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Algorithmique

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Algorithmique dans les livres blancs

Algorithmique dans les conférences en ligne

Algorithmique dans les ressources documentaires

  • Article de bases documentaires
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  • 10 mars 2021
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  • Réf : AF1521

Modélisation mathématique et intelligence artificielle en agriculture

La compréhension des processus écophysiologiques de la croissance des plantes, la disponibilité des données agroenvironnementales et la montée en compétences techniques des différents acteurs du secteur agricole rendent possible le développement de méthodes formelles et numériques pour la mise en oeuvre de nouveaux outils de prévision ou d’optimisation des cultures. Ces méthodes reposent sur les différents aspects de la modélisation mathématique, de la simulation numérique, de l’analyse statistique des données et de l’intelligence artificielle. Cet article vise à présenter les principaux concepts utiles à l’agriculture de demain, des exemples concrets d’application et quelques problèmes ouverts.

  • ARTICLE INTERACTIF
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  • 10 déc. 2022
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  • Réf : H5030

Explicabilité en Intelligence Artificielle ; vers une IA Responsable

Sans une réelle explicabilité des algorithmes proposés, les technologies d’Intelligence artificielle et d’apprentissage profond sont une boîte noire pour les utilisateurs. Les ingénieurs exploitants et concepteurs d’outils d’IA doivent donc faire preuve de responsabilité, en fournissant des algorithmes permettant de garantir l’explicabilité des modèles proposés. Cet article présente les motivations d’une IA explicable, les principales caractéristiques du paysage conceptuel de l’explicabilité en IA, les grandes familles de méthodes pour l’explicabilité - avec un focus sur quelques méthodes parmi les plus courantes, pour finir sur un aperçu des opportunités, challenges et perspectives de ce domaine passionnant de l’interaction homme-machine.

  • ARTICLE INTERACTIF
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  • 10 déc. 2020
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  • Réf : S7218

Algorithmes génétiques, algorithmes évolutionnaires

Les principes de base des algorithmes évolutionnaires (AE), dont les plus connus sont les algorithmes génétiques (AG), sont directement inspirés de la théorie de l’évolution selon Darwin. Ces méthodes de résolution de problèmes, d’optimisation stochastique, copient de façon très simplifiée la capacité de populations d’organismes vivants à s’adapter à leur environnement à l’aide de mécanismes de sélection et d’héritage génétique. Cet article donne un panorama rapide du « darwinisme artificiel » et de la variété de ses applications.

  • Article de bases documentaires : FICHE PRATIQUE
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  • 11 oct. 2024
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  • Réf : 1052

Booster ses recherches sur Google en soignant la formulation de sa requête

Google comprend-il bien votre requête, même à l’heure de l’intelligence artificielle ? Nous vous présentons dans cette fiche des méthodes permettant des choisir des mots-clés appropriés afin de traduire au mieux votre besoin d’information. Nous reviendrons sur la façon dont Google comprend – mais aussi interprète – les termes que vous indiquez, et vous expliquerons comment tirer parti des opérateurs booléens pour élargir ou affiner votre stratégie de recherche.

Toutes les clefs pour maîtriser la veille technologique

  • Article de bases documentaires : FICHE PRATIQUE
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  • 09 juil. 2022
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  • Réf : 1075

Connaître le fonctionnement des moteurs de recherche web

Nous utilisons quotidiennement les moteurs de recherche web, et pourtant leur fonctionnement est mal connu. Les moteurs classent les résultats selon des algorithmes peu transparents, et ont tendance à mettre en avant des sites souvent commerciaux et pas nécessairement pertinents.

Comment optimiser la qualité des résultats ? Comment mieux comprendre ces algorithmes de classement qui ne cessent d’évoluer ? Cette fiche fait le point sur le fonctionnement des moteurs web, notamment :

  • ce qu’ils interrogent réellement ;
  • ce qu’ils ignorent ;
  • les critères qu’ils utilisent pour classer les résultats.

Toutes les clefs pour maîtriser la veille technologique

  • Article de bases documentaires : FICHE PRATIQUE
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  • 16 déc. 2020
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  • Réf : 1700

Identifier les différentes causes d’écarts de coûts

Cette fiche analyse les différentes causes pouvant induire des écarts financiers sur projet et fournit des plans d’actions proposés par des membres de l’équipe projet, permettant de réduire l’écart ou d’améliorer la prévision.

Les écarts ne sont pas dus seulement à un manque de connaissance ou d’optimisation (lissage ou nivellement, mise en parallèle de tâches, renégociation de contrats…), mais à des problèmes profonds de management, d’organisation ou de problématiques techniques sur lesquels le responsable des devis et le contrôleur de gestion n’ont que peu de prise.

Il convient toutefois, dans un premier temps, d’identifier les causes racines des écarts et, dans un deuxième temps, de mettre en place des plans d’actions pour les réduire ou pour éviter que la situation ne s’aggrave.

Le but de cette fiche est d’analyser l’intégration des incertitudes techniques et des aléas au sein du planning, de l’analyse de risques, et du budget.

Gestion et pilotage du projet : les fiches pour évaluer, planifier, communiquer, capitaliser

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