Cet article présente la notion d’apprentissage statistique non supervisé, puis les techniques actuellement disponibles pour procéder à de l’apprentissage statistique à partir de données non labellisées : partitionnement, réduction de dimensionnalité, estimation de densité et enfin utilisation de modèles génératifs. Il s’attache à couvrir aussi bien les algorithmes classiques les plus anciens (analyse en composantes principales, k-moyennes) que les techniques les plus récentes faisant appel à l’apprentissage profond (représentations de mots, modèles autorégressifs, auto-encodeurs, réseaux génératifs adverses).
Le domaine technique et scientifique de la « réalité virtuelle » aborde des questions issues de l'association de deux termes en apparence opposés : le choix entre le réel et le virtuel. Concrètement, l'ingénieur est souvent confronté au dilemme suivant : devoir tester un système virtuellement à partir d'un modèle paramétrable, qui peut se montrer peu réaliste, ou évaluer un produit réel, mais qui en revanche sera figé. Cet article introduit le domaine de la réalité virtuelle, puis présente les applications les plus courantes, et spécialement celles concernant la robotique. Les liens entre les domaines de la réalité virtuelle et la robotique sont présentés du point de vue de la recherche et du développement d’applications.
Une fois immergé dans un espace virtuel, l’être humain voit ses comportements se modifier. Les adaptations sensorimotrices et cognitives nécessaires pour faire face au nouvel environnement virtuel peuvent affecter les composantes physiologiques, cognitives et sociales de l’utilisateur. L’objectif de cet article est, via une définition des concepts d’immersion, interaction, présence et une présentation des fondamentaux des sens humains, d’évoquer les effets potentiels de la réalité virtuelle sur ces différentes composantes. Des méthodes expérimentales destinées à réaliser des mesures objectives et subjectives de ces effets sont également exposées.
Vous souhaitez tenir compte des perceptions de l’utilisateur pour concevoir votre produit, et ainsi l’adapter aux caractéristiques perceptives humaines. Pour pouvoir intégrer les perceptions en conception, il faut les comprendre. Quelles que soient les modalités sensorielles considérées (par exemple vision, audition, toucher), on constate que les perceptions humaines, par les organes des sens et les processus mentaux associés, sont complexes, et que de nombreux attributs du produit et du contexte peuvent interférer et influencer le jugement. Cette fiche présente une méthodologie pour élaborer et structurer cette connaissance. Elle détaille la démarche pour mesurer, analyser, caractériser, modéliser les perceptions.
La compréhension des perceptions et leur intégration en conception de produit vous permettront :
Méthodes, outils, pilotage et cas d'étude
Les spécificités d’une équipe virtuelle impliquent souvent que le chef de projet doit renforcer ses compétences d’animation d’équipe afin d’y faciliter la communication, d’en mesurer la qualité de fonctionnement et de prévenir les conflits.
Gestion et pilotage du projet : les fiches pour évaluer, planifier, communiquer, capitaliser
Si les organisations ont de plus en plus recours à des équipes virtuelles, les conditions d’un fonctionnement efficace de ces équipes ne sont pas encore clairement établies.
Il importe donc de clarifier la notion d’équipe virtuelle et de fournir des pistes concrètes quant à l’organisation et à l’utilisation efficace des équipes.
Il est plus facile de comprendre le fonctionnement des équipes virtuelles si l’on traite d’abord les questions suivantes :
L’expression « équipe virtuelle » est communément utilisée mais elle n’est pas la mieux adaptée puisqu’il s’agit bien d’équipe réelle avec des projets et des enjeux réels.
Gestion et pilotage du projet : les fiches pour évaluer, planifier, communiquer, capitaliser
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