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Avec Internet, tout va plus vite. Les grandes firmes du web le savent et adaptent leur stratégie pour continuer à se développer : Recherche et développement,...
L'exploitation des données est un enjeu à court terme pour les entreprises. Puis retour sur les actus marquantes de 2019.
La structuration de fichiers XML : manière de les produire, de les utiliser, de les requêter à travers divers prismes
Les projets scientifiques collaboratifs permettent aux citoyens de produire des données utiles à la recherche.
l'IA s'emploie à résoudre les problématiques qui relèvent de diverses activités humaines (perception, prise de décision, planification, diagnostic, interprétation...
La souveraineté technologique est cruciale dans un monde de plus en plus instable.
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.
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.
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.
