Filtrage collaboratifvignette|Illustration d'un filtrage collaboratif où un système de recommandation doit prédire l'évaluation d'un objet par un utilisateur en se basant sur les évaluations existantes. Le filtrage collaboratif (de l’anglais : en) regroupe l'ensemble des méthodes qui visent à construire des systèmes de recommandation utilisant les opinions et évaluations d'un groupe pour aider l'individu. Il existe trois principaux axes de recherche dans ce domaine, dépendant chacun des données recueillies sur les utilisateurs du système : le filtrage collaboratif actif ; le filtrage collaboratif passif ; le filtrage basé sur le contenu.
Ancrage (psychologie)En psychologie, l’ancrage désigne la difficulté à se départir d'une première impression. C'est un biais de jugement qui pousse à se fier à l'information reçue en premier dans une prise de décision. Dans les débats publics, « l'effet d'ancrage » donne une prime aux personnes qui ont la capacité de prise de parole publique (expert, militant, journaliste, contestataire contre les institutions...), plus encore si leur point de vue est argumenté et que ceux qui les écoutent n'ont qu'une vague opinion sur le sujet.
Vérification des faitsvignette|Un atelier de rédaction dans une école de journalisme à São Paulo, Brésil, en 2016. La vérification des faits est une technique consistant d'une part à vérifier la véracité des faits et l'exactitude des chiffres présentés dans les médias par des personnes publiques, notamment des personnalités politiques et des experts, et, d'autre part, à évaluer le niveau d'objectivité des médias eux-mêmes dans leur traitement de l'information.
Dilemme biais-varianceEn statistique et en apprentissage automatique, le dilemme (ou compromis) biais–variance est le problème de minimiser simultanément deux sources d'erreurs qui empêchent les algorithmes d'apprentissage supervisé de généraliser au-delà de leur échantillon d'apprentissage : Le biais est l'erreur provenant d’hypothèses erronées dans l'algorithme d'apprentissage. Un biais élevé peut être lié à un algorithme qui manque de relations pertinentes entre les données en entrée et les sorties prévues (sous-apprentissage).
Algorithme évolutionnistevignette|redresse=1.2|Un algorithme évolutionnaire utilise itérativement des opérateurs de sélections (en bleu) et de variation (en jaune). i : initialisation, f(X) : évaluation, ? : critère d'arrêt, Se : sélection, Cr : croisement, Mu : mutation, Re : remplacement, X* : optimum. Les algorithmes évolutionnistes ou algorithmes évolutionnaires (evolutionary algorithms en anglais), sont une famille d'algorithmes dont le principe s'inspire de la théorie de l'évolution pour résoudre des problèmes divers.
Atténuation des biais cognitifsvignette|Un biais cognitif est un mécanisme de la pensée, qui cause une déviation du jugement. Le terme biais fait référence à une déviation systématique de la pensée logique et rationnelle par rapport à la réalité. Un biais cognitif est une distorsion systémique d'un processus cognitif, pouvant survenir à toutes les étapes ( recueil des informations, traitement, restitution..) influençant la prise de décision et le jugement. L’atténuation des biais cognitifs est la réduction et la prévention des effets négatifs des biais cognitifs.
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.
Innovation ouverteL’Innovation ouverte ou Open Innovation en anglais, parfois aussi Innovation distribuée désignent dans les domaines de la recherche et du développement des modes d'innovation fondés sur le partage, la collaboration (entre parties prenantes). Cette approche est compatible avec une économie de marché (via les brevets et licences) et avec l'Intelligence économique, et permet des approches alternatives éthiques ou solidaires (économie solidaire) de partage libre des savoirs et savoir-faire modernes ou traditionnels, avec notamment l'utilisation de licences libres dans un esprit dit ODOSOS (qui signifie : Open Data, Open Source, Open Standards).
Bias (statistics)Statistical bias, in the mathematical field of statistics, is a systematic tendency in which the methods used to gather data and generate statistics present an inaccurate, skewed or biased depiction of reality. Statistical bias exists in numerous stages of the data collection and analysis process, including: the source of the data, the methods used to collect the data, the estimator chosen, and the methods used to analyze the data. Data analysts can take various measures at each stage of the process to reduce the impact of statistical bias in their work.
Recherche d'informationLa recherche d'information (RI) est le domaine qui étudie la manière de retrouver des informations dans un corpus. Celui-ci est composé de documents d'une ou plusieurs bases de données, qui sont décrits par un contenu ou les métadonnées associées. Les bases de données peuvent être relationnelles ou non structurées, telles celles mises en réseau par des liens hypertexte comme dans le World Wide Web, l'internet et les intranets. Le contenu des documents peut être du texte, des sons, des images ou des données.
