https://datafranca.org/wiki/api.php?action=feedcontributions&feedformat=atom&user=Claude+COULOMBE DataFranca - Contributions [fr] 2026-06-15T18:49:36Z Contributions MediaWiki 1.39.5 https://datafranca.org/wiki/index.php?title=Puits_d%27attention&diff=128241 Puits d'attention 2026-06-09T19:50:40Z <p>Claude COULOMBE : </p> <hr /> <div>== Définition ==<br /> Phénomène d'effondrement ou perte [[mécanisme d'attention|d'attention]] présent dans tous les '''[[Grand modèle de langues (GML)| grands modèles de langues]]''', dans lesquels les premiers [[jeton textuel|jetons textuels]] représentent une part extrêmement importante du score d'attention, même s'ils ne sont pas importants sur le plan sémantique. <br /> <br /> == Compléments ==<br /> Ce terme peut désigner le phénomène ou le type de '''[[jeton textuel]]''' concerné par le phénomène. <br /> <br /> Le phénomène apparaît à la suite d'une optimisation efficace sur une grande quantité de '''[[données d'entraînement]]'''. <br /> <br /> La raison pour laquelle les [[jeton textuel|jetons textuels]] initiaux sont considérés comme des « jetons puits » est intuitive : ils sont visibles par presque tous les [[jeton textuel|jetons]] suivants en raison de la nature autorégressive du modèle, ce qui les rend plus aptes à servir de « puits d'attention ».<br /> <br /> == Français ==<br /> ''' puits d'attention'''<br /> <br /> == Anglais ==<br /> ''' attention sink'''<br /> <br /> ''This term can refer to the phenomenon or to the type of token concerned by the phenomenon. This phenomenon is present in all autoregressive large language models, in which the first few tokens make up for a shockingly large amount of the attention score, even if the tokens are not semantically important. It emerges after effective optimization on sufficient training data. ''<br /> <br /> ''The reason behind initial tokens as “sink tokens” is intuitive: initial tokens are visible to almost all subsequent tokens because of the autoregressive language modeling nature, making them more readily trained to serve as “attention sinks”.''<br /> <br /> ''This phenomenon has been widely adopted in applications such as streaming/long context generation, KV cache optimization, inference acceleration, model quantization, and others.''<br /> <br /> == Sources ==<br /> [https://arxiv.org/abs/2309.17453 Source : arxiv]<br /> <br /> [https://arxiv.org/abs/2410.10781 Source : arxiv]<br /> <br /> [https://huggingface.co/blog/tomaarsen/attention-sinks Source : Hugging Face Blog]<br /> <br /> [[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]<br /> [[Catégorie:Publication]]</div> Claude COULOMBE https://datafranca.org/wiki/index.php?title=Puits_d%27attention&diff=128240 Puits d'attention 2026-06-09T19:49:55Z <p>Claude COULOMBE : </p> <hr /> <div>== Définition ==<br /> Phénomène d'effondrement ou perte [[mécanisme d'attention|d'attention]] présent dans tous les '''[[Grand modèle de langues (GML)| grands modèles de langues]]''', dans lesquels les premiers [[jeton textuel|jetons textuels]] représentent une part extrêmement importante du score d'attention, même s'ils ne sont pas importants sur le plan sémantique. <br /> <br /> == Compléments ==<br /> Ce terme peut désigner le phénomène ou le type de '''[[jeton textuel]]''' concerné par le phénomène. <br /> <br /> Le phénomène apparaît à la suite d'une optimisation efficace sur une quantité suffisante de '''[[données d'entraînement]]'''. <br /> <br /> La raison pour laquelle les [[jeton textuel|jetons textuels]] initiaux sont considérés comme des « jetons puits » est intuitive : ils sont visibles par presque tous les [[jeton textuel|jetons]] suivants en raison de la nature autorégressive du modèle, ce qui les rend plus aptes à servir de « puits d'attention ».<br /> <br /> == Français ==<br /> ''' puits d'attention'''<br /> <br /> == Anglais ==<br /> ''' attention sink'''<br /> <br /> ''This term can refer to the phenomenon or to the type of token concerned by the phenomenon. This phenomenon is present in all autoregressive large language models, in which the first few tokens make up for a shockingly large amount of the attention score, even if the tokens are not semantically important. It emerges after effective optimization on sufficient training data. ''<br /> <br /> ''The reason behind initial tokens as “sink tokens” is intuitive: initial tokens are visible to almost all subsequent tokens because of the autoregressive language modeling nature, making them more readily trained to serve as “attention sinks”.''<br /> <br /> ''This phenomenon has been widely adopted in applications such as streaming/long context generation, KV cache optimization, inference acceleration, model quantization, and others.''<br /> <br /> == Sources ==<br /> [https://arxiv.org/abs/2309.17453 Source : arxiv]<br /> <br /> [https://arxiv.org/abs/2410.10781 Source : arxiv]<br /> <br /> [https://huggingface.co/blog/tomaarsen/attention-sinks Source : Hugging Face Blog]<br /> <br /> [[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]<br /> [[Catégorie:Publication]]</div> Claude COULOMBE https://datafranca.org/wiki/index.php?title=Puits_d%27attention&diff=128239 Puits d'attention 2026-06-09T19:49:08Z <p>Claude COULOMBE : </p> <hr /> <div>== Définition ==<br /> Phénomène d'effondrement / perte du [[mécanisme d'attention]] présent dans tous les '''[[Grand modèle de langues (GML)| grands modèles de langues]]''', dans lesquels les premiers [[jeton textuel|jetons textuels]] représentent une part extrêmement importante du score d'attention, même s'ils ne sont pas importants sur le plan sémantique. <br /> <br /> == Compléments ==<br /> Ce terme peut désigner le phénomène ou le type de '''[[jeton textuel]]''' concerné par le phénomène. <br /> <br /> Le phénomène apparaît à la suite d'une optimisation efficace sur une quantité suffisante de '''[[données d'entraînement]]'''. <br /> <br /> La raison pour laquelle les [[jeton textuel|jetons textuels]] initiaux sont considérés comme des « jetons puits » est intuitive : ils sont visibles par presque tous les [[jeton textuel|jetons]] suivants en raison de la nature autorégressive du modèle, ce qui les rend plus aptes à servir de « puits d'attention ».<br /> <br /> == Français ==<br /> ''' puits d'attention'''<br /> <br /> == Anglais ==<br /> ''' attention sink'''<br /> <br /> ''This term can refer to the phenomenon or to the type of token concerned by the phenomenon. This phenomenon is present in all autoregressive large language models, in which the first few tokens make up for a shockingly large amount of the attention score, even if the tokens are not semantically important. It emerges after effective optimization on sufficient training data. ''<br /> <br /> ''The reason behind initial tokens as “sink tokens” is intuitive: initial tokens are visible to almost all subsequent tokens because of the autoregressive language modeling nature, making them more readily trained to serve as “attention sinks”.''<br /> <br /> ''This phenomenon has been widely adopted in applications such as streaming/long context generation, KV cache optimization, inference acceleration, model quantization, and others.''<br /> <br /> == Sources ==<br /> [https://arxiv.org/abs/2309.17453 Source : arxiv]<br /> <br /> [https://arxiv.org/abs/2410.10781 Source : arxiv]<br /> <br /> [https://huggingface.co/blog/tomaarsen/attention-sinks Source : Hugging Face Blog]<br /> <br /> [[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]<br /> [[Catégorie:Publication]]</div> Claude COULOMBE https://datafranca.org/wiki/index.php?title=Puits_d%27attention&diff=128238 Puits d'attention 2026-06-09T19:48:25Z <p>Claude COULOMBE : </p> <hr /> <div>== Définition ==<br /> Phénomène d'effondrement / perte du [[mécanisme d'attention]] présent dans tous les '''[[Grand modèle de langues (GML)| grands modèles de langues]]''' ', dans lesquels les premiers [[jeton textuel|jetons textuels]] représentent une part extrêmement importante du score d'attention, même s'ils ne sont pas importants sur le plan sémantique. <br /> <br /> == Compléments ==<br /> Ce terme peut désigner le phénomène ou le type de '''[[jeton textuel]]''' concerné par le phénomène. <br /> <br /> Le phénomène apparaît à la suite d'une optimisation efficace sur une quantité suffisante de '''[[données d'entraînement]]'''. <br /> <br /> La raison pour laquelle les [[jeton textuel|jetons textuels]] initiaux sont considérés comme des « jetons puits » est intuitive : ils sont visibles par presque tous les [[jeton textuel|jetons]] suivants en raison de la nature autorégressive du modèle, ce qui les rend plus aptes à servir de « puits d'attention ».<br /> <br /> == Français ==<br /> ''' puits d'attention'''<br /> <br /> == Anglais ==<br /> ''' attention sink'''<br /> <br /> ''This term can refer to the phenomenon or to the type of token concerned by the phenomenon. This phenomenon is present in all autoregressive large language models, in which the first few tokens make up for a shockingly large amount of the attention score, even if the tokens are not semantically important. It emerges after effective optimization on sufficient training data. ''<br /> <br /> ''The reason behind initial tokens as “sink tokens” is intuitive: initial tokens are visible to almost all subsequent tokens because of the autoregressive language modeling nature, making them more readily trained to serve as “attention sinks”.''<br /> <br /> ''This phenomenon has been widely adopted in applications such as streaming/long context generation, KV cache optimization, inference acceleration, model quantization, and others.''<br /> <br /> == Sources ==<br /> [https://arxiv.org/abs/2309.17453 Source : arxiv]<br /> <br /> [https://arxiv.org/abs/2410.10781 Source : arxiv]<br /> <br /> [https://huggingface.co/blog/tomaarsen/attention-sinks Source : Hugging Face Blog]<br /> <br /> [[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]<br /> [[Catégorie:Publication]]</div> Claude COULOMBE https://datafranca.org/wiki/index.php?title=Jeton_textuel&diff=128223 Jeton textuel 2026-06-09T19:17:10Z <p>Claude COULOMBE : </p> <hr /> <div>==Définition==<br /> En '''[[traitement automatique de la langue naturelle]]''', le jeton est l'unité de base pour l'analyse de textes produite par un '''[[segmenteur]]''' (en anglais ''tokenizer'').<br /> <br /> En [[IA générative]], le jeton textuel (token) est l'unité de base pour mesure le travail d'un [[robot conversationnel génératif]].<br /> <br /> ==Compléments==<br /> Un jeton textuel peut correspondre à un mot, à une partie de mot, une suite de caractères ou même parfois à une seule lettre ou symbole.<br /> <br /> Traditionnellement, en '''[[Traitement automatique de la langue naturelle|TALN]]''', les algorithmes travaillaient au niveau du mot ou des unités lexicales, mais depuis l'arrivée des techniques d'apprentissage profond, la segmentation s'effectue plutôt au niveau sous-lexical. Un atout important du traitement sous-lexical est d'éviter les mots ''hors-vocabulaire'', puisqu'on peut plus facilement créer de nouvelles unités lexicales à partir d'éléments sous-lexicaux. <br /> <br /> &lt;hr/&gt;<br /> Attention, on appelle les unités résultant de la segmentation des '''jetons''', mais le terme '''jeton''' est aussi utilisé en cybersécurité et dans les réseaux de communication. <br /> <br /> &lt;hr/&gt;<br /> Pour la suite du traitement, le jeton résultant est souvent converti en un nombre entier. On dit alors que le jeton est encodé. Le processus inverse, le décodage part de la représentation par un nombre entier vers un jeton.<br /> <br /> ==Français==<br /> '''jeton textuel'''<br /> <br /> '''jeton'''<br /> <br /> '''segment textuel'''<br /> <br /> '''segment de texte'''<br /> <br /> '''symbole'''<br /> <br /> '''unité sous-lexicale'''<br /> <br /> '''unité lexicale'''<br /> <br /> '''partie de mot'''<br /> <br /> ==Anglais==<br /> '''token'''<br /> <br /> ==Sources==<br /> <br /> [https://www.btb.termiumplus.gc.ca/tpv2alpha/alpha-fra.html?lang=fra&amp;i=1&amp;srchtxt=tokenizer&amp;index=alt&amp;codom2nd_wet=1#resultrecs ''Termium - Tokenizer'']<br /> <br /> [https://www.culture.gouv.fr/content/download/365680/pdf_file/50_termes_cl%C3%A9s_de_l%27IA-2025.pdf?inLanguage=fre-FR&amp;version=2 ''50 termes clés de l'intelligence artificielle'', Ministère de la culture, Commission d'enrichissement de la langue française (2025). - Jeton textuel]<br /> <br /> [https://fr.wikipedia.org/wiki/Analyse_lexicale Wikipedia - ''Analyse lexicale'']<br /> <br /> [https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0167865518303271 ''A unified multilingual handwriting recognition system using multigrams sub-lexical units'', Swaileh et al. 2019]<br /> <br /> [https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-77113-7_1, ''Overview of Character-Based Models for Natural Language Processing'', Adel et al. 2018]<br /> <br /> [https://en.wikipedia.org/wiki/Lexical_analysis Wikipedia - Lexical Analysis]<br /> <br /> [[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]</div> Claude COULOMBE https://datafranca.org/wiki/index.php?title=COMET&diff=128218 COMET 2026-06-09T19:10:01Z <p>Claude COULOMBE : </p> <hr /> <div>== Définition ==<br /> Métrique d'évaluation neuronale de '''[[traduction automatique]]''' qui calcule la similarité entre une traduction automatique et une traduction de référence à l'aide de '''[[jeton textuel|jetons textuels]]''' et un entraînement sur des données humaines comme '''[[BLEURT]]'''. Elle intègre aussi le texte source dans son analyse ce qui lui permet d'évaluer la fidélité du sens original.<br /> <br /> == Compléments ==<br /> Contrairement à '''[[BERTScore]]''', COMET est entraîné à prédire différents types de jugements humains sous forme d'effort de post-édition, d'évaluation directe ou d'analyse des erreurs de traduction.<br /> <br /> == Français ==<br /> '''COMET'''<br /> <br /> == Anglais ==<br /> '''COMET'''<br /> <br /> '''Crosslingual Optimized Metric for Evaluation of Translation'''<br /> <br /> ''A metric for automatic evaluation of machine translation that calculates the similarity between a machine translation output and a reference translation using token or sentence embeddings. It also uses the original text, enabling a semantic fidelity analysis of the translation.''<br /> <br /> ''Unlike BERTScore, COMET is trained on predicting different types of human judgements in the form of post-editing effort, direct assessment or translation error analysis.''<br /> <br /> == Sources ==<br /> [https://aclanthology.org/2020.emnlp-main.213/ Source : ACL Anthology]<br /> <br /> [https://unbabel.github.io/COMET/html/models.html Source : COMET]<br /> <br /> [https://machinetranslate.org/comet Source : Machine Translate]<br /> [[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]</div> Claude COULOMBE https://datafranca.org/wiki/index.php?title=%C3%89chantillonnage_des_p-meilleurs&diff=128217 Échantillonnage des p-meilleurs 2026-06-09T19:08:53Z <p>Claude COULOMBE : </p> <hr /> <div>== Définition ==<br /> Stratégie d'échantillonnage où un modèle génère une distribution de probabilité pour tous les éléments possibles d'un ensemble. On ne conserve que les éléments les plus probables dont la somme des probabilités atteint un seuil ''p'' défini (la ''masse de probabilité'') également appelée ''noyau''. <br /> <br /> Les probabilités de ces éléments sont alors normalisées pour que leur somme soit égale à 1 avant le tirage aléatoire.<br /> <br /> Voir aussi '''[[échantillonnage à troncature k fixe]]'''<br /> <br /> == Compléments ==<br /> Cette stratégie d'échantillonnage est utilisée par les [[grand modèle de langues|grands modèles de langues]] pour choisir aléatoirement un [[jeton textuel]] parmi un ensemble de [[jeton textuel|jetons textuels]]. <br /> <br /> Alors que l'[[échantillonnage à troncature k fixe]] limite l'échantillon à un nombre ''k'' fixe de mots, l'échantillonnage à troncature de masse p spécifie une probabilité cumulée ''p'' entre 0 et 1 et on échantillonne parmi un nombre variable de [[jeton textuel|jetons textuels]] dont la somme des probabilités atteint ou dépasse p. <br /> <br /> En pratique, l'échantillonnage à troncature de masse p est préféré à l'[[échantillonnage à troncature k fixe]] car il est plus adaptatif. <br /> <br /> Notez qu'il est généralement recommandé de spécifier soit la '''[[température]]''', soit le paramètre ''p'', mais pas les deux.<br /> <br /> == Français ==<br /> '''Échantillonnage des p-meilleurs'''<br /> <br /> '''Échantillonnage à troncature de masse p'''<br /> <br /> '''Échantillonnage du noyau'''<br /> <br /> '''Échantillonnage par troncature dynamique'''<br /> <br /> '''Échantillonnage par seuil de probabilité cumulée'''<br /> <br /> '''Échantillonnage top-p'''<br /> <br /> == Anglais ==<br /> '''Top-p sampling'''<br /> <br /> '''Nucleus sampling'''<br /> <br /> ''Stochastic decoding strategy for generating sequences form autoregressive probabilistic models that introduces randomness while maintaining quality. The choice of p can significantly influence the generated text. Its core idea is to sample from a smaller, more credible set of tokens at each step (called the nucleus). It is useful when you want more adaptative and context-sensitive text generation. ''<br /> <br /> ''In practice, top-p sampling is often preferred over top-k because it’s adaptive. It is generally recommended to specify either the temperature or the top_p parameter, but not both.''<br /> <br /> == Sources ==<br /> [https://medium.com/thinking-sand/the-top-k-and-top-p-parameters-explained-bfaecc8cd342 Medium - Top-k sampling, Top-p sampling]<br /> <br /> [https://en.wikipedia.org/wiki/Top-p_sampling#Top-k_sampling Wikipedia - Top-k sampling]<br /> <br /> [https://en.wikipedia.org/wiki/Top-p_sampling Wikipedia - Top-p sampling]<br /> <br /> [[Catégorie:Intelligence artificielle]]<br /> <br /> {{DEFAULTSORT: echantillonnage des p}}</div> Claude COULOMBE https://datafranca.org/wiki/index.php?title=Multi-Token_Projection&diff=128213 Multi-Token Projection 2026-06-09T19:05:36Z <p>Claude COULOMBE : Claude COULOMBE a déplacé la page Multi-Token Projection vers Projection multijetons</p> <hr /> <div>#REDIRECTION [[Projection multijetons]]</div> Claude COULOMBE https://datafranca.org/wiki/index.php?title=Projection_multijetons&diff=128212 Projection multijetons 2026-06-09T19:05:35Z <p>Claude COULOMBE : Claude COULOMBE a déplacé la page Multi-Token Projection vers Projection multijetons</p> <hr /> <div>== en construction ==<br /> <br /> == Définition ==<br /> Technique qui permet au modèle de prédire plusieurs '''[[Jeton textuel|jetons textuels]]''' en un seul passage. Elle permet aussi de planifier et de générer stratégiquement des représentations qui facilitent une prédiction plus précise et potentiellement plus rapide des futurs jetons textuels. Elle est utilisée dans les modèles '''[[DeepSeek]]''' et fonctionne en ajoutant des modules spécialisés qui prédisent non seulement le jeton textuel de base, mais aussi plusieurs jetons textuels à venir dans la séquence.<br /> <br /> == Compléments ==<br /> Cette technique est utilisée entre autres par '''[[ChatGPT]]'''-4, '''[[Claude]]''' 3, '''[[LLaMA]]''' 3, '''[[BERT]]'''.<br /> &lt;hr/&gt;<br /> Les applications de la projection de jetons textuels multiple sont nombreuses. On la retrouve dans les '''[[Robot conversationnel|robots conversationnels]]''', les '''[[Assistant virtuel|assistants virtuels]]''' ainsi qu'en '''[[traduction automatique neuronale]]'''.<br /> &lt;hr/&gt;<br /> Cette technique se repose aussi sur de nombreuses avancées clés, telles que les '''[[Réseau autoattentif|réseaux autoattentifs]]''', les '''[[Modèle autorégressif|modèles autorégressifs]]''', les '''modèles bidirectionnels''', le '''[[peaufinage]]''' et l''''[[apprentissage par renforcement avec rétroaction humaine]]'''.<br /> <br /> == Français ==<br /> '''projection multijetons'''<br /> <br /> '''projection multi-jetons'''<br /> <br /> == Anglais ==<br /> ''' Multi-Token Projection'''<br /> <br /> ''' Multiple-Token Projection'''<br /> <br /> ''' MTP'''<br /> &lt;!--Technique that enables the model to predict multiple token un a single forward pass and to strategically pre-plan and generate representations that facilitate more accurate and potentially faster prediction of future tokens. It is used in DeepSeek models and it works by adding specialized modules that predict not only the nest token but also several tokens ahead in the sequence.--&gt;<br /> <br /> == Sources ==<br /> [https://arxiv.org/html/2505.07608v1 Source : arxiv]<br /> <br /> [https://datascientest.com/multi-token-prediction-tout-savoir Source : DataScientest]<br /> <br /> [https://deepwiki.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3/3.4-multi-token-prediction-(mtp) Source : DeepWiki]<br /> <br /> [https://medium.com/data-science-collective/deepseek-explained-4-multi-token-prediction-33f11fe2b868 Source : Medium]<br /> <br /> [[Catégorie:vocabulary]]</div> Claude COULOMBE https://datafranca.org/wiki/index.php?title=Projection_multijetons&diff=128211 Projection multijetons 2026-06-09T19:05:10Z <p>Claude COULOMBE : </p> <hr /> <div>== en construction ==<br /> <br /> == Définition ==<br /> Technique qui permet au modèle de prédire plusieurs '''[[Jeton textuel|jetons textuels]]''' en un seul passage. Elle permet aussi de planifier et de générer stratégiquement des représentations qui facilitent une prédiction plus précise et potentiellement plus rapide des futurs jetons textuels. Elle est utilisée dans les modèles '''[[DeepSeek]]''' et fonctionne en ajoutant des modules spécialisés qui prédisent non seulement le jeton textuel de base, mais aussi plusieurs jetons textuels à venir dans la séquence.<br /> <br /> == Compléments ==<br /> Cette technique est utilisée entre autres par '''[[ChatGPT]]'''-4, '''[[Claude]]''' 3, '''[[LLaMA]]''' 3, '''[[BERT]]'''.<br /> &lt;hr/&gt;<br /> Les applications de la projection de jetons textuels multiple sont nombreuses. On la retrouve dans les '''[[Robot conversationnel|robots conversationnels]]''', les '''[[Assistant virtuel|assistants virtuels]]''' ainsi qu'en '''[[traduction automatique neuronale]]'''.<br /> &lt;hr/&gt;<br /> Cette technique se repose aussi sur de nombreuses avancées clés, telles que les '''[[Réseau autoattentif|réseaux autoattentifs]]''', les '''[[Modèle autorégressif|modèles autorégressifs]]''', les '''modèles bidirectionnels''', le '''[[peaufinage]]''' et l''''[[apprentissage par renforcement avec rétroaction humaine]]'''.<br /> <br /> == Français ==<br /> '''projection multijetons'''<br /> <br /> '''projection multi-jetons'''<br /> <br /> == Anglais ==<br /> ''' Multi-Token Projection'''<br /> <br /> ''' Multiple-Token Projection'''<br /> <br /> ''' MTP'''<br /> &lt;!--Technique that enables the model to predict multiple token un a single forward pass and to strategically pre-plan and generate representations that facilitate more accurate and potentially faster prediction of future tokens. It is used in DeepSeek models and it works by adding specialized modules that predict not only the nest token but also several tokens ahead in the sequence.--&gt;<br /> <br /> == Sources ==<br /> [https://arxiv.org/html/2505.07608v1 Source : arxiv]<br /> <br /> [https://datascientest.com/multi-token-prediction-tout-savoir Source : DataScientest]<br /> <br /> [https://deepwiki.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3/3.4-multi-token-prediction-(mtp) Source : DeepWiki]<br /> <br /> [https://medium.com/data-science-collective/deepseek-explained-4-multi-token-prediction-33f11fe2b868 Source : Medium]<br /> <br /> [[Catégorie:vocabulary]]</div> Claude COULOMBE https://datafranca.org/wiki/index.php?title=MiMo&diff=128208 MiMo 2026-06-09T18:53:44Z <p>Claude COULOMBE : </p> <hr /> <div>== Définition ==<br /> '''[[Grand modèle de langues]]''' pour les tâches de raisonnement qui peut être optimisé à la fois lors des étapes de '''[[préentraînement]]''' et de post-entraînement. Mimo-7B-Base est pré-entraîné sur 25 trillions de '''[[jeton textuel|jetons textuels (segments)]]''' et intègre la prédiction de jetons multiples en tant qu'objectif d'entraînement supplémentaire, ce qui améliore les performances du modèle et accélère l''''[[inférence]]'''.<br /> <br /> Voir aussi '''[[OpenAI]]'''<br /> <br /> == Français ==<br /> ''' MiMo-7B'''<br /> <br /> == Anglais ==<br /> '''MiMo-7B'''<br /> &lt;!--MiMo-7B, a large language model specifically designed for reasoning tasks. The model is optimized across both pre-training and post-training stages to unlock its reasoning potential. Despite having only 7 billion parameters, MiMo-7B achieves superior performance on mathematics and code reasoning tasks, outperforming even much larger models including OpenAI's o1-mini.--&gt;<br /> <br /> == Sources ==<br /> [https://arxiv.org/html/2505.07608v1 Source : arxiv]<br /> <br /> <br /> [[Catégorie:Intelligence artificielle‏‎]]<br /> [[Catégorie:GRAND_LEXIQUE_FRANÇAIS]]</div> Claude COULOMBE https://datafranca.org/wiki/index.php?title=Insertion_de_jeton_textuel&diff=128204 Insertion de jeton textuel 2026-06-09T18:48:54Z <p>Claude COULOMBE : </p> <hr /> <div>== Définition ==<br /> Technique utilisée dans le '''[[préentraînement]]''' d’un '''[[modèle de langue|modèle]]''' qui est similaire au '''[[masquage de segment textuel]]''' où un certain nombre de passages de texte de différentes longueurs (y compris la longueur 0) sont échantillonnés et remplacés par un seul '''[[jeton textuel|jeton]]''' ou segment textuel.<br /> <br /> == Français ==<br /> ''' insertion de segment textuel'''<br /> <br /> == Anglais ==<br /> ''' text infilling'''<br /> <br /> == Sources ==<br /> [https://arxiv.org/abs/2405.12630 Source : arxiv]<br /> <br /> [https://yangyutu.github.io/llm_book.github.io/docs/chapter_foundation/t5.html Source : GitHub]<br /> <br /> [[Catégorie:GRAND_LEXIQUE_FRANÇAIS]]</div> Claude COULOMBE https://datafranca.org/wiki/index.php?title=Text_Infilling&diff=128202 Text Infilling 2026-06-09T18:47:25Z <p>Claude COULOMBE : Destination de redirection modifiée de Insertion de segment textuel en Insertion de jeton textuel</p> <hr /> <div>#REDIRECTION [[Insertion de jeton textuel]]</div> Claude COULOMBE https://datafranca.org/wiki/index.php?title=Insertion_de_segment_textuel&diff=128201 Insertion de segment textuel 2026-06-09T18:46:38Z <p>Claude COULOMBE : Claude COULOMBE a déplacé la page Insertion de segment textuel vers Insertion de jeton textuel</p> <hr /> <div>#REDIRECTION [[Insertion de jeton textuel]]</div> Claude COULOMBE https://datafranca.org/wiki/index.php?title=Insertion_de_jeton_textuel&diff=128200 Insertion de jeton textuel 2026-06-09T18:46:37Z <p>Claude COULOMBE : Claude COULOMBE a déplacé la page Insertion de segment textuel vers Insertion de jeton textuel</p> <hr /> <div>== Définition ==<br /> Technique utilisée dans le '''[[préentraînement]]''' d’un '''[[modèle de langue|modèle]]''' qui est similaire au '''[[masquage de segment textuel]]''' où un certain nombre de passages de texte de différentes longueurs (y compris la longueur 0) sont échantillonnés et remplacés par un seul '''[[Segment textuel|segment]]'''.<br /> <br /> == Français ==<br /> ''' insertion de segment textuel'''<br /> <br /> == Anglais ==<br /> ''' text infilling'''<br /> <br /> == Sources ==<br /> [https://arxiv.org/abs/2405.12630 Source : arxiv]<br /> <br /> [https://yangyutu.github.io/llm_book.github.io/docs/chapter_foundation/t5.html Source : GitHub]<br /> <br /> [[Catégorie:GRAND_LEXIQUE_FRANÇAIS]]</div> Claude COULOMBE https://datafranca.org/wiki/index.php?title=Masquage_de_jeton_textuel&diff=128199 Masquage de jeton textuel 2026-06-09T18:45:45Z <p>Claude COULOMBE : </p> <hr /> <div>== Définition ==<br /> Technique d''''[[apprentissage auto-supervisé]]''' pour le '''[[préentraînement]]''' d’un '''[[grand modèle de langues]]''' où les '''[[jeton textuel|jetons textuels]]''' ou segments textuels sont masqués de manière aléatoire par un symbole ou [masque], afin de prédire le jeton textuel masqué en fonction de son contexte.<br /> <br /> Voir aussi '''[[segmentation]]''' et '''[[insertion de jeton textuel]]'''<br /> <br /> == Compléments ==<br /> Le masquage de jetons textuels est une stratégie appartenant à un groupe plus large de techniques de modification de textes (en anglais, ''text corruption'') pour l''''[[apprentissage auto-supervisé]]''' qui comprend la '''[[permutation de phrases]]''' (en anglais, ''sentence permutation''), la '''[[rotation de phrases]]''' (en anglais, ''document rotation''), l''''[[insertion de jeton textuel]]''' (en anglais, ''text infilling'') et la '''[[suppression de jeton textuel]]''' (en anglais, ''token deletion'').<br /> &lt;hr/&gt;<br /> En 2018, '''[[BERT]]''' de Google fut le premier '''[[modèle d'apprentissage]]''' à utiliser le masquage de jeton textuel et l''''[[entraînement autosupervisé]]''' pour préentraîner un '''[[modèle de langue]]'''. <br /> <br /> == Français ==<br /> <br /> '''masquage de jeton(s) textuel(s)'''<br /> <br /> '''masquage de jeton(s)'''<br /> <br /> '''masquage de segment(s) textuel(s)'''<br /> <br /> '''masquage de segment(s)'''<br /> <br /> == Anglais ==<br /> '''token masking'''<br /> <br /> '''text corruption'''<br /> <br /> == Sources ==<br /> [https://arxiv.org/html/2309.08628v3 Source: Arxiv]<br /> <br /> [https://towardsai.net/p/l/token-masking-strategies-for-llms Source: TowardsAI]<br /> <br /> [[Catégorie:GRAND_LEXIQUE_FRANÇAIS]]</div> Claude COULOMBE https://datafranca.org/wiki/index.php?title=Token_Masking&diff=128197 Token Masking 2026-06-09T18:41:31Z <p>Claude COULOMBE : Destination de redirection modifiée de Masquage de segment textuel en Masquage de jeton textuel</p> <hr /> <div>#REDIRECTION [[Masquage de jeton textuel]]</div> Claude COULOMBE https://datafranca.org/wiki/index.php?title=Masquage_de_segment_textuel&diff=128194 Masquage de segment textuel 2026-06-09T18:40:13Z <p>Claude COULOMBE : Claude COULOMBE a déplacé la page Masquage de segment textuel vers Masquage de jeton textuel</p> <hr /> <div>#REDIRECTION [[Masquage de jeton textuel]]</div> Claude COULOMBE https://datafranca.org/wiki/index.php?title=Masquage_de_jeton_textuel&diff=128193 Masquage de jeton textuel 2026-06-09T18:40:12Z <p>Claude COULOMBE : Claude COULOMBE a déplacé la page Masquage de segment textuel vers Masquage de jeton textuel</p> <hr /> <div>== Définition ==<br /> Technique d''''[[apprentissage auto-supervisé]]''' pour le '''[[préentraînement]]''' d’un '''[[grand modèle de langues]]''' où les '''[[segment textuel|segments textuels]]''' sont masqués de manière aléatoire par un symbole ou [masque], afin de prédire le segment textuel masqué en fonction de son contexte.<br /> <br /> Voir aussi '''[[segmentation]]''' et '''[[insertion de segment textuel]]'''<br /> <br /> == Compléments ==<br /> Le masquage de segments textuels est une stratégie appartenant à un groupe plus large de techniques de modification de textes (en anglais, ''text corruption'') pour l''''[[apprentissage auto-supervisé]]''' qui comprend la '''[[permutation de phrases]]''' (en anglais, ''sentence permutation''), la '''[[rotation de phrases]]''' (en anglais, ''document rotation''), l''''[[insertion de segment textuel]]''' (en anglais, ''text infilling'') et la '''[[suppression de segment textuel]]''' (en anglais, ''token deletion'').<br /> &lt;hr/&gt;<br /> En 2018, '''[[BERT]]''' de Google fut le premier '''[[modèle d'apprentissage]]''' à utiliser le masquage de segment textuel et l''''[[entraînement autosupervisé]]''' pour préentraîner un '''[[modèle de langue]]'''. <br /> <br /> == Français ==<br /> '''masquage de segment(s) textuel(s)'''<br /> <br /> '''masquage de segment(s)'''<br /> <br /> == Anglais ==<br /> '''token masking'''<br /> <br /> '''text corruption'''<br /> <br /> == Sources ==<br /> [https://arxiv.org/html/2309.08628v3 Source: Arxiv]<br /> <br /> [https://towardsai.net/p/l/token-masking-strategies-for-llms Source: TowardsAI]<br /> <br /> [[Catégorie:GRAND_LEXIQUE_FRANÇAIS]]</div> Claude COULOMBE https://datafranca.org/wiki/index.php?title=Segmentation&diff=128192 Segmentation 2026-06-09T18:37:40Z <p>Claude COULOMBE : </p> <hr /> <div>==Définition==<br /> En '''[[traitement automatique de la langue naturelle]]''', la segmentation est le découpage d’un texte en une liste de mots, une liste de parties de mots ou de symboles, une liste de [[jeton textuel|jetons textuels]] ou encore une liste de caractères. Typiquement, il s'agit de la première étape de l’'''[[analyse lexicale]]'''. <br /> <br /> Pour la segmentation d'image, voir l'entrée '''[[segmentation d'image]]'''.<br /> <br /> ==Compléments==<br /> On appelle parfois les unités résultant de la segmentation des '''jetons''' (en anglais, ''tokens''), mais le terme '''jeton''' est plutôt réservé à la cybersécurité. On emploiera les vocables '''mot''', '''partie de mots''', '''morceau de mot''', ou '''symbole''' pour la segmentation de texte. <br /> &lt;hr/&gt;<br /> Attention! On utilise également le terme segmentation pour la division d'un texte en phrases, mais on le précisera avec l'expression « segmentation en phrases ».<br /> &lt;hr/&gt;<br /> La pratique récente, avec la généralisation de l'emploi de réseaux de neurones profonds, favorise la segmentation en '''parties de mots''', '''morceaux de mots''', ou symboles (en anglais, '''subwords'''). <br /> ==Français==<br /> <br /> '''segmentation'''<br /> <br /> '''découpage'''<br /> <br /> '''tokénisation''' &lt;small&gt;calque de l'anglais&lt;/small&gt;<br /> <br /> ==Anglais==<br /> '''tokenization'''<br /> <br /> In automatic natural language processing, the tokenizer segments a text into a list of words, a list of segments or parts of words or symbols, or a sequence of characters. Typically, this is the first step in lexical analysis. See also: token<br /> <br /> ==Español==<br /> [[Catégorie:es]]<br /> <br /> ''''' tokenización ''''' <br /> <br /> ''En el procesamiento automático del lenguaje natural, el segmentador lleva a cabo la segmentación de un texto en una lista de palabras, una lista de segmentos o partes de palabras o símbolos, o bien en una secuencia de caracteres. Típicamente, esta constituye la primera etapa del análisis léxico. ''<br /> <br /> ''Para la segmentación de imágenes, consulte la entrada segmentación de imágenes. ''<br /> <br /> ==Sources==<br /> <br /> [https://fr.wikipedia.org/wiki/Glossaire_de_l%27exploration_de_donn%C3%A9es Source: Wikipédia - ''Glossaire de l'exploration des données'']<br /> <br /> [https://fr.wikipedia.org/wiki/Analyse_lexicale Source: Wikipédia, ''Analyse lexicale''].<br /> <br /> [https://towardsdatascience.com/the-art-of-tokenization-breaking-down-text-for-ai-43c7bccaed25 Source : towardsdatascience ]<br /> <br /> {{Modèle:101}}<br /> [[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]<br /> [[Catégorie:101]]</div> Claude COULOMBE https://datafranca.org/wiki/index.php?title=Token&diff=128189 Token 2026-06-09T18:29:59Z <p>Claude COULOMBE : Destination de redirection modifiée de Segment textuel en Jeton textuel</p> <hr /> <div>#REDIRECTION [[jeton textuel]]</div> Claude COULOMBE https://datafranca.org/wiki/index.php?title=IA_agentique&diff=127730 IA agentique 2026-05-30T06:14:18Z <p>Claude COULOMBE : Destination de redirection modifiée de IA générative multi-agent en IA générative multiagent</p> <hr /> <div>#REDIRECTION [[IA générative multiagent]]</div> Claude COULOMBE https://datafranca.org/wiki/index.php?title=Oubli_catastrophique&diff=127699 Oubli catastrophique 2026-05-26T19:46:52Z <p>Claude COULOMBE : </p> <hr /> <div>==Définition==<br /> En [[apprentissage automatique]], l'oubli catastrophique est la perte abrupte des paramètres appris précédemment par le [[modèle d'apprentissage automatique|modèle]] lorsqu'il s'entraîne sur de nouvelles tâches ou de nouvelles données.<br /> <br /> == Compléments ==<br /> Par exemple, l'oubli catastrophique peut se produire lors du [[peaufinage]] d'un modèle. Cela se produit aussi lorsqu’un modèle utilise des paramètres communs à différentes tâches et que l’optimisation de ces paramètres pour un nouvel objectif écrase des informations essentielles aux tâches antérieures. <br /> <br /> Le résultat n’est pas une perte graduelle de performance, mais une perte abrupte et radicale de performance.<br /> <br /> ==Français==<br /> '''oubli catastrophique'''<br /> <br /> '''interférence catastrophique'''<br /> <br /> ==Anglais==<br /> '''catastrophic forgetting'''<br /> <br /> '''catastrophic interference'''<br /> <br /> ==Sources==<br /> <br /> [https://mcmillan.ca/fr/perspectives/publications/signification-de-termes-courants-utilises-dans-lia-de-travail-degeneratif-a-regurgitation/ McMillan S.E.N.C.R.L., s.r.l. 2026 - oubli catastrophique, interférence catastrophique]<br /> <br /> [https://umontreal.scholaris.ca/items/83e40749-73ea-4799-ae73-f576115c974e Laleh (2023) - oubli catastrophique]<br /> <br /> [https://en.wikipedia.org/wiki/Catastrophic_interference Wikipédia - catastrophic forgetting, catastrophic interference]<br /> <br /> [[Categorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]<br /> [[Catégorie:Publication]]</div> Claude COULOMBE https://datafranca.org/wiki/index.php?title=Oubli_catastrophique&diff=127698 Oubli catastrophique 2026-05-26T19:46:12Z <p>Claude COULOMBE : </p> <hr /> <div>==Définition==<br /> En [[apprentissage automatique]], l'oubli catastrophique est la perte abrupte des paramètres appris précédemment par le [[modèle d'apprentissage automatique|modèle]] lorsqu'il s'entraîne sur de nouvelles tâches ou de nouvelles données.<br /> <br /> == Compléments ==<br /> Par exemple, l'oubli catastrophique peut se produire lors du [[peaufinage]] d'un modèle. Cela se produit aussi lorsqu’un modèle utilise des paramètres communs à différentes tâches et que l’optimisation de ces paramètres pour un nouvel objectif écrase des informations essentielles aux tâches antérieures. <br /> <br /> Le résultat n’est pas une perte graduelle de performance, mais une perte abrupte et radicale de performance.<br /> <br /> ==Français==<br /> '''oubli catastrophique'''<br /> <br /> '''interférence catastrophique'''<br /> <br /> ==Anglais==<br /> '''catastrophic forgetting'''<br /> <br /> '''catastrophic interference'''<br /> <br /> ==Sources==<br /> <br /> [https://mcmillan.ca/fr/perspectives/publications/signification-de-termes-courants-utilises-dans-lia-de-travail-degeneratif-a-regurgitation/ McMillan S.E.N.C.R.L., s.r.l. 2026 - oubli catastrophique, interférence catastrophique]<br /> [https://umontreal.scholaris.ca/items/83e40749-73ea-4799-ae73-f576115c974e Laleh (2023) - oubli catastrophique]<br /> <br /> [https://en.wikipedia.org/wiki/Catastrophic_interference Wikipédia - catastrophic forgetting, catastrophic interference]<br /> <br /> [[Categorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]<br /> [[Catégorie:Publication]]</div> Claude COULOMBE https://datafranca.org/wiki/index.php?title=Oubli_catastrophique&diff=127697 Oubli catastrophique 2026-05-26T19:45:36Z <p>Claude COULOMBE : </p> <hr /> <div>==Définition==<br /> En [[apprentissage automatique]], l'oubli catastrophique est la perte abrupte des paramètres appris précédemment par le [[modèle d'apprentissage automatique|modèle]] lorsqu'il s'entraîne sur de nouvelles tâches ou de nouvelles données.<br /> <br /> == Compléments ==<br /> Par exemple, l'oubli catastrophique peut se produire lors du [[peaufinage]] d'un modèle. Cela se produit aussi lorsqu’un modèle utilise des paramètres communs à différentes tâches et que l’optimisation de ces paramètres pour un nouvel objectif écrase des informations essentielles aux tâches antérieures. <br /> <br /> Le résultat n’est pas une perte graduelle de performance, mais une perte abrupt et souvent radical de performance.<br /> <br /> ==Français==<br /> '''oubli catastrophique'''<br /> <br /> '''interférence catastrophique'''<br /> <br /> ==Anglais==<br /> '''catastrophic forgetting'''<br /> <br /> '''catastrophic interference'''<br /> <br /> ==Sources==<br /> <br /> [https://mcmillan.ca/fr/perspectives/publications/signification-de-termes-courants-utilises-dans-lia-de-travail-degeneratif-a-regurgitation/ McMillan S.E.N.C.R.L., s.r.l. 2026 - oubli catastrophique, interférence catastrophique]<br /> [https://umontreal.scholaris.ca/items/83e40749-73ea-4799-ae73-f576115c974e Laleh (2023) - oubli catastrophique]<br /> <br /> [https://en.wikipedia.org/wiki/Catastrophic_interference Wikipédia - catastrophic forgetting, catastrophic interference]<br /> <br /> [[Categorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]<br /> [[Catégorie:Publication]]</div> Claude COULOMBE https://datafranca.org/wiki/index.php?title=Oubli_catastrophique&diff=127696 Oubli catastrophique 2026-05-26T19:43:10Z <p>Claude COULOMBE : </p> <hr /> <div>==Définition==<br /> En [[apprentissage automatique]], l'oubli catastrophique est la perte abrupte des paramètres appris précédemment par le [[modèle d'apprentissage automatique|modèle]] lorsqu'il s'entraîne sur de nouvelles tâches ou de nouvelles données.<br /> <br /> == Compléments ==<br /> Par exemple, l'oubli catastrophique peut se produire lors du [[peaufinage]] d'un modèle. <br /> <br /> Cela se produit lorsqu’un modèle de réseau neuronal utilise des paramètres communs à différentes tâches et que l’optimisation de ces paramètres pour un nouvel objectif peut involontairement écraser des représentations essentielles aux tâches antérieures. Le résultat n’est pas une perte graduelle de performance, mais un déclin abrupt et souvent radical de la précision des fonctions antérieures, en particulier dans les scénarios d’apprentissage séquentiel ou continu.<br /> <br /> ==Français==<br /> '''oubli catastrophique'''<br /> <br /> '''interférence catastrophique'''<br /> <br /> ==Anglais==<br /> '''catastrophic forgetting'''<br /> <br /> '''catastrophic interference'''<br /> <br /> ==Sources==<br /> <br /> [https://mcmillan.ca/fr/perspectives/publications/signification-de-termes-courants-utilises-dans-lia-de-travail-degeneratif-a-regurgitation/ McMillan S.E.N.C.R.L., s.r.l. 2026 - oubli catastrophique, interférence catastrophique]<br /> [https://umontreal.scholaris.ca/items/83e40749-73ea-4799-ae73-f576115c974e Laleh (2023) - oubli catastrophique]<br /> <br /> [https://en.wikipedia.org/wiki/Catastrophic_interference Wikipédia - catastrophic forgetting, catastrophic interference]<br /> <br /> [[Categorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]<br /> [[Catégorie:Publication]]</div> Claude COULOMBE https://datafranca.org/wiki/index.php?title=Oubli_catastrophique&diff=127695 Oubli catastrophique 2026-05-26T19:42:48Z <p>Claude COULOMBE : </p> <hr /> <div>==Définition==<br /> En [[apprentissage automatique]], l'oubli catastrophique est la perte abrupte des paramètres appris précédemment par le [[modèle d'apprentissage automatique|modèle]] lorsqu'il s'entraîne sur de nouvelles tâches ou de nouvelles données.<br /> <br /> == Compléments ==<br /> Par exemple, l'oubli catastrophique peut se produire lors du [[peaufinage]] d'un modèle. <br /> <br /> Cela se produit lorsqu’un modèle de réseau neuronal utilise des paramètres communs à différentes tâches et que l’optimisation de ces paramètres pour un nouvel objectif peut involontairement écraser des représentations essentielles aux tâches antérieures. Le résultat n’est pas une perte graduelle de performance, mais un déclin abrupt et souvent radical de la précision des fonctions antérieures, en particulier dans les scénarios d’apprentissage séquentiel ou continu.<br /> <br /> ==Français==<br /> '''oubli catastrophique'''<br /> <br /> '''interférence catastrophique'''<br /> <br /> ==Anglais==<br /> '''catastrophic forgetting'''<br /> <br /> '''catastrophic interference'''<br /> <br /> ==Sources==<br /> <br /> [https://mcmillan.ca/fr/perspectives/publications/signification-de-termes-courants-utilises-dans-lia-de-travail-degeneratif-a-regurgitation/ McMillan S.E.N.C.R.L., s.r.l. 2026 - oubli catastrophique, interférence catastrophique]<br /> [https://umontreal.scholaris.ca/items/83e40749-73ea-4799-ae73-f576115c974e Laleh (2023) - oubli catastrophique]<br /> <br /> [https://en.wikipedia.org/wiki/Catastrophic_interference Wikipédia - catastrophic forgetting, catastrophic interference]<br /> <br /> [[Categorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]<br /> [[Catégorie:Publication]]</div> Claude COULOMBE https://datafranca.org/wiki/index.php?title=Oubli_catastrophique&diff=127694 Oubli catastrophique 2026-05-26T19:37:25Z <p>Claude COULOMBE : </p> <hr /> <div>==Définition==<br /> En [[apprentissage automatique]], l'oubli catastrophique est la perte abrupte des paramètres appris précédemment par le [[modèle d'apprentissage automatique|modèle]] losqu'il s'entraîne sur de nouvelles données.<br /> <br /> == Compléments ==<br /> Par exemple, l'oubli catastrophique peut se produire lors du [[peaufinage]] d'un modèle. <br /> <br /> ==Français==<br /> '''oubli catastrophique'''<br /> <br /> ==Anglais==<br /> '''catastrophic forgetting'''<br /> <br /> '''catastrophic interference'''<br /> <br /> ==Sources==<br /> [https://umontreal.scholaris.ca/items/83e40749-73ea-4799-ae73-f576115c974e Laleh (2023) - oubli catastrophique]<br /> <br /> [https://en.wikipedia.org/wiki/Catastrophic_interference Wikipédia - catastrophic forgetting, catastrophic interference]<br /> <br /> [[Categorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]<br /> [[Catégorie:Publication]]</div> Claude COULOMBE https://datafranca.org/wiki/index.php?title=Oubli_catastrophique&diff=127693 Oubli catastrophique 2026-05-26T19:34:24Z <p>Claude COULOMBE : Page créée avec « ==Définition== En apprentissage automatique, l&#039;oubli catastrophique est la perte abrupte des paramètres appris précédemment par le modèle losqu&#039;il s&#039;entraîne sur de nouvelles données. == Compléments == Par exemple, l&#039;oubli catastrophique peut se produire lors du peaufinage d&#039;un modèle. ==Français== &#039;&#039;&#039;oubli catastrophique&#039;&#039;&#039; ==Anglais== &#039;&#039;&#039;catastrophic forgetting&#039;&#039;&#039; &#039;&#039;&#039;catastrophic interference&#039;&#039;&#039; ==... »</p> <hr /> <div>==Définition==<br /> En [[apprentissage automatique]], l'oubli catastrophique est la perte abrupte des paramètres appris précédemment par le [[modèle d'apprentissage automatique|modèle]] losqu'il s'entraîne sur de nouvelles données.<br /> <br /> == Compléments ==<br /> Par exemple, l'oubli catastrophique peut se produire lors du [[peaufinage]] d'un modèle. <br /> <br /> ==Français==<br /> '''oubli catastrophique'''<br /> <br /> ==Anglais==<br /> '''catastrophic forgetting'''<br /> <br /> '''catastrophic interference'''<br /> <br /> ==Sources==<br /> [https://umontreal.scholaris.ca/items/83e40749-73ea-4799-ae73-f576115c974e Thèse UdeM - oubli catastrophique]<br /> <br /> [https://en.wikipedia.org/wiki/Catastrophic_interference Wikipédia - catastrophic forgetting, catastrophic interference]<br /> <br /> [[Categorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]<br /> [[Catégorie:Publication]]</div> Claude COULOMBE https://datafranca.org/wiki/index.php?title=Enseignement_intelligemment_assist%C3%A9_par_ordinateur&diff=127692 Enseignement intelligemment assisté par ordinateur 2026-05-26T18:19:42Z <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 /> [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=125232 Enseignement assisté par ordinateur 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 Enseignement assisté par ordinateur 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 Enseignement assisté par ordinateur 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 Encodage latent d'image 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 Segmentation d'image 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 Implication textuelle 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 Enseignement intelligemment assisté par ordinateur 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 Enseignement assisté par ordinateur 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> Claude COULOMBE https://datafranca.org/wiki/index.php?title=Enseignement_intelligemment_assist%C3%A9_par_ordinateur&diff=125224 Enseignement intelligemment assisté par ordinateur 2026-05-05T04:09:58Z <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 Enseignement intelligemment assisté par ordinateur 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> Claude COULOMBE https://datafranca.org/wiki/index.php?title=Enseignement_intelligemment_assist%C3%A9_par_ordinateur&diff=125222 Enseignement intelligemment assisté par ordinateur 2026-05-05T04:04:50Z <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> Claude COULOMBE https://datafranca.org/wiki/index.php?title=Enseignement_intelligemment_assist%C3%A9_par_ordinateur&diff=125221 Enseignement intelligemment assisté par ordinateur 2026-05-05T04:02:28Z <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> Claude COULOMBE https://datafranca.org/wiki/index.php?title=Eiao&diff=125220 Eiao 2026-05-05T04:01:21Z <p>Claude COULOMBE : Page redirigée vers Enseignement intelligemment assisté par ordinateur</p> <hr /> <div>#REDIRECTION [[Enseignement intelligemment assisté par ordinateur]]</div> Claude COULOMBE https://datafranca.org/wiki/index.php?title=Enseignement_intelligemment_assist%C3%A9_par_ordinateur_(EIAO)&diff=125219 Enseignement intelligemment assisté par ordinateur (EIAO) 2026-05-05T03:59:30Z <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> Claude COULOMBE https://datafranca.org/wiki/index.php?title=Enseignement_intelligemment_assist%C3%A9_par_ordinateur&diff=125218 Enseignement intelligemment assisté par ordinateur 2026-05-05T03:59:30Z <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> Claude COULOMBE https://datafranca.org/wiki/index.php?title=Intelligent_tutor&diff=125217 Intelligent tutor 2026-05-05T03:58:36Z <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> Claude COULOMBE https://datafranca.org/wiki/index.php?title=Tuteur_intelligent&diff=125216 Tuteur intelligent 2026-05-05T03:57:39Z <p>Claude COULOMBE : Claude COULOMBE a déplacé la page Tuteur intelligent vers Enseignement intelligemment assisté par ordinateur (EIAO)</p> <hr /> <div>#REDIRECTION [[Enseignement intelligemment assisté par ordinateur (EIAO)]]</div> Claude COULOMBE https://datafranca.org/wiki/index.php?title=Enseignement_intelligemment_assist%C3%A9_par_ordinateur&diff=125215 Enseignement intelligemment assisté par ordinateur 2026-05-05T03:57:39Z <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> Claude COULOMBE https://datafranca.org/wiki/index.php?title=Computer_based_training&diff=125214 Computer based training 2026-05-05T03:56:11Z <p>Claude COULOMBE : Claude COULOMBE a déplacé la page Computer based training vers Enseignement assisté par ordinateur</p> <hr /> <div>#REDIRECTION [[Enseignement assisté par ordinateur]]</div> Claude COULOMBE https://datafranca.org/wiki/index.php?title=Enseignement_assist%C3%A9_par_ordinateur&diff=125213 Enseignement assisté par ordinateur 2026-05-05T03:56:10Z <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> Claude COULOMBE