Vision artificielle, traitement du langage naturel, classification, aide à la décision…Toutes ces applications reposant sur des algorithmes d’apprentissage artificiel pourraient voir leur efficacité très sérieusement augmentée grâce au calcul quantique. Comment orienter les recherches sur l’IA quantique ? En la matière,
Les algorithmes de bandit constituent une classe de stratégies utilisées en apprentissage automatique. Leur histoire a commencé il y a près d’un siècle, mais ils n’ont pas dit leur dernier mot. Au générique de l’intelligence artificielle, on découvre parfois d’étranges
L’apprentissage automatique s’intéresse aux méthodes de l’algorithmique évolutionnaire. La neuroévolution propose une nouvelle façon d’élaborer un réseau de neurones, qui apprend en évoluant, génération après génération. Comme nous l’avons déjà signalé dans notre précédent article, les algorithmes évolutionnaires peuvent se rendre
Les algorithmes évolutionnaires adaptent les principes du darwinisme à la résolution de problèmes d’optimisation. Ils ont aussi des applications en apprentissage automatique. « L’idée est ancienne, assure Marc Schoenauer, directeur de recherche Inria, co-responsable de l’équipe TAU au Laboratoire Interdisciplinaire des Sciences du