 octets] ‎Pitpitt (discussion | contributions) (Page redirigée vers Post-entraînement) Balise : Nouvelle redirection
7 octobre 2025 à 16:23 ‎Verifiable reinforcement learning (hist | modifier) ‎[85 octets] ‎Pitpitt (discussion | contributions) (Page redirigée vers Apprentissage par renforcement vérifiable) Balise : Nouvelle redirection
7 octobre 2025 à 16:22 ‎Apprentissage par renforcement à partir de récompenses vérifiables (hist | modifier) ‎[99 octets] ‎Pitpitt (discussion | contributions) (Page redirigée vers Apprentissage par renforcement vérifiable) Balise : Nouvelle redirection
7 octobre 2025 à 16:22 ‎Apprentissage par renforcement à partir de résultats vérifiables (hist | modifier) ‎[99 octets] ‎Pitpitt (discussion | contributions) (Page redirigée vers Apprentissage par renforcement vérifiable) Balise : Nouvelle redirection
7 octobre 2025 à 16:19 ‎Syndrome FOMO (hist | modifier) ‎[76 octets] ‎Pitpitt (discussion | contributions) (Page redirigée vers Anxiété de ratage) Balise : Nouvelle redirection
7 octobre 2025 à 14:29 ‎Apprentissage par renforcement vérifiable (hist | modifier) ‎[1 540 octets] ‎Patrickdrouin (discussion | contributions) (Page créée avec « == En construction == == Définition == Reinforcement learning (RL) in verifiable domains uses models that learn to solve problems in areas like programming and math by receiving feedback (rewards or penalties) on their performance, which is verified by external systems. This approach enhances AI reasoning capabilities by allowing agents to test their own solutions, learn from mistakes, and improve through a self-correcting cycle, leading to emergent behaviors a... ») créé initialement avec le titre « Reinforcement Learning with Verifiable Rewards »
7 octobre 2025 à 13:53 ‎Post-entraînement (hist | modifier) ‎[742 octets] ‎Patrickdrouin (discussion | contributions) (Page créée avec « == Définition == Le post-entraînement regroupe un ensemble de techniques qui ont pour but de peaufiner un modèle d'apprentissage, typiquement un grand modèle de langues, pour une tâche particulière sur un immense jeu de données. ==Compléments== == Français == '''post-entraînement''' '''postentraînement''' == Anglais == '''post-training''' '''post training''' ==Sources== [1] [2] Catégorie:Publication ») créé initialement avec le titre « Post-training »
7 octobre 2025 à 13:43 ‎Pre training (hist | modifier) ‎[57 octets] ‎Claude COULOMBE (discussion | contributions) (Page redirigée vers Préentraînement) Balise : Nouvelle redirection
7 octobre 2025 à 13:42 ‎Anxiété de ratage (hist | modifier) ‎[788 octets] ‎Patrickdrouin (discussion | contributions) (Page créée avec « == Définition == Syndrome caractérisé par la peur de rater quelque chose d'intéressant, de divertissant ou d'important. == Complément == Anxiété de ratage et syndrome FOMO sont des désignations entérinées par le Comité de terminologie de Radio-Canada. == Français == '''anxiété de ratage''' '''syndrome FOMO''' == Anglais == '''FOMO''' '''fear of missing out''' == Sources == [https://vitrinelinguistique.oqlf.gouv.qc.ca/fiche-gdt/fiche/26522716/... ») créé initialement avec le titre « Fomo »
7 octobre 2025 à 13:24 ‎Workslop (hist | modifier) ‎[46 octets] ‎Claude COULOMBE (discussion | contributions) (Page redirigée vers FangIA) Balise : Nouvelle redirection
29 septembre 2025 à 08:41 ‎SAIL-VL2 (hist | modifier) ‎[679 octets] ‎Pitpitt (discussion | contributions) (Page créée avec «  == Définition == XXXXXXXXX == Français == ''' SAIL-VL2''' == Anglais == '''SAIL-VL2''' An open-source vision-language foundation model designed for comprehensive multimodal understanding and reasoning. SAIL-VL2 represents a comprehensive advancement in efficient vision-language modeling through innovations in architecture, training strategies, and data curation. The model successfully demonstrates that smaller, well-designed models can achieve competitive... »)
25 septembre 2025 à 16:09 ‎Algorithmic surveillance (hist | modifier) ‎[83 octets] ‎Pitpitt (discussion | contributions) (Page redirigée vers Surveillance par intelligence artificielle) Balise : Nouvelle redirection
25 septembre 2025 à 16:08 ‎Surveillance algorithmique (hist | modifier) ‎[99 octets] ‎Pitpitt (discussion | contributions) (Page redirigée vers Surveillance par intelligence artificielle) Balise : Nouvelle redirection
25 septembre 2025 à 16:07 ‎Réseau de neurones informé par la théorie (hist | modifier) ‎[96 octets] ‎Pitpitt (discussion | contributions) (Page redirigée vers Réseau neuronal guidé par la théorie) Balise : Nouvelle redirection
25 septembre 2025 à 16:07 ‎Réseau de neurones guidé par la théorie (hist | modifier) ‎[96 octets] ‎Pitpitt (discussion | contributions) (Page redirigée vers Réseau neuronal guidé par la théorie) Balise : Nouvelle redirection
23 septembre 2025 à 15:18 ‎Physics-Informed Neural Network (hist | modifier) ‎[79 octets] ‎Claude COULOMBE (discussion | contributions) (Page redirigée vers Réseau neuronal guidé par la théorie) Balise : Nouvelle redirection créé initialement avec le titre « Physics-Informed Neural Networks »
23 septembre 2025 à 15:16 ‎Theory-informed neural network (hist | modifier) ‎[79 octets] ‎Claude COULOMBE (discussion | contributions) (Page redirigée vers Réseau neuronal guidé par la théorie) Balise : Nouvelle redirection
23 septembre 2025 à 15:12 ‎Confidentialité différentielle (hist | modifier) ‎[1 854 octets] ‎Claude COULOMBE (discussion | contributions) (Page créée avec « ==Définition== La confidentialité différentielle permet l'exploitation statistique de données agrégées, sans compromettre la confidentialité des données individuelles. La confidentialité différentielle est généralement obtenue en introduisant un biais aléatoire systématique dans les données. == Compléments == Par exemple, dans le cadre d'une enquête d'opinion, vous posez une question incriminante qui se répond par «oui ou non». Du genre, «... ») créé initialement avec le titre « Differential privacy »
23 septembre 2025 à 13:43 ‎Réseau neuronal guidé par la théorie (hist | modifier) ‎[1 456 octets] ‎Patrickdrouin (discussion | contributions) (Page créée avec « ==Définition== Algorithmes d'apprentissage automatique qui intégrent la connaissance de lois théoriques dans le processus d'entraînement. == Compléments == Par exemple un réseau neuronal guidé par la physique incorpore des lois de la physique aux données d'entraînement. Ces lois physiques prennent souvent la forme d'équations aux dérivées partielles. L'utilisation de telles contraintes physiques a pour objectif de guider l'apprentissage du modèle... ») créé initialement avec le titre « Theory-Informed Neural Networks »
20 septembre 2025 à 09:11 ‎UI-S1 (hist | modifier) ‎[604 octets] ‎Pitpitt (discussion | contributions) (Page créée avec « ==en construction== == Définition == XXXXXXXXX == Français == ''' UI-S1''' == Anglais == '''UI-S1''' Advancing GUI Automation via Semi-online Reinforcement Learning a novel approach for training GUI automation agents that bridges the gap between offline and online reinforcement learning. Semi-online Reinforcement Learning addresses the limitations of offline and online RL by simulating online RL on offline trajectories, achieving state-of-the-art performa... »)
20 septembre 2025 à 09:10 ‎InternVL (hist | modifier) ‎[1 079 octets] ‎Pitpitt (discussion | contributions) (Page créée avec « ==en construction== == Définition == XXXXXXXXX == Français == ''' InternVL''' == Anglais == ''' InternVL''' A new family of open-source multimodal large language models that significantly advances capabilities in versatility, reasoning, and efficiency. The models range from 1B to 241B parameters and achieve state-of-the-art performance among open-source models while narrowing the gap with commercial systems like GPT-5. InternVL3.5 achieves impressive per... »)
20 septembre 2025 à 09:08 ‎Dask (hist | modifier) ‎[635 octets] ‎Pitpitt (discussion | contributions) (Page créée avec « ==en construction== == Définition == XXXXXXXXX == Français == ''' Dask ''' == Anglais == '''Dask''' Dask is an open source flexible library for parallel and distributed computing in Python. Dask is an open-source library designed to provide parallelism to the existing Python stack. It provides integrations with Python libraries like NumPy Arrays, Pandas DataFrames, and scikit-learn to enable parallel execution across multiple cores, processors, and... »)
20 septembre 2025 à 09:07 ‎Physical AI (hist | modifier) ‎[1 041 octets] ‎Pitpitt (discussion | contributions) (Page créée avec « ==en construction== == Définition == XXXXXXXXX == Français == ''' XXXXXXXXX ''' == Anglais == '''Physical AI''' Physical AI, this emerging category blends sensor data, real-time computing, and adaptive algorithms to turn real-world spaces into intelligent systems. The benefits of this combination work in both directions and form a virtuous cycle: The physical space generates operational data for AI solutions to process, evaluate and learn from. The AI p... »)
19 septembre 2025 à 19:27 ‎Feature scaling (hist | modifier) ‎[66 octets] ‎Pitpitt (discussion | contributions) (Page redirigée vers Recalibrage des attributs) Balise : Nouvelle redirection
19 septembre 2025 à 19:24 ‎Changement d'échelle des attributs (hist | modifier) ‎[82 octets] ‎Pitpitt (discussion | contributions) (Page redirigée vers Recalibrage des attributs) Balise : Nouvelle redirection
19 septembre 2025 à 19:24 ‎Mise à l'échelle des attributs (hist | modifier) ‎[82 octets] ‎Pitpitt (discussion | contributions) (Page redirigée vers Recalibrage des attributs) Balise : Nouvelle redirection
19 septembre 2025 à 18:50 ‎Jeton (hist | modifier) ‎[72 octets] ‎Pitpitt (discussion | contributions) (Page redirigée vers Segment textuel) Balise : Nouvelle redirection
19 septembre 2025 à 18:47 ‎Foom (hist | modifier) ‎[432 octets] ‎Pitpitt (discussion | contributions) (Page créée avec « ==en construction== == Définition == augmentation soudaine de l'intelligence artificielle, de sorte qu'un système d'IA devient extrêmement puissant. == Français == ''' Foom''' == Anglais == '''XXXXXXXXX''' == Source == [https://www.cnetfrance.fr/news/glossaire-de-lia-les-termes-de-base-que-tous-les-utilisateurs-de-chatgpt-doivent-connaitre-375419.htm Source : cnetfrance] Catégorie:vocabulaire Catégorie:vocabulary »)
16 septembre 2025 à 14:42 ‎Min-max scaling (hist | modifier) ‎[62 octets] ‎Claude COULOMBE (discussion | contributions) (Page redirigée vers Transformation min-max) Balise : Nouvelle redirection
16 septembre 2025 à 14:34 ‎Normalisation (hist | modifier) ‎[1 231 octets] ‎Patrickdrouin (discussion | contributions) (Page créée avec « ==Définition== Conversion d'une plage réelle de valeurs en une plage bornée de valeurs précises, généralement de -1 à +1 ou de 0 à 1. == Compléments == Supposons que la plage naturelle d'une certaine caractéristique s'étende de 800 à 6 000. En effectuant diverses soustractions et divisions, on peut normaliser ces valeurs à une plage s'étendant de -1 à +1. Voir aussi recalibrage des attributs. ==Français== '''normalisation''' ==Anglais== '... »)
15 septembre 2025 à 20:07 ‎Réseau impulsionnel (hist | modifier) ‎[86 octets] ‎Pitpitt (discussion | contributions) (Page redirigée vers Réseau neuronal impulsionnel) Balise : Nouvelle redirection
14 septembre 2025 à 01:31 ‎Réseau neuronal à impulsions (hist | modifier) ‎[46 octets] ‎Claude COULOMBE (discussion | contributions) (Page redirigée vers Réseau neuronal à impulsions) Balise : Nouvelle redirection
14 septembre 2025 à 01:29 ‎Réseau de neurones à impulsions (hist | modifier) ‎[46 octets] ‎Claude COULOMBE (discussion | contributions) (Page redirigée vers Réseau neuronal impulsionnel) Balise : Nouvelle redirection
14 septembre 2025 à 01:23 ‎Neurone à impulsion (hist | modifier) ‎[38 octets] ‎Claude COULOMBE (discussion | contributions) (Page redirigée vers Neurone à impulsions) Balise : Nouvelle redirection
14 septembre 2025 à 01:22 ‎Neurone à impulsions (hist | modifier) ‎[37 octets] ‎Claude COULOMBE (discussion | contributions) (Page redirigée vers Neurone inpulsionnel) Balise : Nouvelle redirection
14 septembre 2025 à 01:17 ‎Réseau neuronal impulsionnel (hist | modifier) ‎[1 451 octets] ‎Claude COULOMBE (discussion | contributions) (Page créée avec « == Définition == Un réseau neuronal impulsionnel est un réseau neuronal artificiel qui imite assez finement les réseaux neuronaux biologiques qui fonctionnent avec des impulsions. Lorsqu’un neurone se déclenche, il génère un signal qui se propage vers d’autres neurones qui, à leur tour, augmentent ou diminuent leur potentiel en fonction de ce signal. == Français == '''réseau neuronal impulsionnel''' '''réseau de neurones impulsionnels''' '''r... »)
9 septembre 2025 à 14:11 ‎Traçabilité (hist | modifier) ‎[1 234 octets] ‎Patrickdrouin (discussion | contributions) (Page créée avec « ==Définition=== Assurer la traçabilité d’un système d’IA consiste à offrir de l’information transparente sur les données, les étapes, le processus utilisés par le système pour arriver à un résultat. ==Compléments== La traçabilité est importante, elle permet de comprendre l’historique d’un algorithme, elle peut aider à déterminer la responsabilité en cas de problèmes et elle facilite leur résolution. Des banques utilisent des systè... ») créé initialement avec le titre « Traceability »
9 septembre 2025 à 13:59 ‎Sobriété numérique (hist | modifier) ‎[882 octets] ‎Patrickdrouin (discussion | contributions) (Page créée avec « ==Définition== La sobriété numérique est une démarche qui vise à réduire l’empreinte environnementale des technologies afin de protéger l’environnement, notamment parce que l’utilisation des appareils numériques consomme beaucoup d’énergie et de ressources. ==Compléments== En adoptant la sobriété numérique, on vise à limiter cette empreinte par une utilisation modérée et responsable du numérique, compatible aux limites des ressources de... ») créé initialement avec le titre « Digital sobriety »
9 septembre 2025 à 13:39 ‎Iagén (hist | modifier) ‎[55 octets] ‎Claude COULOMBE (discussion | contributions) (Page redirigée vers IA générative) Balise : Nouvelle redirection
9 septembre 2025 à 13:36 ‎Fracture numérique (hist | modifier) ‎[1 548 octets] ‎Patrickdrouin (discussion | contributions) (Page créée avec « ==Définition== La fracture numérique désigne des inégalités plus ou moins importantes d’accès aux infrastructures et aux ressources technologiques (internet, équipement informatique, etc.) et/ou de capacités à les utiliser. Les inégalités peuvent se manifester entre des individus, des communautés, des entreprises, voire des régions géographiques. ==Compléments== Avec l’arrivée de l’IA, la fracture risque de s’aggraver, notamment en avanta... ») créé initialement avec le titre « Digital divide »
8 septembre 2025 à 20:14 ‎Confabulation (hist | modifier) ‎[75 octets] ‎Pitpitt (discussion | contributions) (Page redirigée vers Fabulation de l'IA) Balise : Nouvelle redirection
7 septembre 2025 à 10:34 ‎Échantillonnage des p-meilleurs (hist | modifier) ‎[2 510 octets] ‎Arianne (discussion | contributions) (Page créée avec « == en construction == == Définition == xxxxxxx == Français == ''' XXXXXX''' == Anglais == ''' Top-p sampling''' ''' Nucleus sampling''' == Sources == [https://en.wikipedia.org/wiki/Top-p_sampling Source : Wikipedia] Catégorie:vocabulary ») créé initialement avec le titre « Top-p sampling »
7 septembre 2025 à 10:28 ‎Contenu synthétique (hist | modifier) ‎[1 142 octets] ‎Arianne (discussion | contributions) (Page créée avec « == en construction == == Définition == xxxxxxx == Français == ''' Contenu synthétique''' == Anglais == ''' Synthetic content''' == Sources == [https://ised-isde.canada.ca/site/ised/en/canadian-artificial-intelligence-safety-institute/research-agenda-risks-synthetic-content Source : Gouvernement du Canada] Catégorie:vocabulary''' ») créé initialement avec le titre « Synthetic content »
7 septembre 2025 à 10:22 ‎Approche par l'équipe rouge (hist | modifier) ‎[1 858 octets] ‎Arianne (discussion | contributions) (Page créée avec « == en construction == == Définition == xxxxxx == Français == ''' XXXXXX''' == Anglais == ''' Red-teaming''' == Sources == [https://openai.com/index/advancing-red-teaming-with-people-and-ai/ Source : OpenAI] Catégorie:vocabulary ») créé initialement avec le titre « Red-teaming »
7 septembre 2025 à 10:17 ‎Knowledge Collapse (hist | modifier) ‎[1 418 octets] ‎Arianne (discussion | contributions) (Page créée avec « == en construction == == Définition == xxxxxx Voir aussi '''effondrement du modèle''' == Français == ''' XXXXX''' == Anglais == ''' Knowledge collapse''' == Sources == [https://hal.science/hal-04534111v1/file/Knowledge_collapse.pdf Source : Hal Science] Catégorie:vocabulary ») créé initialement avec le titre « Knoweldge Collapse »