Moteur de workflowUn moteur de workflow est un dispositif logiciel permettant d'exécuter des instances de workflow (l'enchaînement des activités décrit par la définition de processus de workflow). La WfMC introduit une nuance avec un système de gestion de workflow qui est un logiciel pouvant être constitué d'un ou plusieurs moteurs de workflow et dont le but est de créer, de gérer et d'exécuter des instances de workflow.
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.
Radiologie médicalevignette|right|Radiographie montrant une fracture distale de l'avant bras. thumb| Macintyre's X-Ray Film (1896) La radiologie dans le domaine médical, désigne l'ensemble des modalités diagnostiques et thérapeutiques utilisant les rayons X, ou plus généralement utilisant des rayonnements. Mais la radiologie, dans son sens plus commun, désigne la spécialité médicale exercée par un médecin radiologue en France, ou radiologiste au Canada. Un établissement de santé peut donc abriter un service de radiologie.
Scientific workflow systemA scientific workflow system is a specialized form of a workflow management system designed specifically to compose and execute a series of computational or data manipulation steps, or workflow, in a scientific application. Distributed scientists can collaborate on conducting large scale scientific experiments and knowledge discovery applications using distributed systems of computing resources, data sets, and devices. Scientific workflow systems play an important role in enabling this vision.
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.
Apprentissage par renforcement profondL'apprentissage par renforcement profond (en anglais : deep reinforcement learning ou deep RL) est un sous-domaine de l'apprentissage automatique (en anglais : machine learning) qui combine l'apprentissage par renforcement et l'apprentissage profond (en anglais : deep learning). L'apprentissage par renforcement considère le problème d'un agent informatique (par exemple, un robot, un agent conversationnel, un personnage dans un jeu vidéo, etc.) qui apprend à prendre des décisions par essais et erreurs.
Q-learningvignette|400x400px|Dans le Q-learning, l'agent exécute une action a en fonction de l'état s et d'une fonction Q. Il perçoit alors le nouvel état s' et une récompense r de l'environnement. Il met alors à jour la fonction Q. Le nouvel état s' devient alors l'état s, et l'apprentissage continue. En intelligence artificielle, plus précisément en apprentissage automatique, le Q-learning est un algorithme d'apprentissage par renforcement. Il ne nécessite aucun modèle initial de l'environnement.
Communication animaleLa communication animale regroupe l'ensemble des échanges d'information entre des individus d'une même espèce (communication intraspécifique) ou d'espèces différentes (communication extraspécifique) chez les animaux. Les animaux communiquent entre eux pour différentes raisons : séduction du partenaire, compétition pour les ressources, recherche de nourriture. Ils utilisent pour cela un signal ou un message (support physique de l'information), comme une odeur, un son, un mouvement, ou un signal électrique.
Radiologie interventionnelleLa est une spécialité de la radiologie. Elle désigne l'ensemble des actes médicaux réalisés par des radiologues et sous contrôle radiologique, permettant le traitement ou le diagnostic invasif (examen invasif) de nombreuses pathologies. Le principe de la radiologie interventionnelle est donc d’accéder à une lésion située à l’intérieur de l’organisme pour effectuer un acte diagnostique (prélèvement par exemple) ou thérapeutique (visant à soigner, réparer, refermer...).
Intelligence artificielle distribuéeL'Intelligence Artificielle Distribuée (IAD) est une branche de l'Intelligence artificielle. On distinguera : le principe d'adapter les approches de l'Intelligence Artificielle classique sur une architecture distribuée (par exemple avec une parallélisation des programmes) les approches où l'Intelligence Artificielle est conceptuellement répartie sur un certain nombre d'entités (réseaux de neurones artificiels, systèmes multi-agents) de façon similaire à une Intelligence distribuée.
