Glossaire

Apprentissage actif : modèle d’apprentissage semi-supervisé où un oracle (qui peut être l’utilisateur) intervient au cours du processus. Plus précisément, contrairement au cadre classique où les données sont connues et imposées, en apprentissage actif, c'est l'algorithme d'apprentissage qui demande des informations pour des données précises identifiées comme clés pour le raffinement de la décision.

Classification d’images : En vision par ordinateur la classification est une famille de méthodes qui permettent de regrouper des images en classes, dont la caractéristique est que les images d'une même classe se ressemblent, tandis que ceux de deux classes différentes sont dissemblables au sens d’un même vecteur de paramètres caractérisant chacune des images à classer.

Deep learning : Le deep learning ou apprentissage profond est un type d'intelligence artificielle dérivé du machine learning s'appuie sur un réseau de neurones artificielss'inspirant du cerveau humain. Ce réseau est composé de dizaines voire de centaines de « couches » de neurones, chacune recevant et interprétant les informations de la couche précédente.

Détection : En vision par ordinateur on désigne par détection d'objet (ou classification d'objet) une méthode permettant de détecter la présence d'une instance ou d'une classe d'objets dans une image numérique.

Intelligence artificielle : « Ensemble des théories et des techniques mises en œuvre en vue de réaliser des machines capables de simuler l'intelligence »

Machine Learning : Champ d'étude de l'intelligence artificielle qui se fonde sur des approches mathématiques et statistiques pour donner aux ordinateurs la capacité d' « apprendre » à partir de données, c'est-à-dire d'améliorer leurs performances à résoudre des tâches sans être explicitement programmés pour chacune

Région d'intérêt : En vision par ordinateur et en traitement d'images, la détection de zones d'intérêt d'une image numérique (feature detection en anglais) consiste à mettre en évidence des zones de cette image jugées « intéressantes » pour l'analyse, c'est-à-dire présentant des propriétés locales remarquables. De telles zones peuvent apparaître, selon la méthode utilisée, sous la forme de points, de courbes continues (segmentation), ou encore de régions connexes rectangulaires ou non et qui constituent le résultat de la détection.

Réseau de neurones : Un réseau de neurones artificiels, ou Artificial Neural Network en anglais, est un système informatique matériel et / ou logiciel dont le fonctionnement est calqué sur celui des neurones du cerveau humain. Lorsque ces réseaux sont constitués de nombreuses couches, il s’agit là d’une variété de technologie de type Deep Learning (apprentissage profond).

SaaS : Le logiciel en tant que service, ou Software as a Service (SaaS), est un modèle d'exploitation commerciale des logiciels dans lequel ceux-ci sont installés sur des serveurs distants plutôt que sur la machine de l'utilisateur.

Segmentation : opération de traitement d'images qui a pour but de rassembler des pixels entre eux suivant des critères prédéfinis. Les pixels sont ainsi regroupés en régions, qui constituent un pavage ou une partition de l'image. Il peut s'agir par exemple de séparer les objets du fond.