Aide-soignantLe métier d' fait partie des professions paramédicales. Son activité se centre principalement sur l'aide aux personnes soignées dans l’incapacité d'assumer seules leurs besoins primaires. Il assure également le maintien de l'hygiène hospitalière en collaboration avec l'agent des services hospitaliers. L'aide-soignant travaille également en étroite collaboration et sous la responsabilité de l'infirmier pour une partie de son rôle propre qu'il peut effectuer au sein de l'équipe pluriprofessionnelle gravitant autour des personnes soignées.
Infirmité motrice cérébraleL'infirmité motrice d'origine cérébrale (IMC ou IMOC) a été définie en 1955 par le professeur Guy Tardieu comme étant une infirmité motrice due à des lésions survenues durant la période périnatale. Aujourd'hui, on utilise plus fréquemment le terme de « paralysie cérébrale ». Les sujets souffrant d'affections neurologiques dégénératives ou de retards moteurs liés à une déficience intellectuelle ne peuvent donc pas être considérés comme IMOC. Il s'agit d'un état pathologique (non évolutif) non héréditaire comportant diverses atteintes neurologiques.
Algorithme génétiqueLes algorithmes génétiques appartiennent à la famille des algorithmes évolutionnistes. Leur but est d'obtenir une solution approchée à un problème d'optimisation, lorsqu'il n'existe pas de méthode exacte (ou que la solution est inconnue) pour le résoudre en un temps raisonnable. Les algorithmes génétiques utilisent la notion de sélection naturelle et l'appliquent à une population de solutions potentielles au problème donné.
Compression de donnéesLa compression de données ou codage de source est l'opération informatique consistant à transformer une suite de bits A en une suite de bits B plus courte pouvant restituer les mêmes informations, ou des informations voisines, en utilisant un algorithme de décompression. C'est une opération de codage qui raccourcit la taille (de transmission, de stockage) des données au prix d'un travail de compression. Celle-ci est l'opération inverse de la décompression.
Vidéothumb|Réalisateur vidéo Le terme vidéo désigne à la fois l'ensemble des techniques permettant la constitution d'un signal électrique représentant des s animées et la restitution de celles-ci ainsi que ce signal lui-même. Le signal vidéo se caractérise par différents paramètres normalisés : cadence image / trame, résolution, standard couleur éventuellement associé, composition analogique ou numérique, format d'image, données associées... Le mot « vidéo » provient du latin « video » signifiant « je vois », apocope de vidéophonie ou de vidéogramme.
Apprentissage profondL'apprentissage profond ou apprentissage en profondeur (en anglais : deep learning, deep structured learning, hierarchical learning) est un sous-domaine de l’intelligence artificielle qui utilise des réseaux neuronaux pour résoudre des tâches complexes grâce à des architectures articulées de différentes transformations non linéaires. Ces techniques ont permis des progrès importants et rapides dans les domaines de l'analyse du signal sonore ou visuel et notamment de la reconnaissance faciale, de la reconnaissance vocale, de la vision par ordinateur, du traitement automatisé du langage.
Assistive technologyAssistive technology (AT) is a term for assistive, adaptive, and rehabilitative devices for people with disabilities and the elderly. Disabled people often have difficulty performing activities of daily living (ADLs) independently, or even with assistance. ADLs are self-care activities that include toileting, mobility (ambulation), eating, bathing, dressing, grooming, and personal device care. Assistive technology can ameliorate the effects of disabilities that limit the ability to perform ADLs.
Apprentissage automatiqueL'apprentissage automatique (en anglais : machine learning, « apprentissage machine »), apprentissage artificiel ou apprentissage statistique est un 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. Plus largement, il concerne la conception, l'analyse, l'optimisation, le développement et l'implémentation de telles méthodes.
Algorithme mémétiqueLes algorithmes mémétiques appartiennent à la famille des algorithmes évolutionnistes. Leur but est d'obtenir une solution approchée à un problème d'optimisation, lorsqu'il n'existe pas de méthode de résolution pour résoudre le problème de manière exacte en un temps raisonnable. Les algorithmes mémétiques sont nés d'une hybridation entre les algorithmes génétiques et les algorithmes de recherche locale. Ils utilisent le même processus de résolution que les algorithmes génétiques mais utilisent un opérateur de recherche locale après celui de mutation.
Biais algorithmiquevignette|Organigramme représentant l'algorithme derrière un moteur de recommandation. Un biais algorithmique est le fait que le résultat d'un algorithme d'apprentissage ne soit pas neutre, loyal ou équitable. Le biais algorithmique peut se produire lorsque les données utilisées pour entraîner un algorithme d'apprentissage automatique reflètent les valeurs implicites des humains impliqués dans la collecte, la sélection, ou l'utilisation de ces données.
