OpenLLM-France/wikimedia huggingface dataset:
# Réseaux de neurones/Points faibles et limites
## Explication des résultats

Les réseaux de neurones ne fournissent pas les explications concernant leurs résultats ce qui limite donc l'analyse des phénomènes existants. Cette limite est due à l'opacité des réseaux de neurones qui empêche une analyse pertinente des solutions obtenues. Les réseaux de neurones peuvent être assimilés à une boîte noire qui donne une réponse quand on lui fournit des données mais qui ne délivre pas toujours de justification simple à analyser. Les liens existants entre les variables du modèle ne sont pas toujours détectés. Ce système n'a donc qu'un pouvoir explicatif limité contrairement à d'autres systèmes experts qui pourraient être capables de retracer le raisonnement suivi pour parvenir au résultat ce qui interpréterait donc les conclusions obtenues.
* Une simple boite noire
* présente un résultat
* sans aucune explication de la démarche

## Non optimalité de l'architecture

Il n'existe pas encore de moyens permettant de définir l'architecture optimale du réseau de neurones. En effet, le réseau qui apparaît optimal d'une façon globale ne délivre pas toujours les résultats les plus pertinents. Plusieurs optima locaux ne fournissent pas toujours la solution optimale en global. Pour définir l'architecture du réseau de neurones, il faut déterminer tout d’abord le nombre de couches cachées du réseau ainsi que le nombre de neurones sur chacune d'entre elles. Tout cela relève de l'intuition de l'opérationnel et de sa capacité à expérimenter plusieurs structures dans le but de retenir celle qui fournira les meilleurs résultats. Plus le réseau est complexe, plus il possède de couches cachées et de connexions, plus il est capable de reconnaître ce qui lui est présenté à travers l'échantillon d'apprentissage. Il faut tout de même noter que la complexité croissante du réseau n'améliore pas forcément la reconnaissance sur l'échantillon test. Plusieurs méthodes ont été élaborées pour guider l'opérationnel dans la conception du réseau en s'appuyant notamment sur les travaux de Refenes (1995).

## L'intervention humaine

Comme c’est le cas du choix de la structure optimale du réseau de neurones, ce système fait souvent appel à l'intuition de l'utilisateur. L'apprentissage est guidé par des paramètres définis manuellement par l'opérationnel. Celui-ci devra par exemple définir à quel moment devra s'arrêter l'apprentissage pour que le réseau conserve ses capacités à généraliser.
| Avantages et possibilités | Applications des réseaux de neurones |
# Réseaux de neurones/Prérequis conseillés

* Savoir utiliser des outils informatiques de gestion
* Avoir des notions en contrôle de gestion et en décisionnel
# Réseaux de neurones/Présentation de la leçon

Dans le monde de l'entreprise, c’est tout d’abord la fonction finance qui a cherché à utiliser l'informatique décisionnelle. Aujourd'hui, notamment dans les grandes administrations et les groupes internationaux, toutes les fonctions de l'entreprise utilisent des moyens d'aide à la décision pour assurer la pérennité de l'activité.
Un réseau de neurones artificiels est un assemblage d'objets informatiques dont l'organisation et le fonctionnement sont inspirés de ceux des neurones biologiques.
Les réseaux de neurones sont utilisés en analyse décisionnelle dans sa partie datamining pour la prédiction, la classification et l'analyse des données.
Cette leçon traite de l'intégration des réseaux de neurones dans l'informatique décisionnelle ; elle vous permet de comprendre l'utilité de cet outil, ainsi que ses limites d'utilisation.
# Réseaux de neurones/Applications et exploits

L'apprentissage profond faisant partie de l’Intelligence Artificielle, et allant dans la continuité des réseaux de neurones, les utilisations semblent identiques.Les secteurs concernés sont donc identique :
* Secteur de la finance
* Secteur de l'assurance,
* Secteur industriel
* Data Mining
* etc.
Cependant, les algorithmes d’apprentissage profond possèdent des avantages non négligeables qui leur permettent de réaliser de nouveaux exploits inattendus jusque là.

## Une vue intelligente : un exploit majeur

Le fait de pouvoir doter d'une vue un programme va lui conférer de toutes nouvelles utilisations concrètes et essentielles.
Grâce à l'apprentissage profond, une image va pouvoir être analysée par un ordinateur et non plus par un regard humain ce qui nous permet de faire analyser des milliers, voire des millions, d'images en un très faible temps.
Les équipes du Stanford Vision Lab ont utilisé leur algorithme de reconnaissance visuel afin d'analyser les véhicules vus sur Google Street View, et en croisant les informations obtenues avec des études statistiques, ils ont pu mettre en évidence des phénomènes de corrélations importants.
Nous arrivons donc à un niveau de "compréhension" de l'image qui permet une analyse et de mettre en évidence des phénomènes sous-jacents. C'est dans ce contexte que le développement des voitures autonomes progresse de plus en plus vite : "pouvoir faire la différence entre un sac en papier et un rocher est primordial" (Fei-Fei Li à TED 2015 sur le thème : Comment apprendre aux ordinateurs à comprendre des images )
Il existe autant de domaines d'utilisations que d'images à analyser :
* Médecine
* Sécurité
* Surveillance
* Études statistiques
* Transports
* etc

## Une utilisation particulière du Deep Learning : le modèle génératif (generative model)

Comme vu précédemment, les algorithmes de Deep Learning vont à partir d'un input X nous indiquer un output Y et ses caractéristiques
Cependant, il est intéressant de se demander s'il est possible de fonctionner à l’inverse : de générer un X à partir de caractéristiques données à l'algorithme. On parle ici de modèle génératif.
Les utilisations de ce genre de modèles sont légion :
* Illustration de molécules ou d'atomes
* Architectures
* Développement de visuels commerciaux
* etc ...
Google par le biais de son Google deep dream essaye justement de ré-interpréter des éléments présents sur une image afin de voir de nouvelles choses correspondantes aux paramètres utilisés.
* Image original
* Image du pont sous Google Deep Dream

## "Exploit" du jeu de GO

En 2015, le milieu de l'intelligence Artificielle est une fois de plus chamboulé avec Google et son programme informatique AlphaGo qui utilise des algorithmes d’apprentissage profond.
En octobre 2015, ce programme informatique bat en duel l'un des meilleurs joueurs du jeu de Go : Fan Hui.
Cet événement est un réel exploit en termes d'intelligence Artificielle à cause de la complexité du jeu de Go. La performance sera réitéré en mars 2016 contre un autre joueur réputé et démontre l'avancé réalisé par les algorithmes d’apprentissage profond.
# Réseaux de neurones/Avantages et possibilités
## Souplesse des réseaux de neurones

Les réseaux de neurones ont la capacité de traiter des problèmes divers et variés. Le résultat peut être une prédiction, une classification ou une analyse de données. Ils permettent de traiter des problèmes non structurés, c'est-à-dire des problèmes sur lesquels on ne dispose d'aucune information au préalable.

## Bons résultats

Les réseaux de neurones donnent de bons résultats car même dans des domaines très complexes, ils sont plus performants que les statistiques ou les arbres de décisions. En découvrant les relations entre les variables, ce système n'oblige pas à s'interroger sur la forme de la fonction à estimer.

## Pertinence des données analysées

Les réseaux de neurones peuvent travailler sur des données incomplètes ou bruitées. Cette imperfection des données peut être comblée par l'ajout de neurones supplémentaires à la couche cachée. Casta et Prat (1994) ont montré que des architectures spécifiquement réfléchies pour traiter ces problèmes peuvent perfectionner les résultats obtenus.

## Multiplicité des outils disponibles

De nombreux produits existants actuellement sur le marché intègrent la technique des réseaux de neurones : 4Thought, Saxon, Predict, NeuroOne, Start Miner, Intelligent Miner, SAS, …

### Présentation de NeuralTools

NeuralTools, de la société Palisade, est un logiciel utilisant la technologie des réseaux de neurones qui apporte des fonctionnalités telles que la modélisation ou la prévision sur la base de la structure des données actuelles de l'entreprise. NeuralTools utilise l'apprentissage pour "apprendre" les structures des données et après les avoir identifiées, il peut faire des prévisions à partir de nouvelles données. NeuralTools est disponible seul ou comme un des outils de la "DecisionTools Suite", suite d’outils éditée par Palisade pour l'aide à la prise de décisions. La "DecisionTools Suite" inclut :
* Risk : analyse du risque par simulation
* StatTools : analyses statistiques et de séries temporelles
* Evolver : optimisation par algorithmes
* PrecisionTree : arbres de décision
| Fonctionnalités | Avantages |
| Mise à jour en temps réel des prévisions lorsque les données évoluent | Permet l'optimisation en temps réel. Permet d’éviter les prévisions manuelles à chaque modification de données. |
| Apprentissage, validation et prévision automatiques ou manuelles en une seule étape | Permet de gagner du temps lors du paramétrage du réseau |
| Add-in à Excel (menus, barres d'outils, commandes, fonctions) | Intuitif et aisé à manipuler (interface connue) |
| L’analyse de l'impact des variables permet de les trier en fonction de leurs effets sur les prévisions | De nouvelles variables peuvent être présentées en entrée pour améliorer les prévisions |
| Possibilité d’utiliser des variables discrètes et continues | Etend la gamme des phénomènes qui peuvent être analysés |
| Data-mining et réseaux de neurones | Points faibles et limites |
# Réseaux de neurones/Objectifs

* Découvrir un des systèmes d'aide à la décision
* Comprendre l’intérêt des réseaux de neurones à simuler les capacités humaines par ordinateur
* S'intéresser à l'utilité de cet outil dans la fouille de données (datamining)
* Déceler les points forts et les points faibles de l’application de ces réseaux
Cette leçon est donc là pour vous faire sensibiliser à la notion de réseaux de neurones et à son utilité dans l'informatique décisionnelle.
# Éléments de versification/Les sonorités

On appelle rime le retour régulier de sonorités en fin de vers.

## Disposition

* aa bb cc : suivies/plates
* abab cdcd : croisées/alternées
* abba cddc : embrassées

## Nombre de sons en commun

* Un seul nom commun (rime pauvre) : « J’ai vécu » / « toujours vu »
* Deux sons communs (rime suffisante) : « Votre seule haleine » / « à peine »
* Trois sons communs et plus (rime riche) : « Qu’un œuf » / « tout neuf »

## Genre (son final du vers)

* Le vers se termine par un -e muet (féminine) : « J’ai vécu » / « toujours vu »
* Le vers ne se termine pas par un -e muet (masculine) : « J’ai vécu » / « toujours vu »

## Autres jeux de sonorités

* L'allitération est la répétition de sons consonnes. Lorsque la répétition de sons imite le bruit de ce qui est évoqué dans le vers, on parle d’assonance. Par exemple : « Pour qui sont ces serpent qui sifflent sur vos têtes ? » (Racine)
* L'harmonie imitative est la répétition de sons voyelles. Lorsque la répétition de sons suggère un sentiment ou une sensation, on parle d’harmonie suggestive. Par exemple « Tout m’afflige et me nuit et conspire à me nuire » (Racine)
* Le regroupement des vers
# Énergie libre, enthalpie libre/Objectifs

Bien comprendre ce qu'est l'énergie libre et l'enthalpie libre.
# Énergie libre, enthalpie libre/Énergie libre
## Système couplé à un thermostat à volume constant

Considérons un système $\Sigma$ subissant une transformation isotherme (à la température $T_{0}$) à volume constant irréversible. Écrivons les deux premiers principes pour $\Sigma$:
* $dU=\delta Q_{irr}$ car W=0 pour un système isochore
* $dS_{irr}>{\frac {\delta Q_{irr}}{T_{0}}}$
En remplaçant, on obtient $dU-T_{0}dS<0$.
Pour une transformation entre deux états d'équilibre A et B : $(U_{B}-T_{0}S_{B})-(U_{A}-T_{0}S_{A})<0$.
On définit la fonction énergie libre, notée F par $F=U-TS$.
F(T,V,N) est un potentiel thermodynamique (équation fondamentale extensive).
avec dF = - S.dT - P.dV + μ.dN
On obtient alors $\Delta F=F_{B}-F_{A}<0$ et dF<0 pour cette transformation isochore isotherme irréversible.
L'évolution spontanée à volume constant d'un système thermostaté se fait vers les états qui ont une énergie libre minimale.

## Théorème du travail isotherme

Soit un système $\Sigma$ en contact avec un thermostat à la température $T_{0}$ siège d'une transformation isotherme irréversible entre deux états A et B. Écrivons les deux premiers principes pour $\Sigma$:
* $\Delta U=W+Q$
* $\Delta S\geq {\frac {Q}{T_{0}}}$
On obtient $-W\leq \Delta (T_{0}S-U)$.
Dans le cas où le système cède du travail à l'extérieur, on a $0>W>\Delta F$, avec $W=\Delta F$ si la transformation est réversible.
Lors d'une transformation réversible, $\Delta F$ est l'énergie isotherme récupérable, c'est-à-dire susceptible d’être transformée en travail.

## Propriétés de F
### Différentielle

${\begin{aligned}dF&=dU-T.dS-S.dT\\&=-p.dV+\delta Q-T.dS-S.dT+\delta w'\end{aligned}}$
avec $\delta w'$ le travail des forces autres que les forces de pression
Pour une transformation réversible : $dF=-p.dV-S.dT+\delta w'$

### Première relation de Gibbs

On suppose que seules les forces de pression travaillent. On veut relier F à U.
${\begin{aligned}dF&=-S.dT-p.dV\\&={\frac {\partial F}{\partial T}}dT+{\frac {\partial F}{\partial V}}dV\end{aligned}}$, d'où ${\begin{cases}S=-{\frac {\partial F}{\partial T}}\\p=-{\frac {\partial F}{\partial V}}\end{cases}}$
De plus, $U=F+TS=F-T{\frac {\partial F}{\partial T}}$
$U=-T^{2}{\frac {\partial }{\partial T}}\left({\frac {F}{T}}\right)$
| Sommaire | Enthalpie libre |
# Énergie libre, enthalpie libre

| Chap. 1 : | Énergie libre (15) |
| Chap. 2 : | Enthalpie libre (15) |
| Chap. 3 : | Potentiel thermodynamique (15) |
Sur les autres projets Wikimedia :

## Présentation [Modifier]

Cette leçon introduit deux nouvelles fonctions thermodynamiques : l'énergie libre et l'enthalpie libre. Ces grandeurs peuvent offrir de nouveaux renseignements sur les transformations.

## Objectifs [Modifier]

Bien comprendre ce qu'est l'énergie libre et l'enthalpie libre.

## Niveau et prérequis conseillés [Modifier]

Leçon de niveau 15.
* Transformations thermodynamiques

## Référents

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    Personne ne s'est déclaré prêt à aider pour cette leçon. Pour vous ajouter, cliquez ici.
# Énergie libre, enthalpie libre/Enthalpie libre
## Système couplé à un thermostat à pression constante

Considérons un système $\Sigma$ subissant une transformation isobare (à la pression $p_{0}$) irréversible. Écrivons les deux premiers principes pour $\Sigma$:
* $\Delta U=Q-p_{0}\Delta V$ car $p_{0}$ est constante
* $\delta S>{\frac {Q}{T_{0}}}$
En remplaçant, on obtient $\Delta U+p_{0}\Delta V-T_{0}\Delta S<0$
On définit la fonction enthalpie libre, notée G par $G=U+p_{0}V-TS=H-TS$.
G est une fonction d'état extensive.
On obtient alors $\Delta G=G_{B}-G_{A}<0$ et dG<0 pour cette transformation isobare isotherme irréversible.
L'évolution spontanée à pression constante d'un système thermostaté se fait vers les états qui ont une enthalpie libre minimale.

## Enthalpie libre utilisable

Soit un système $\Sigma$ en contact avec un thermostat à la température $T_{0}$ siège d'une transformation isobare entre deux états A et B. Écrivons les deux premiers principes pour $\Sigma$:
* $\Delta U=W+Q$
* $\Delta S\geq {\frac {Q}{T_{0}}}$
On obtient $W\geq \Delta (U-T_{0}S)$.
On écrit alors que $W=-W'-p_{0}\Delta V$, où :
* W est le travail total échangé avec l'extérieur
* W' le travail d'une autre nature, appelé travail utile
On obtient après remplacement $-W'\geq \Delta (U+p_{0}V-T_{0}S)$ ie $W'\leq \Delta G$.
Dans le cas où le système n'échange de la chaleur qu'avec une source unique, le travail utile que le système peut céder à l'extérieur est borné par la variation d'enthalpie libre au cours de la transformation.
Lors d'une transformation réversible, $\Delta G=W'$ est appelée exergie de la transformation.

## Propriétés de G
### Différentielle

${\begin{aligned}dG&=dH-T.dS-S.dT\\&=-p.dV+\delta Q+\delta w'+p.dV+V.dp-TdS-S.dT\\&=V.dp-S.dT+\delta w'\end{aligned}}$
avec $\delta w'$ le travail des forces autres que les forces de pression
Pour une transformation réversible : $dG=V.dp-S.dT+\delta w'$
Intérêt : Même si G est extensive, sa différentielle fait intervenir les variations de p et T, qui sont intensives. G est donc utilisable pour un système ouvert.

### Deuxième relation de Gibbs

On suppose que seules les forces de pression travaillent. On veut relier G à H.
${\begin{aligned}dG&=V.dp-S.dT\\&={\frac {\partial G}{\partial p}}dp+{\frac {\partial G}{\partial T}}dT\end{aligned}}$, d'où ${\begin{cases}V={\frac {\partial G}{\partial p}}\\S=-{\frac {\partial G}{\partial T}}\end{cases}}$
De plus, $H=G+TS=G-T{\frac {\partial G}{\partial T}}$
$H=-T^{2}{\frac {\partial }{\partial T}}\left({\frac {G}{T}}\right)$
| Énergie libre | Potentiel thermodynamique |
# Énergie libre, enthalpie libre/Potentiel thermodynamique
## Définition

On appelle potentiel thermodynamique toute variable d'état dont la variation est:
* positive si la transformation considérée est impossible
* négative si la transformation considérée est irréversible
* nulle si la transformation considérée est réversible.
Remarquons l'analogie avec l'énergie potentielle de pesanteur. Un système isolé (auquel on ne fournit pas d'énergie) ne peut que voir son énergie potentielle de pesanteur stagner (un livre posé sur une table) ou baisser (un livre qui tombe de cette table). Le livre ne peut pas spontanément gagner de l'énergie potentielle de pesanteur. Pour cela, un opérateur doit fournir un certain travail (remettre le livre tombé sur la table).

## Énergie libre, enthalpie libre

Nous avons vu que l'entropie nous permettait de prédire la nature d'une transformation via le second principe. Selon le signe de la variation d'entropie de l'univers (système étudié + milieu extérieur), on peut savoir si la transformation est :
* impossible ($\Delta S'<0$)
* réversible ($\Delta S'=0$)
* irréversible ($\Delta S'>0$).
Cependant, la variation d'entropie du milieu extérieur (et donc de l'univers) est souvent difficilement accessible. C’est le but de l’introduction des fonctions d'état F et G, dont la variation nous renseigne sur la nature de la transformation, mais qui ne nécessitent aucune information sur le milieu extérieur.
F et G sont des potentiels thermodynamiques.
* Enthalpie libre
# Énergétique

| Chap. 1 : | Travail et puissance d'une action mécanique (16) |
| Chap. 2 : | Rendement d'un système (16) |
| Chap. 3 : | Énergie mécanique (16) |

## Présentation [Modifier]

Le domaine énergétique sont les sciences et techniques de la production de l'énergie, de ses utilisations et ce sous différentes variété d'aspect ; hydrauliques, fossiles, solaires, nucléaires, et de ces conversions.
Aussi, en mécanique classique, le domaine énergétique peut être considéré comme une méthode de résolution plus adaptée à certains problèmes, le recours aux théorèmes de l'énergétique devenant alors plus intéressant que le recours au Principe Fondamental de la Dynamique (deuxième loi de Newton).

## Objectifs

Les objectifs de cette leçon n'ont pas encore été fixés. Pour le faire, cliquez ici.

## Niveau et prérequis conseillés

Leçon de niveau 16. Les prérequis pour cette leçon n'ont pas encore été précisés. Pour le faire, cliquez ici.

## Référents

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# Éléments de versification/Référents

* Aumars (discuter)
* Hérisson grognon
# Énergie libre, enthalpie libre/Présentation de la leçon

Cette leçon introduit deux nouvelles fonctions thermodynamiques : l'énergie libre et l'enthalpie libre. Ces grandeurs peuvent offrir de nouveaux renseignements sur les transformations.
# Auvergnat/Conversation basique

| Chap. 1 : | Salutations (1) |
| Chap. 2 : | Se présenter, phrase affirmative (1) |
| Chap. 3 : | Conjugaison Èsser : Présent de l'indicatif (1) |
| Chap. 4 : | Principaux articles (1) |
| Quiz : | Quiz conversation basique |
Sur les autres projets Wikimedia :
* « Category:Occitan language » sur Commons
* « Auvergnat_(dialecte) » sur Wikipédia
* « oc:Wikcionari » sur le Wiktionnaire

## Présentation [Modifier]

Un cours simple pour apprendre les bases de l'occitan auvergnat, et rentrer tout doucement dans la langue.

## Objectifs [Modifier]

* Savoir saluer en occitan auvergnat
* Construire une phrase simple
* Se présenter simplement en occitan auvergnat

## Niveau et prérequis conseillés [Modifier]

Leçon de niveau 1.
Une introduction à la prononciation est requise, même si non encore maîtrisée, pour éviter d'être perdu. Des enregistrements aideront tout le long du cours pour savoir comment prononcer.

## Pour aller plus loin

    Vous pouvez modifier cette section pour indiquer les leçons qui sont dans la continuité de celle-ci.

## Référents [Modifier]

Ces personnes sont prêtes à vous aider concernant cette leçon :
* MaëlAuvèrnha
# Auvergnat/Conversation basique/Principaux articles
## Dialogue

Joan: - Adieu Ròsa, sès de dessenhar un abre ? Ròsa: - Oèi, e una lèbre a costat. Joan: - La lèbre es dins las fuelhas ? Ròsa: - Oèi, e le rainal dins los prats. Joan: - Ame quand dessenhas daus rainals e de las lèbres

## Vocabulaire

lèbre : lièvre (au féminin en occitan!)
rainal : renard
fuelha : feuille
prat : pré
costat : côté
dessenhar : dessiner

## Grammaire
### Articles

* Les articles en occitan ne sont pas très différents de ceux en français, toutefois, au pluriel, le masculin et le féminin sont différenciés :
Articles définis :
| Nombre/Genre | Féminin | Masculin |
| Singulier | la Fichier:LL-Q35359 (auv)-MaëlAuvèrnha-la.wav | le |
| Pluriel | las | los |
Articles indéfinis :
| Nombre/Genre | Féminin | Masculin |
| Singulier | una | un |
| Pluriel | de las | daus |

### Occitanismes

* èsser de [verbe infinitif] : être en train de [verbe infinitif].

## S'entrainer

Avec tout ce qu'on a appris, vous pouvez déjà faire quelques phrases simples en occitan !
| Conjugaison Èsser : Présent de l'indicatif | Exercices |
# Auvergnat/Conversation basique/Se présenter, phrase affirmative
## Dialogue

Lòis: - Adieu, coma te t'apèles ? Margòt: - Adieu, me sónan Margòt. Lòis: - E iu, me sónan Lòis. Margòt: - Ente demòres, Lòis ? Lòis: - Demòre vès Clarmont. Margòt: - E iu vès Montferrand.

## Vocabulaire

* apelar: apeller
* sonar: apeller
* iu: moi
* e: et
* ente: où
* demorar: habiter
* vès: à (lieu)

### Quelques noms de ville

Clarmont , Montferrand , Orlhac, Lo Puèi, Riam, Soire, Tièrn, v-Embèrt, Sant Flor, Briude. Les noms sont assez transparents, car ils viennent tous de l'occitan !

## Grammaire
### La phrase affirmative

* Elle se construit comme en français et les langues romanes en général. Sujet-Verbe-Objet.
* On ne met pas de pronom personnel en occitan, comme dans la plupart des langues romanes. Sauf pour accentuer (comme en français avec moi je).

### Occitanismes

* me sónan Margòt se traduit littéralement par elles/ils m'apellent Margot. On ne dit pas je m'apelle en occitan pour parler de son nom.

## S'entrainer

Entrainez vous à appliquer ce dialogue à vous même.
| Salutations | Conjugaison Èsser : Présent de l'indicatif |