Continuous Normalizing Flows Continuous Normalizing Flows, souvent abrégés en CNFs, sont une classe de modèles génératifs profonds utilisés en apprentissage automatique pour modéliser des distributions de probabilité complexes. Ils définissent une transformation bijective (inversible et différentiable) entre une distribution de probabilité simple, typiquement une gaussienne, ...
Read moreAlgorithmic Accountability L’algorithmic accountability, ou imputabilité algorithmique en français, désigne l’ensemble des mécanismes, normes, pratiques et cadres juridiques visant à garantir que les concepteurs, développeurs, propriétaires, et utilisateurs de systèmes algorithmiques puissent être tenus responsables des impacts et des résultats de ces systèmes. Elle implique ...
Read moreVariable Continue Une variable continue est un type de variable quantitative qui peut prendre un nombre infini de valeurs possibles à l’intérieur d’un intervalle donné ou sur l’ensemble des nombres réels. Contrairement aux variables discrètes qui sont généralement obtenues par comptage et ne peuvent prendre ...
Read moreLe biais algorithmique désigne une erreur systématique et répétable dans un système informatique, en particulier dans les algorithmes d’apprentissage automatique, qui conduit à des résultats injustes, inéquitables ou discriminatoires. Ces biais peuvent privilégier ou défavoriser certains groupes d’individus en fonction d’attributs tels que le genre, ...
Read moreContrastive Learning L’apprentissage contrastif, ou Contrastive Learning en anglais, est une technique d’apprentissage automatique, principalement utilisée dans le cadre de l’apprentissage auto-supervisé, qui vise à apprendre des représentations de données en enseignant à un modèle à distinguer les exemples similaires (paires positives) des exemples dissimilaires ...
Read moreMécanisme d’Attention Le mécanisme d’attention, en intelligence artificielle et plus particulièrement en apprentissage profond, est une technique qui permet à un modèle de se concentrer sélectivement sur certaines parties de l’information d’entrée lors du traitement de données séquentielles ou d’autres types de données structurées. Il ...
Read moreData Leak Une fuite de données (Data Leak en anglais) désigne l’exposition non intentionnelle ou la divulgation accidentelle d’informations sensibles, confidentielles ou protégées à des parties non autorisées. Contrairement à une violation de données (Data Breach) qui implique souvent une cyberattaque active, une fuite de ...
Read moreAutonomous Driving L’Autonomous Driving, ou conduite autonome, désigne la capacité d’un véhicule à se déplacer et à opérer sans intervention humaine, en utilisant une combinaison de capteurs, de logiciels et de systèmes de contrôle pour percevoir son environnement, prendre des décisions de navigation et manœuvrer ...
Read moreB2B Payment Terms Les termes de paiement B2B, ou « B2B Payment Terms » en anglais, désignent l’ensemble des conditions et modalités convenues entre deux entreprises (Business-to-Business) pour le règlement financier d’une transaction commerciale portant sur des biens ou des services. Ces termes précisent quand, comment et ...
Read moreB2B Payments Les paiements B2B, abréviation de « Business-to-Business Payments », désignent l’ensemble des transactions financières effectuées entre deux entités commerciales, par opposition aux transactions entre une entreprise et un consommateur (B2C) ou entre consommateurs (C2C). Ces échanges monétaires couvrent le règlement de biens, de services, de ...
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