Glossaire

Variation des données utilisées à l'étape de production par rapport aux données qui ont été utilisées pour tester et valider le modèle avant son déploiement. Plusieurs facteurs peuvent entraîner cette dérive : des modifications de processus en amont, des problèmes de qualité des données, de…

La dérive du modèle est la perte d’adéquation entre un modèle et la tâche qu’il doit accomplir. Cette dérive peut résulter d’un réapprentissage du modèle ou d’une évolution de l’environnement dans lequel il s’applique (domaine d’emploi).

Le désapprentissage machine est une technique liée à l’apprentissage automatique visant à faire disparaître une information des connaissances apprises par un modèle d’IA. L’objectif de ces techniques est de supprimer une information contenue dans un modèle sans avoir à ré-entraîner ce dernier. …

Personne habilitée à obtenir communication de données enregistrées dans un fichier ou un traitement en raison de ses fonctions.

Technique visant à déterminer la pose, c’est-à-dire la posture pour une personne ou un animal, ou la disposition dans l’espace pour un objet, à partir de données telles que des images ou provenant d’autres catégories de capteurs. Ce sujet est particulièrement étudié dans le domaine de la vision par…

Discovery est le nom donné à la procédure américaine permettant, dans le cadre de la recherche de preuves pouvant être utilisées dans un procès, de demander à une partie tous les éléments d’information (faits, actes, documents...) pertinents pour le règlement du litige dont elle dispose quand bien…