Relevant bibliographies by topics / Apprentissage automatique – Évaluation

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Academic literature on the topic 'Apprentissage automatique – Évaluation'

Author: Grafiati
Published: 22 February 2025
Last updated: 31 July 2025

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Journal articles on the topic "Apprentissage automatique – Évaluation"

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Hamida, Soufiane, Bouchaib Cherradi, Abdelhadi Raihani, and Hassan Ouajji. "Evaluation des apprentissages au sein d’un environnement de type MOOC adaptatif." ITM Web of Conferences 39 (2021): 03005. http://dx.doi.org/10.1051/itmconf/20213903005.

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Abstract:
La problématique de l’évaluation des apprentissages au sein d’un MOOC suscite un grand débat. Ce type d’environnements d’apprentissage offre des cours limités dans le temps, organisés en ligne et ouverts à tous. L’apprentissage au sein des MOOC consiste en l’échange du savoir entre les participants et l’interaction avec les concepteurs (forum, chat, etc.) en se libérant des contraintes de temps et d’espace. En effet, le MOOC est un outil d’apprentissage en ligne et rythmés. L’évaluation des apprentissages au sein des MOOC représente un pilier essentiel pour la favorisation d’un apprentissage r
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Kapoula, Zoi, Charles Stephann, and El Hmimdi Alae. "Évaluation de la qualité de l’acquisition de la lecture en début de vie scolaire : une approche par apprentissage automatique." Revue Neurologique 181 (April 2025): S52. https://doi.org/10.1016/j.neurol.2025.01.103.

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3

Guisset, Manuela, Liesje Coertjens, Dominique De Jaeger, et al. "Évaluations par Cartes Conceptuelles à trous et apprentissage par les pairs." Les Annales de QPES 1, no. 3 (2021). http://dx.doi.org/10.14428/qpes.v1i3.62073.

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Abstract:
Cet article décrit un nouveau dispositif d’évaluation des acquis d’apprentissage basé sur des cartes conceptuelles « à trous » (CCàT) permettant également l’apprentissage par les pairs en grands auditoires durant les tests et une correction automatisée par des formulaires QCM.L’intérêt du dispositif est de garantir une évaluation qualitative (à haut niveau taxonomique) des apprentissages tout en facilitant la conception et la correction de ces évaluations par l’enseignant, même pour de grands groupes d’étudiants (>500) et en favorisant la coopération entre étudiants en amont et pendant les
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Dissertations / Theses on the topic "Apprentissage automatique – Évaluation"

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Bove, Clara. "Conception et évaluation d’interfaces utilisateur explicatives pour systèmes complexes en apprentissage automatique." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2023. https://accesdistant.sorbonne-universite.fr/login?url=https://theses-intra.sorbonne-universite.fr/2023SORUS247.pdf.

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Abstract:
Cette thèse se place dans le domaine de l’IA eXplicable (XAI) centrée sur l’humain, et plus particulièrement sur l’intelligibilité des explications pour les utilisateurs non-experts. Le contexte technique est le suivant : d’un côté, un classificateur ou un régresseur opaque fournit une prédiction, et une approche XAI post-hoc génère des informations qui agissent comme des explications ; de l’autre côté, l’ utilisateur reçoit à la fois la prédiction et ces explications. Dans ce contexte, plusieurs problèmes peuvent limiter la qualité des explications. Ceux sur lesquels nous nous concentrons son
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Pomorski, Denis. "Apprentissage automatique symbolique/numérique : construction et évaluation d'un ensemble de règles à partir des données." Lille 1, 1991. http://www.theses.fr/1991LIL10117.

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Abstract:
Ce travail s'inscrit dans le cadre du thème : Analyse et Surveillance des Processus Industriels Complexes, développé au Laboratoire d'Automatique et d'Information Industrielle de Lille (LAIL-URA 1440). Nous considérons des systèmes pour lesquels aucun modèle de comportement n'est disponible. Leur surveillance passe alors par l'établissement d'un modèle statistique, élaboré à partir de l'analyse des données relevées sur le processus. Après avoir présenté deux systèmes (ID3 et INDUCE) très utilisés en apprentissage, nous caractérisons les propriétés (cohérence, complétude. . . ) d'un ensemble de
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Dang, Quang Vinh. "Évaluation de la confiance dans la collaboration à large échelle." Thesis, Université de Lorraine, 2018. http://www.theses.fr/2018LORR0002/document.

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Abstract:
Les systèmes collaboratifs à large échelle, où un grand nombre d’utilisateurs collaborent pour réaliser une tâche partagée, attirent beaucoup l’attention des milieux industriels et académiques. Bien que la confiance soit un facteur primordial pour le succès d’une telle collaboration, il est difficile pour les utilisateurs finaux d’évaluer manuellement le niveau de confiance envers chaque partenaire. Dans cette thèse, nous étudions le problème de l’évaluation de la confiance et cherchons à concevoir un modèle de confiance informatique dédiés aux systèmes collaboratifs. Nos tr
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4

Soumm, Michaël. "Refining machine learning evaluation : statistical insights into model performance and fairness." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2024. http://www.theses.fr/2024UPASG094.

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Abstract:
Cette thèse aborde les limitations des méthodologies d’évaluation en apprentissage automatique en introduisant des approches statistiques rigoureuses adaptées de l’économétrie. À travers des applications dans trois domaines distincts de l’apprentissage automatique, nous démontrons comment les outils statistiques peuvent améliorer la robustesse, l’interprétabilité, et l’équité de l’évaluation des modèles. Dans l’apprentissage incrémental de classes, nous examinons l’importance des méthodes de pré-entraînement par rapport au choix de l’algorithme incrémental et montrons que celles-ci sont décisi
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Choquette, Philippe. "Nouveaux algorithmes d'apprentissage pour classificateurs de type SCM." Master's thesis, Québec : Université Laval, 2007. http://www.theses.ulaval.ca/2007/24840/24840.pdf.

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Bawden, Rachel. "Going beyond the sentence : Contextual Machine Translation of Dialogue." Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2018. http://www.theses.fr/2018SACLS524/document.

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Abstract:
Les systèmes de traduction automatique (TA) ont fait des progrès considérables ces dernières années. La majorité d'entre eux reposent pourtant sur l'hypothèse que les phrases peuvent être traduites indépendamment les unes des autres. Ces modèles de traduction ne s'appuient que sur les informations contenues dans la phrase à traduire. Ils n'ont accès ni aux informations présentes dans les phrases environnantes ni aux informations que pourrait fournir le contexte dans lequel ces phrases ont été produites. La TA contextuelle a pour objectif de dépasser cette limitation en explorant différentes mé
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Ghidalia, Sarah. "Etude sur les mesures d'évaluation de la cohérence entre connaissance et compréhension dans le domaine de l'intelligence artificielle." Electronic Thesis or Diss., Bourgogne Franche-Comté, 2024. http://www.theses.fr/2024UBFCK001.

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Abstract:
Cette thèse traite de la notion de cohérence au sein des systèmes intelligents. Son objectif principal est d'analyser comment la cohérence, en tant que concept, peut être comprise et évaluée dans le domaine de l'intelligence artificielle, en mettant particulièrement l'accent sur les connaissances préalables intégrées dans ces systèmes. Ce travail, financé dans le cadre du projet européen H2020 RESPONSE, repose sur le context applicatif de la Smart City où l'évaluation de la cohérence entre prédictions artificielles et réalités de terrain reste la condition préalable à toute initiative politiqu
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Douwes, Constance. "On the Environmental Impact of Deep Generative Models for Audio." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2023. http://www.theses.fr/2023SORUS074.

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Abstract:
Cette thèse étudie l'impact environnemental des modèles d'apprentissage profond pour la génération audio et vise à mettre le coût de calcul au cœur du processus d'évaluation. En particulier, nous nous concentrons sur différents types de modèles d'apprentissage profond spécialisés dans la synthèse audio de formes d'onde brutes. Ces modèles sont désormais un élément clé des systèmes audio modernes, et leur utilisation a considérablement augmenté ces dernières années. Leur flexibilité et leurs capacités de généralisation en font des outils puissants dans de nombreux contextes, de la synthèse de t
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Pavão, Adrien. "Methodology for Design and Analysis of Machine Learning Competitions." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2023. http://www.theses.fr/2023UPASG088.

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Abstract:
Nous développons et étudions une méthodologie systématique et unifiée pour organiser et utiliser les compétitions scientifiques dans la recherche, en particulier dans le domaine de l'apprentissage automatique (intelligence artificielle basée sur les données). De nos jours, les compétitions deviennent de plus en plus populaires en tant qu'outil pédagogique et comme moyen de repousser les limites de l'état de l'art en engageant des scientifiques de tous âges, à l'intérieur ou à l'extérieur du milieu universitaire. On peut y voir une forme de science citoyenne. Cette forme de contribution communa
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Dang, Quang Vinh. "Évaluation de la confiance dans la collaboration à large échelle." Electronic Thesis or Diss., Université de Lorraine, 2018. http://www.theses.fr/2018LORR0002.

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Abstract:
Les systèmes collaboratifs à large échelle, où un grand nombre d’utilisateurs collaborent pour réaliser une tâche partagée, attirent beaucoup l’attention des milieux industriels et académiques. Bien que la confiance soit un facteur primordial pour le succès d’une telle collaboration, il est difficile pour les utilisateurs finaux d’évaluer manuellement le niveau de confiance envers chaque partenaire. Dans cette thèse, nous étudions le problème de l’évaluation de la confiance et cherchons à concevoir un modèle de confiance informatique dédiés aux systèmes collaboratifs. Nos tr
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