dataesr/scientific-paragraphs-categorization huggingface dataset:
Par exemple, le système ODM (Operational Decision Manager ) d'IBM permettant de représenter les règles métier est basé sur ces principes, auxquels ont été ajoutées des interfaces graphiques. En connectant un tel système aux bases de données des entreprises clientes, la banque avait l'intention d'effectuer des simulations sur les risques d'octroi de crédit potentiel et, au vu des résultats obtenus, de solliciter des prêts à faible taux de risque. Dans un autre domaine, la notion de multi-expertise m'a permis d'évoluer vers les systèmes multi-agents, systèmes plus sophistiqués dans lesquels les agents communiquent entre eux, ce qui n'est pas le cas dans CREDEX (la communication est centralisée au travers d'un tableau noir). Toutefois, dans des domaines pluridisciplinaires où l'argumentation entre experts est nécessaire, on pourrait imaginer de rendre les experts autonomes pour en faire des agents avec des communications explicites par actes de langage.
espour accompagner la démonstration finale de leur projet. Dans cet article, nous avons souhaité présenter notre dispositif pédagogique, nos questionnements ainsi que les prémices d'une analyse qui, nous l'espérons, pourra permettre de discuter à l'avenir des enjeux sociopolitiques liés à la représentation urbaine par les maquettes et de leur potentiel d'évocation et de débat. Ce dispositif de formation à et par la recherche a été réalisé grâce au soutien financier du  LABEX IMU  ( ANR-10-LABX-0088 ) et de l' Institut Convergence Lyon Urban School  ( 17-CONV-0004 )  de l'Université de Lyon, dans le cadre du programme « Investissements d'Avenir » géré par l ' Agence Nationale de la Recherche (ANR). Ce projet a reçu un financement du programme de recherche et d'innovation Horizon 2020 de l'Union européenne dans le cadre de la convention de subvention Marie Skłodowska-Curie n°   101028036.
Les oeuvres : génération de formes, transformations algorithmiques et NFT Grégory Chatonsky, artiste franco-canadien, façonne aussi ses oeuvres par les moyens informatiques, mais à partir de millions de bases de données d'images, textes et sons, qu'il exploite pour la génération de formes. Les oeuvres présentées dans le cadre de l'expo Terre Seconde (Palais de Tokyo à Paris, 2019) procèdent par l'accumulation, l'hybridation et la recomposition des données par l'intelligence artificielle, déployées jusqu'à l'insensé. Comme le titre de son exposition l'évoque, le propos est de « Produire un réalisme sans réel », de créer des pierres d'un monde inexistant, tels ses faux cailloux réalisés de manière synthétique 8. Dans l'idée du « devenir possible » -chiasme rejouant les rapports de la forme avec le virtuel -ses créations opèrent par morphing d'images ou concaténation de phrases, qui s'amassent et se succèdent en enchaînements d'expressions visuelles et verbales, finalement vidées de sens.
C'est comme si l'accablant flot de possibles variations paradigmatiques était rabattu dans la configuration syntagmatique de l'objet. L'impression prime alors d'une rhétorique par recombinaison machinale, inhumaine, assujettissant l'observateur au visionnage de suites formelles rébarbatives, en transformation continue, où le regard peine à s'accrocher, à happer un quelque punctum pour échapper à l'ennui. Nombreux sont les artistes qui engagent leur production par voie numérique et se servent d'algorithmes pour modéliser tantôt à partir de bases de données, tantôt de l'existant. Dans le second type s'inscrivent notamment les peintures digitales de Davide Quayola, artiste italien basé à Londres. Dans sa série Jardin d'été (2016), la capture vidéo de fleurs et de végétation agitées par le vent passe par les mailles de l'analyse vectorielle, de l'application de filtres et la synthèse, donnant lieu à des rendus de palette et certaines gestualités qui, par moments, revisitent l'impressionnisme et, en particulier, les dernières toiles de Monet 9.
Il est intéressant qu'en l'occurrence les expédients adoptés pour créer, modifier et déformer les éléments de l'image ne soient pas occultés mais intègrent les oeuvres de Davide Quayola 11. La modélisation de l'existant au moyen d'un complexe de valeurs non aisément computables par le raisonnement humain est au fondement de l'entreprise de l'intelligence artificielle, et notamment des systèmes d'individuation qui, allant aussi en direction inverse, tentent de remonter des données visuelles et numériques à ce qui les aurait déterminées. Par l'analyse quantitative de bases de données même massives (big data), que les méthodes de deep learning cherchent à faire évoluer en sens qualitatif, les systèmes informatiques fournissent désormais une assistance valide dans la restauration d'art, et sont en train d'élaborer une reconnaissance et un classement de plus en plus fiables du style, de l'époque et de l'auteur qui aurait créé l'oeuvre.
Il n'est pas exclu -si ce n'est pas déjà fait -que dans un futur très proche nous assisterons à des systèmes adverses contrecarrant les attributions automatiques que les premiers feraient, engendrant des contrefaçons qui résulteraient originales pour les premiers, déclenchant ainsi une guerre du faux, comme le préconisait le titre de l'ouvrage d'Umberto  Eco (1985) , déjà cité. À ce propos, la production d'oeuvres digitales a activé tout un circuit d'authentification certifiée en tant que NFT (not-fungible token ou jeton non fongible) assuré par blockchain (à savoir, une base de données distribuée, sécurisée par des algorithmes cryptographiques), en présageant des combats entre machines en défense du crypto art 12. Le marché de l'art corrobore ce système qui -complices les intérêts de nature financière -a été entériné par les grandes maisons de vente aux enchères et que certains artistes se rapproprient (cf.
Primauté des enjeux sociotechniques À ce titre, les disciplines les plus productives sont les sciences informatiques, les sciences de l'ingénieur et les sciences médicales, dans lesquelles les objets connectés font l'objet d'une panoplie d'applications. Les publications sont majoritairement en langue anglaise. La base de données ACM Digital Library recense à elle seule plus de 14 000 articles sur l'IOT (Internet of things) et de 350 000 sur les Connected Devices. Aussi, le nombre de brevets déposés dans le domaine de l'Internet des objets à l'échelle mondiale entre 2009 et 2019 a connu une évolution exponentielle avec plus de 23 000 brevets déposés en 2017, et plus de 40 000 en 2018  (Statista, 2022). Une étude menée par IPlytics en 2019 montre ainsi que le plus grand nombre de brevets ont été déposés en Chine, puis aux États-Unis.
Innovations sociotechniques appliquées en sciences médicales Les recherches en sciences médicales (et plus largement en sciences infirmières et pharmaceutiques) sont également très importantes dans le domaine des objets connectés. La base de données Pub Med recense plus de 20 000 articles consacrés aux objets et services connectés dans différents domaines de la santé qui, avec le sport, constitue un des premiers secteurs d'application des objets connectés. Ces derniers ont en quelques années reconfiguré la télémédecine (Mathieu-Fritz et Gaglio, 2018) avec le développement de lecteurs de glycémie et de pompes à insuline, de tensiomètres, d'électrocardiogrammes (ECG), de stéthoscopes connectés, d'oxymètres de pouls connectés, etc. Très tôt, les maladies chroniques  (Swan, 2012 (Swan, , 2013) )  à l'instar du diabète, de l'insuffisance cardiaque ou de l'apnée du sommeil ont fait l'objet de plusieurs recherches.
En effet, les approximations successives réalisées pour passer d'une stratégie centralisée à une stratégie décentralisée basée sur un réseau LSTM sont exposées avec plus de clarté et formalisées plus rigoureusement que précédemment. • Une initialisation analytique des réseaux LSTM basée sur la structure du graphe. • L'utilisation d'une base de données d'apprentissage plus pertinente. • Une évaluation utilisant des critères plus adaptés. En effet, les évaluations antérieures de stratégies basées sur des réseaux LSTM portent sur IM et IQM  [17, 18]. Ici l'évaluation porte sur Iav et WI.
O L'évaluation des stratégies présentées en section 3 utilise une suite logicielle (1)  comprenant : • PyTrol, un simulateur, facile d'usage et codé en Python, adéquat non seulement pour étudier des stratégies de patrouille mais aussi pour générer rapidement des traces d'exécution ; • MAPTrainer, un environnement de développement basé sur PyTorch pour entraîner des modèles d'apprentissage automatique dans le contexte de la patrouille multiagent ; • MAPTor, un outil annexe pour : préparer les configurations de patrouille multiagent, les scénarios et les exécutions, traiter les données générées par PyTrol de manière à les préparer pour l'apprentissage de modèles par MAPTrainer, réaliser des analyses statistiques sur les traces de simulation générées par PyTrol, tracer des statistiques pour chaque scénario de patrouille multiagent étudié.
Pytrol est un simulateur à temps discret : la progression de la mission de la patrouille est simulée en enchaînant des incréments temporels de durée constante appelés pas de temps. Dans un pas de temps : • l'oisiveté de chaque noeud est incrémentée, • chaque agent progresse le long de son arc courant, (1) https://github. com/mothguib/ • les agents arrivant sur un noeud après avoir parcouru un arc prennent une décision quant au prochain noeud voisin à visiter en appliquant leur stratégie ; concrètement, dans le simulateur ils se voient attribuer un nouvel arc menant vers le prochain noeud voisin, • les quantités nécessaires au calcul des critères sont stockées et les oisivetés des noeuds où se trouvent les agents sont remises à zéro. Notons que les temps de parcours des arcs   , doivent être des multiples de la durée de l'incrément temporel.
A Pour les stratégies RPLM, un ensemble de modèles LSTM déjà appris, sur une base de données générée par des exécutions de HPCC avec  =   =   = 0. 2, et déjà évalués en matière de performance de la stratégie correspondante pour les critères d'intervalle moyen (IM) et d'intervalle quadratique moyen (IQM)  [17, 18] , sont utilisés directement dans les stratégies. Le tableau 4. 1 suggère que le choix de 0. 2 pour  n'est pas des plus judicieux lorsqu'une optimisation de la régularité des visites est recherchée. Par conséquent, pour RAMPAGER les modèles sont appris à partir d'une base de données construite avec des données issues de l'exécution de HPCC avec une valeur de 0. 5 pour. Notons que le choix de HPCC comme stratégie de référence pourrait être mis en question. En effet, il existe une borne maximale théorique de WI pour la stratégie à cycle unique.
Critères d'évaluation normalisés, moyennés sur les nombres d'agents, pour quelques architectures LSTM simulées sur le graphe Map Apprentissage pour RAMPAGER 12 scénarios résultant de la combinaison des trois graphes et des quatre tailles de population d'agents étudiés sont ici éprouvés, ce qui implique d'apprendre et d'évaluer en simulation 12 architectures LSTM 2-50. L'apprentissage est effectué en utilisant l'algorithme Adagrad [8] pour 500 époques avec un taux d'apprentissage de 0. 1. Avant de commencer l'étape d'apprentissage, l'entropie croisée calculée du réseau LSTM sur la base de données entière et l'exactitude correspondante sont de 2. 65 et 20 % respectivement. La Figure 4. 2 présente l'entropie croisée calculée sur la base de données de validation pour le réseau LSTM 2-50 pendant son entraînement sur {HPCC 0.
5, Map A, 15}. L'exactitude est également calculée sur la base de données de validation. L'entropie croisée s'étend de 1. 09, après la première époque d'entraînement, à 0. 86, après la dernière, et l'exactitude de 56 % à 64 %. De plus, suivant la Figure 4. 2, le modèle converge après 200 époques approximativement.
T 4. 2. 2. 422 Critères d'évaluation normalisés, moyennés sur les nombres d'agents, pour quelques architectures LSTM simulées sur le graphe Map Apprentissage pour RAMPAGER 12 scénarios résultant de la combinaison des trois graphes et des quatre tailles de population d'agents étudiés sont ici éprouvés, ce qui implique d'apprendre et d'évaluer en simulation 12 architectures LSTM 2-50. L'apprentissage est effectué en utilisant l'algorithme Adagrad [8] pour 500 époques avec un taux d'apprentissage de 0. 1. Avant de commencer l'étape d'apprentissage, l'entropie croisée calculée du réseau LSTM sur la base de données entière et l'exactitude correspondante sont de 2. 65 et 20 % respectivement. La Figure 4. 2 présente l'entropie croisée calculée sur la base de données de validation pour le réseau LSTM 2-50 pendant son entraînement sur {HPCC 0.
org) et utilisées par plusieurs chercheurs en microfinance. Il s'agit d'une base de données sur les variables de la performance sociale, financière et opérationnelle de plus de 3000 IMF, sur plus de 100 marchés en développement. Ces données de l'échantillon n'ont pas été corrigées en termes de taille de la population par région ou par type de structure. En outre, elles ont été reportées par 1466 institutions Plusieurs variables vont être analysées dans cette étude : le montant du prêt moyen accordé rapporté au revenu national par habitant (Avg_ Loan_ per_ GNI) sera utilisé comme un proxy pour la mesure de la pauvreté des clients. Son utilisation permettra également d'évaluer l'impact en termes de profondeur (« depth of outreach ») des programmes des IMF. Utiliser ce rapport veut dire qu'on a pris en compte l'inflation et la parité du pouvoir d'achat ainsi que la conjoncture économique des pays où exercent les IMF.
Il faut noter que des infrastructures sont requises pour traiter les informations issues des traces associées. C'est ce que l'on nomme un LRS (Learning Record Store), qui est indissociable de xAPI. Ce n'est pas à proprement parler un logiciel de visualisation, mais une infrastructure de stockage et de mutualisation de traces, qui communique ensuite avec différents services qui eux feront le travail de visualisation, via des tableaux de bord. Un apprenant peut même disposer de ce que l'on nomme en anglais un « Personal Data Locker », qui lui permet d'archiver son expérience d'apprentissage pour pouvoir éventuellement la partager plus tard. On conçoit alors l'intérêt que présente pour l'apprenant autodirigé ce recentrage sur l'utilisateur.
Cet article s'intéresse à l'héritage des propriétés sémantiques entre catégories, en s'appuyant sur l'étude des noms en -ance, des verbes et des adjectifs en -ant apparentés. Notre hypothèse, nommée Hypothèse du Bornage Étendu, est une version élargie de l'Hypothèse du Bornage  (Jackendoff, 1991) , et prédit une corrélation entre les propriétés massif/comptable des Nance, la (a)télicité des verbes associés et l'échelle ouverte/fermée des adjectifs en -ant apparentés. Notre travail s'appuie sur les données recueillies dans la base de données AdVeNance, qui comprend 112 noms français en -ance (Nance) (p. ex. résistance), extraits de Lexique3 (New et al. 2001), et leurs verbes et/ou adjectifs associés. Nous décrivons la procédure que nous avons suivie pour extraire les données pertinentes de Lexique3, les tests que nous avons utilisés pour apparier les Nance avec leurs bases, ainsi que nos résultats vis-à-vis de l'Hypothèse du Bornage Étendu.
Introduction Ce travail porte sur la correspondance entre les propriétés sémantiques de trois catégories lexicogrammaticales majeures : verbes, noms et adjectifs, et leur héritage transcatégoriel. De nombreux auteurs (voir en particulier Croft 1991) considèrent que chaque catégorie majeure dénote un certain type de concept. Ainsi, les verbes décriraient prototypiquement des 1. a. appartenance < appartenirV b. élégance <élégantAdj c. abondance < abonderV / abondantAdj Notre objectif est ici d'étudier dans quelle mesure le caractère massif ou comptable des noms en -ance est corrélé d'une part au caractère respectivement atélique ou télique de leurs verbes de base et d'autre part à l'échelle respectivement ouverte ou fermée des adjectifs en -ant correspondants. Pour ce faire, nous avons élaboré la base de données AdVeNance, comportant 112 noms en -ance (dorénavant Nance), appariés aux verbes et/ou adjectifs correspondants.
Les propriétés typiques des éléments lexicaux de chaque paire (1a, 1b) ou triplet (1c) ont été étudiées et les items correspondants annotés. Ce travail nous a permis de dégager certaines correspondances. Notamment, nous avons observé un appariement régulier entre noms massifs et verbes atéliques, et entre noms comptables et verbes téliques. Toutefois, si nous avons relevé que les noms massifs sont bien apparentés à des adjectifs à échelle ouverte, les noms comptables, étonnamment, semblent plutôt appariés à des adjectifs non-gradables. Notre article est organisé comme suit. Dans la section 2, nous présentons les propriétés sémantiques prototypiquement associées à chaque catégorie, en intégrant celles des adjectifs, qui sont exposées en détail. La section 3 est consacrée à la base de données AdVeNance.
Pour notre part, nous n'entrerons pas dans ce débat. Nos principaux critères d'appariement entre les Nance et leurs bases, que nous décrirons dans la section 3. 3. 2. , seront prioritairement d'ordre sémantique. Par ailleurs, certaines études préalables ont d'ores et déjà établi des corrélations entre les Nance, les adjectifs en -ant et les verbes correspondants. Ainsi, l'un des résultats du projet ANR Nomage  (Balvet et al. 2012 ) est l'observation que la plupart des noms en -ance sont construits sur des verbes statifs. Parallèlement, l'hypothèse que les adjectifs en -ant sont construits sur des verbes atéliques  (Cano 2013) , établit un lien potentiel entre cette classe d'adjectifs et une propriété verbale. Ces observations vont donc pouvoir être mises à l'épreuve des données. Afin d'étudier cette classe de noms, ainsi que les verbes et adjectifs apparentés, nous avons élaboré la base de données AdVeNance, présentée dans la section suivante.
La base de données AdVeNance La ressource AdVeNance, que nous avons élaborée, est une base de données qui comporte : -une liste de noms en -ance, chacun apparié à l'adjectif en -ant et/ou au verbe correspondant ; -pour chaque nom, verbe et adjectif, une annotation de la valeur de sa propriété caractéristique relative au bornage étendu : caractère massif ou comptable des noms, (a)télicité des verbes, scalarité et échelle ouverte ou fermée des adjectifs. Un extrait de la base est présenté dans le Tableau 2 ci-dessous.
Conclusion La base de données AdVeNance a été élaborée en sélectionnant, à partir de la base Lexique 3, les 112 noms en -ance qui sont apparentés à des verbes et/ou des adjectifs. Ces noms ont été sélectionnés et appariés aux catégories correspondantes au moyen des tests disponibles dans la littérature. Le caractère massif ou comptable des noms, la catégorie aspectuelle des verbes, et la gradabilité et l'échelle ouverte ou fermée des adjectifs ont ensuite été testés. Le résultat produit est une grille comportant des items appariés et annotés pour les propriétés considérées. A l'issue du processus d'annotation, plusieurs hypothèses ont pu être vérifiées. D'une part, nous avons montré que les noms massifs sont dans leur grande majorité apparentés à des verbes atéliques et/ou des adjectifs gradables dont la borne haute est ouverte.
En effet, l'identification d'un sous-ensemble d'individus, parmi lesquels la performance diagnostique et/ou pronostique d'un marqueur tumoral serait optimale, permettrait de réduire significativement la quantité de faux positifs inhérente à certains marqueurs tumoraux comme le PSA ou le CA-125. Or, il est aujourd'hui avéré que cette tâche est difficilement réalisable sur la seule évaluation clinique et histopathologique ; dans le cadre du cancer de la prostate par exemple, les patients avec la même présentation clinique et histologique peuvent avoir des profils moléculaires et des évolutions radicalement différents  [56]. De plus, le volume d'informations et le nombre de marqueurs disponibles sont en constante augmentation. Plus important encore, ces dernières années ont vu l'émergence de bases de données de santé plus complètes et structurées, intégrant pour un même patient une multitude de sources d'information.
À partir de la fin de l'année 2016, la succession de deux événements politiques (la victoire du Leave au référendum sur le Brexit, et celle de Donald Trump à l'élection présidentielle américaine) enclenche une propagation massive d'un néologisme produit par D. Trump lui-même : les fake news  2. Si sa diffusion a pris différentes formes (ouvrages scientifiques, oeuvres de littératures fictionnelles, événements scientifiques), c'est dans sa forme médiatique, c'est-à-dire l'existence de productions audiovisuelles ou de presse écrite sur le sujet, que l'ampleur du débat public est la plus mesurable, et la plus parlante. Ainsi, entre le 2 avril 2017 et le 2 avril 2018, 33 documents par jour en moyenne ont été publiés à ce sujet dans la presse française 3. Du côté de la production audiovisuelle, sur laquelle se penche cette étude, une recherche exhaustive dans les bases de données de l'INA 4  permet de recenser 2190 émissions télévisuelles ou radiophoniques portant sur les fake news de décembre 2016 à mai 2019.
Pour ce faire, il était important de ne pas fixer de borne chronologique de début, et d'opter pour la collecte la plus exhaustive possible18. La première occurrence date du 13 décembre 2016, à une exception 17 D'après la dernière enquête statistique « Cinquante ans de pratiques culturelles » du ministère de la Culture, 60 % des Français écoutent la radio quotidiennement, et 78 % regardent la télévision quotidiennement. Pour consulter l'enquête : https://www. culture. gouv. fr/Sites-thematiques/Etudes-et-statistiques/L-enquete-pratiques-culturelles/L-enquete-2018. 18Danslalimitedesprocessusd'archivageset de documentation de l'audiovisuel français dont est chargée l'INA. Sur Hyperbase, application proposée par l'Inathèque permettant la recherche multicritère, le tri et l'export de données documentaires sous forme de corpus à partir de la totalité des bases de données des archives de l'INA, l'exhaustivité des bases de données Télévision nationale/ Télévision satellite/Télévision régionale/Radio, est idéale pour réaliser cet état des lieux de la place près19.
Remerciements L'auteur tient à remercier l'ensemble des membres du réseau qui oeuvrent en permanence pour l'amélioration des activités de formation et qui sont à l'origine des résultats présentés ; une attention particulière à L. Chagoya-Garzon , secrétaire du GIP-CNFM, pour son aide précieuse à la compilation des données et à la rédaction des documents et articles.
Remerciements Les auteurs remercient la  Région Auvergne Rhône-Alpes  pour son soutien financier dans le cadre du programme COMSUP. La formation spécialisée en Plastronique reçoit le soutien de nombreux acteurs institutionnels et académiques. Les auteurs remercient également le GIP-CNFM pour sa contribution à la mise en place de la plateforme plastronique (www. cnfm. fr).
Enfin, plusieurs étudiants ont évoqué en conclusion des perspectives de travail qu'ils souhaitent approfondir sur ces corpus : le groupe qui a travaillé sur Les Regrets de Du Bellay évoque par exemple « l'élaboration d'un balayage statistique à partir d'une base de données de rimes, pour étudier les sonorités », l'« étude automatique de la longueur des mots et des vers » ainsi que leur « influence sur le rythme ».