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Type de données

Type de données dans les livres blancs


Type de données dans les conférences en ligne


Type de données dans les ressources documentaires

  • ARTICLE INTERACTIF
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  • 10 août 2025
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  • Réf : AG297

Intelligence artificielle et innovation

L’intelligence artificielle se développe dans de nombreux champs scientifiques ou secteurs d’activité économique et s’impose comme un outil utile à de nombreuses applications. Cette technologie contribue ainsi à modifier, parfois en profondeur, les pratiques des chercheurs, à optimiser les usages de nombreux systèmes, et à anticiper les risques pesant sur les écosystèmes, les ressources, la qualité de vie des humains. Cet article propose un tour d’horizon de nouvelles applications permises par l’IA dans l’industrie, la recherche, la santé, le commerce, etc. et illustre la variété des usages de cette technologie appelée à devenir majeure.

  • ARTICLE INTERACTIF
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  • 10 août 2025
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  • Réf : AG298

Intelligence artificielle et innovation

L’intelligence artificielle transforme en profondeur de nombreux domaines : recherche scientifique, ingénierie, médecine, agriculture, industrie, commerce ou encore environnement. Cette technologie, de plus en plus performante, rencontre cependant différentes limitations, notamment en matière de fiabilité. Cet article explore les différents défis principaux à relever dans ce sens : l’explicabilité des algorithmes, la qualité des données, la consommation énergétique, sans oublier les questions éthiques et impacts sociétaux à anticiper afin de bâtir la confiance dans cette technologie émergente.

  • Article de bases documentaires
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  • 10 nov. 2025
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  • Réf : S7779

Identification dynamique des robots industriels

Cet article traite de l’identification dynamique des robots manipulateurs très largement utilisés dans les unités de production. Ces robots sont des systèmes électromécaniques polyarticulés complexes étudiés depuis les années 1950. Cela a conduit à l’établissement d’un modèle mathématique représentant leur comportement dynamique pour élaborer leur commande, leur simulation, leur conception. Ce modèle dépend de paramètres qui ne sont pas connus avec une précision suffisante. Leur identification est essentielle pour l’exploitation du modèle mathématique. L’identification des robots est un domaine aujourd’hui bien exploré et arrivé à une bonne maturité. Cet article présente un ensemble d’outils mathématiques ainsi que trois méthodes d’identification illustrées par des résultats expérimentaux.


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