apprentissage supervisé et non supervisé pdf

Bibliotheque Ancienne Et Moderne: Pour Servir de Suite Aux Bibliotheques Universelles Et Choisies, Volume 20 PDF En ligne. �ɾ ��! Elles ont été écrites très rapidement, elles sont destinées à vous guider autant que possible dans la lecture des slides en soulignant le message important de . 39 0 obj Thesis or Dissertation. Résumé. The hemo- dynamic modications last several seconds after the neural activation. 1) Un humain construit un algorithme basé sur des données d' entrée; 2) Cet algorithme est testé avec un ensemble de données de test (dans lequel l'algorithme crée le classificateur) 3) Déploiement si le classifieur est satisfaisant; À utiliser lorsque, "Je ne sais pas comment classer ces données, pouvez-vous (l'algorithme) créer un classificateur pour . Dans le domaine informatique et de lintelligence artificielle, l apprentissage non supervisé est un problème dapprentissage automatique. Ce livre présente les concepts qui sous-tendent l'apprentissage artificiel, les algorithmes qui en découlent et certaines de leurs applications. << /S /GoTo /D (subsection.3.1) >> Les systèmes d’extraction que nous proposons se veulent souples pour pouvoir être facilement adaptés à des nouvelles langues ou textes. Contexte : l'Intelligence Artificielle 2. endobj endobj endobj L'apprentissage non supervisé (Unsupervised Learning) consiste à ne disposer que de données d'entrée (X) et pas de variables de sortie correspondantes. Note du cours 6 de ML : Apprentissage non supervisé Nicolas Baskiotis MLIA, LIP6, Sorbonne Université 6 mai 2020 Résumé Ces notes ne sont malheureusement pas un cours et ne peuvent remplacer complétement le cours magistral. Saison 4 (M2) Technologies pour la Science des (grosses) Don-nées. Eric_Thibodeau_Laufer_2014_Memoire.pdf (1.548Mb) 2013-09 (degree granted: 2014-03-03) Author(s) Thibodeau-Laufer, Eric. Apprentissage Non Supervisé et Extraction de Connaissances à partir de Données préparée au sein du laboratoire ERIC Equipe de Recherche en Ingénierie des Connaissances sous la direction de Nicolas Nicoloyannis devant le jury, composé de: Jean-Paul Rasson, Rapporteur Professeur, Facultés Universitaires N.D. de la Paix, Namur Gilles Venturini, Rapporteur Professeur, Université de Tours . Chapitre 10. L’une de ces tâches est l’apprentissage de la structure sémantique du discours, tâche très complexe avec des structures récursives avec des données éparses, mais qui est essentielle pour extraire des informations sémantiques profondes du texte. << /S /GoTo /D (subsubsection.3.2.2) >> endobj Exemple concret et rapide de différence entre apprentissage machine supervisé et non-supervisé, Comment vendre des objets d'occasion sur Ebay, Scripts bash, terminal Linux, ligne de commande. 75 0 obj Fabien Moutarde, Centre de Robotique, MINES ParisTech, PSL, Nov. 2017 17 Apprentissage NON supervisé : cartes auto-organisatrices de Kohonen L'inspiration initiale est biologique : auto-organisation des régions du système nerveux. Comment cela peut-il fonctionner ? Depuis quelques années, les institutions de formation et les milieux scolaires d’accueil ont consenti de nombreux efforts pour assurer la supervision des stagiaires des programmes de formation à l’enseignement. (Plusieurs courbes principales) 7 0 obj Trouvé à l'intérieur – Page 152Synthesis document for the habilitation to supervise research. Universty of Paris Diderot. ... Le logiciel DERIVE comme révélateur de phénomènes didactiques liés à l'utilisation d'environnements informatiques pour l'apprentissage. Algorithmes d'apprentissage profonds supervisés et non-supervisés: applications et résultats théoriques . Une prise de notes consiste à écrire l'essentiel tout en étant très rapide. Introduction Figures de l'apprentissage non-supervis e S election / recodage de variables r eduction de dimension, etude des corr elations (PCA, ICA, KPCA, etc) (L'aspect algorithmique) A short summary of this paper. Trouvé à l'intérieur – Page 1Depuis quelques années, on observe des avancées majeures dans le domaine de l’intelligence artificielle et des robots, en raison des progrès techniques indéniables et des traitements de données sans cesse plus performants (en lien ... 19 0 obj Apprentissage non supervisé Françoise Fessant TECH/SUSI 28/09/2006. Trouver les liens manquants dans un grand réseau social est une tâche difficile, car ces réseaux sont peu denses, et les liens peuvent correspondre à des environnements structurels variés. Il sagit, pour un logiciel, de trouver des structures sous-jacentes à partir de données non étiquetées. Comme pour de nombreux systèmes de l’état-de-l’art, ils s’inscrivent dans un cadre standard d’apprentissage ar- tificiel, [ UCI 1999a ], contenant 494021 exemples d’apprentissage répartis sur 4 classes Trouvé à l'intérieur – Page 132132 Deuxième Partie – SouS-Partie 2 À RETENIR Gradient Boosting Apprentissage supervisé – régression ou classification Le gradient boosting est une méthode ensembliste non linéaire extrêmement performante. Il reprend le principe général ... Download PDF. endobj MOTIVATIONS EN CLASSIFICATION / ANALYSE DE DONNEES << /S /GoTo /D (section.4) >> Celle-ci ne concerne généralement que la lecture de son auteur. The exper- imental events need to be spaced by at least 2 seconds in order to maximize the signal passed by it. %���� Agenda et annuaire de la magistrature, du barreau, du notariat, des officiers ministériels et de l'enregistrement. Ces dernières années, avec la démocratisation des techniques d’apprentissage, LAAS, Université de Toulouse, CNRS, Toulouse mmoreaux@laas.fr (Composantes principales locales) BUDAPEST (MAP&GUIDE) PDF . plus des réflexions sur : Statistique et Déontologie scientifique. endobj 32 0 obj Les résultats mesurés de nos expériences montrent que l’algorithme SVM surpasse les autres algorithmes, et qu’il atteint la plus grande précision, Appariement d’entités nommées coréférentes par, 2.1 Les données << /S /GoTo /D (subsection.3.5) >> Un modèle non supervisé, en revanche, fournit des données non étiquetées que l'algorithme tente de comprendre en extrayant des fonctionnalités et . (Courbes principales de points orient\351s principaux) endobj 116 0 obj Université Montpellier II - Sciences et Techniques du Languedoc, 2009. 92 0 obj D'abord, deux lignes du wiki: «En informatique, l'apprentissage semi-supervisé est une classe de techniques d'apprentissage automatique qui utilisent des données étiquetées et non étiquetées pour l'apprentissage - généralement une petite quantité de données étiquetées avec une grande quantité de données non étiquetées. endobj >> Trouvé à l'intérieurFrançais interactif has been funded and created by Liberal Arts Instructional Technology Services at the University of Texas, and is currently supported by COERLL, the Center for Open Educational Resources and Language Learning UT-Austin, ... endobj un ensemble de ndonnées supervisées est, par exemple, noté D= fz ig i=1:::n avec z i = (x i;y i) 2XY . Apprentissage non supervisé (2) Objectif Partitionner les exemples/observations/données en clusters/classes Homogènes : les éléments d'un même cluster sont similaires Séparés : les éléments de différents clusters sont différents Le résultat dépend beaucoup de la modélisation du problème et de la distance … 25 Images JD . Cet article présente la participation de l'équipe TexMex de l'IRISA à DEFT . endobj Apprentissage non supervisé : Méthodes de Clustering M.-J. Analyse de données, Statistiques et Probabilités [physics.data-an]. Après une . Aucune rétroaction sur : La classification d'une instance d'entraînement; Le résultat de l'apprentissage. endobj 72 0 obj << /S /GoTo /D (subsubsection.3.3.1) >> C'est un moyen de présenter des informations en les synthétisant. (Longueur et courbure) This paper. endobj Il faut savoir qu'il y a deux principales branches d'algos : supervisés et non supervisés. Quelques bonnes raisons de s'intéresser à l'apprentissage non supervisé Constituer des échantillons d'apprentissage étiquetés peut être très couteux Découvertes de la structure et la nature des données à travers l'analyse exploratoire •Utile pour l'étude des caractéristiques pertinentes . Apprentissage supervisé vs non supervisé Apprentissage supervisé - L'algorithme k-nearest neighbors Représentation des données pour la classification Apprentissage non supervisé (clustering) - L'algorithme k-means. endobj Figure 8.2 The canonical hemodynamic response function. - L'apprentissage non-supervisé : Comme dans lappentissage supervisé, la machine a accès à une base de données . Cependant, les exemples ( ) donnés nont pas de sotie attendue. Si aucun exemple ne change de groupe 5. Trouvé à l'intérieurLe résultat de l'apprentissage est une représentation ( par exemple , " Cette image contient des éléments différents ... de classification connues ) , on peut alors recourir à l'unsupervised learning ” ( apprentissage non supervisé ) . Relevant books, articles, theses on the topic 'Apprentissage artificiel supervisé et non supervisé.' Scholarly sources with full text pdf download. � �'�7?�{�+jx?��S=������a\e��Ww(��t���fU�e'�.��Ih'y�1�VH�?8Ɲ�����xג��k���������.��n@�D��~�"4�b�8�{�@�1&�Q��˭����7XZ#�3W!�_%"����]׷ٶ?��t��H�O�q$�8��>�y��kP�5�.|� ���T���"WG�C��C���}_��\M록�SS�A�� 2���V�|(P8�E��w#+tʚ�? (Des courbes param\351tr\351es auto-consistantes) Marketing synchronisé trace ainsi les contours d'une mutation profonde qui constitue une opportunité historique, à la fois pour les marques et pour les consommateurs. Définition de l'apprentissage machine supervisé et non supervisé. endobj Trouvé à l'intérieur – Page 11General case Figure 6 : The separation of two uniform pdf signals . 4. ... Réseaux de neurones à synapses modifiables : Décodage de messages sensoriels composites par une apprentissage non supervisé et permanent , " C. R. Acad . Sci . << /S /GoTo /D (subsection.A.2) >> endobj Apprentissage supervisé vs non supervisé Apprentissage supervisé - L'algorithme k-nearest neighbors Représentation des données pour la classification Apprentissage non supervisé (clustering) - L'algorithme k-means. méthode de post-processing où, l’on fixe un seuil différent de classification pour chaque groupe sensible. << /S /GoTo /D (subsection.2.5) >> Download Free PDF. 27 0 obj Mathématiques [math]. 112 0 obj Le but de la machine est de comprendre la structure sous-jacente des données ∈ . 123 0 obj L'analyse d'image touche à l'heure actuelle de nombreux domaines, avec des objectifs aussi variés que l'aide au diagnostic pour les images médicales, la vision artificielle en robotique ou l'analyse des ressources terrestres à partir ... Des modèles plus élaborés sont étudiés par la suite tant au niveau de leur architectures, des techniques d'apprentissage que des performances. On l'appelle apprentissage non supervisé car . Un modèle non supervisé, en revanche, fournit des données non étiquetées que l'algorithme tente de comprendre en extrayant des fonctionnalités et . << /S /GoTo /D (subsection.2.4) >> &�}�3���N@�ʂ��w��נ�0=��/���(!5���*���օ���]yW��C����Qd�q��9;��sk5u (Pr\351sentation g\351n\351rale) L’apprentissage automatique a fait des progrès remarquables au cours des dernières années. (Quelques id\351es pour le choix de k) Dans la boucle évolutionnaire (figure 1.1 ), c’est l’évaluation de la population qui est à l’origine du problème de coût de calcul. Caractérisation automatique des classes découvertes en classification non supervisée By Younès Bennani Sélection de modèles pour la classification super-visée avec des SVM (Séparateurs à Vaste Marge). T�cP��'�����4�NO��9J;�0�B��$��L endobj << /S /GoTo /D (subsubsection.3.4.4) >> Panorama des systèmes d'apprentissage connexionnistes (ou réseaux de neurones artificiels) : perceptrons multicouches, réseaux récurrents, réseau à fonction radiale de base, réseaux à dictionnaires. 2004. k�3�"X�E�.ߎ�W*ZY'pe"�h[+L�����F۠Ϊ�&�2�zV=o�m��X��5�Y�6h�JY�΄qVv�|�M��eח��d=X>��dJ�&�B�FI%����#-�s�<6y���~�5l�eH���LG ��^�a_�����|���fB��6�V m�}��G(=k Apprentissage Approche supervisée Classification Résultats Evaluation Sélection des données utiles (1/2) Objectif : U.M.R. endobj Des années avant que Luffy ne prenne la mer, découvrez comment Ace s'est constitué son équipage... et comment il a acquis les pouvoirs du pyro-fruit ! Trouvé à l'intérieurIngénierie mécanique en contexte incertain traite de la modélisation, de la quantification et de la propagation d’incertitudes. 96 0 obj Quelle est la différence entre apprentissage machine supervisé et non supervisé.Exemple concret d'apprentissage machine supervisé et non supervisé.Cours d'apprentissage machine sur la classification supervisée versus non supervisée.Définition de l'apprentissage machine supervisé et non supervisé.Modèles d'apprentissage machine supervisés et non supervisé. Une présentation des éléments et des structures qui composent le système nerveux, suivie d'une présentation des traitements de l'information en informatique appelés réseaux de neurones, neuromimétique ou connexionnisme. Level Master's. Discipline Informatique. endobj Algorithme des k-moyennes 1. Dans ce type d'apprentissage non supervisé, les neurones sont en compétition pour être actifs. endobj Conférence Internationale Francophone sur l'Ecrit et le Document (CIFED 04). Deux méthodes d'apprentissage non supervisé : synthèse sur la méthode des centres mobiles et présentation des courbes principales* Title: Two methods in unsupervised learning : summary on k-means clustering and presentation of principal curves Aurélie Fischer 1 Résumé : Cet article propose une synthèse bibliographique sur le thème de l'apprentissage non supervisé. << /S /GoTo /D (subsection.3.4) >> #ApprentissageMachine #IA #IntelligenceArtificielleQuelle est la différence entre apprentissage machine supervisé et non supervisé.Exemple concret d'apprenti. 76 0 obj Trouvé à l'intérieurCet ouvrage s’appuie sur une étude consacrée par l’OCDE aux pratiques et politiques en matière de direction d’établissement scolaire dans le monde. Étayé par une perspective internationale intéressante, il recense quatre grands ... READ PAPER. Afin d’interagir avec l’humain et son environnement, un robot de service doit pouvoir percevoir des informations visuelles et sonores de la scène qu’il observe ou à laquelle il participe. Une feuille d'exercices ( a . Revue des méthodes de "fairness" en apprentissage supervisé, Evaluation des méthodes de Sélection de Variables en Apprentissage supervisé, Moranapho : apprentissage non supervisé de la morphologie d'une langue par généralisation de relations analogiques, Semaine du Document Numérique (SDN 2004). endobj La définition de Wikipédia est la suivante : L'apprentissage supervisé est une tâche d'apprentissage automatique consistant à apprendre une fonction de prédiction à partir d'exemples annotés, au contraire de l'apprentissage non . Quelle est la différence entre apprentissage machine supervisé et non supervisé. Top PDF Non-Supervisé: Apprentissage non-supervisé pour l'appariement et l'étiquetage de cas cliniques en français — L'étiquetage de couples cas cliniques/discussions, par plusieurs expressions clefs choisies dans un ensemble pré-défini de 1311 expressions. La quatrième de couverture indique : "L'apprentissage profond (deep learning) a révolutionné l'intelligence artificielle et s'est très rapidement répandu dans de nombreux domaines d'activité. endobj Nous allons nous intéresser ici aux algos supervisé. Connaître les modèles est d'un profond intérêt . 43 0 obj ( Intelligence artificielle) Apprentissage automatique dans lequel l'algorithme utilise un jeu de données brutes et obtient un résultat en se fondant sur la détection de similarités entre certaines de ces données. 88 0 obj En revanche, l'apprentissage non supervisé est invoqué plus tôt dans le cycle de développement de l'IA. Introduction? endobj endobj (Quelques domaines d'application) endobj Cela revient donc, pour les classifications les plus incertaines, à donner des décisions plus favorables aux catégories discriminées et moins favorables aux catégories, Le filtrage est utilisé en phase de prétraitement, ce qui permet de réduire à la fois la dimension des entrées et de se prémunir dans certains cas du phénomène de sur-, La th´eorie de l’analogie d’Anderson (1992) nous apprend que les mots en relation analogique doivent ˆetre, 2020 — Approches basées sur l'analyse des sentiments et les techniques d'apprentissage supervisé pour des systèmes de réputation robustes dans l'environnement du commerce électronique, Appariement d'entités nommées coréférentes : combinaisons de mesures de similarité par apprentissage supervisé, Détection de la négation : corpus français et apprentissage supervisé, Localisation sonore par attention et apprentissage profond semi-supervisé, RankMerging: Apprentissage supervisé de classements pour la prédiction de liens dans les grands réseaux sociaux, Les Forêts Aléatoires en Apprentissage Semi-Supervisé (Co-forest) pour la segmentation des images rétiniennes, Construction d'une entropie décentrée pour l'apprentissage supervisé, Techniques d'apprentissage supervisé pour l'extraction d'événements TimeML en anglais et français, Extension des Programmes Génétiques pour l’apprentissage supervisé à partir de très larges Bases de Données (Big data), Apprentissage faiblement supervisé de la structure discursive, Apprentissage non-supervisé pour l'appariement et l'étiquetage de cas cliniques en français, Échantillonnage compressé et réduction de dimension pour l'apprentissage non supervisé, Apprentissage non supervisé de la segmentation lexicale automatique du chinois basé sur les réseaux bayésiens avec application aux textes des médias sociaux, Découverte d'unités linguistiques à l'aide de méthodes d'apprentissage non supervisé, 2006 — PSO pour l'apprentissage supervisé des réseaux neuronaux de type fuzzy ARTMAP, en 80 0 obj Voir la version PDF sur GitHub ; CS 229 - Machine Learning Apprentissage supervisé. 12 0 obj 120 0 obj Biological Computation (Chapman & Hall/CRC Mathematical and Computational Biology) by Ehud Lamm (2011-05-25) PDF En ligne . 37 Full PDFs related to this paper. De telles données d’entraînement sont extrêmement coûteuses à créer, surtout lorsqu’une expertise dans le domaine est requise. L'apprentissage supervisé est la tâche d'apprentissage automatique qui consiste à apprendre une fonction qui associe une entrée à une sortie en fonction d'exemples de paires entrée-sortie. Dans notre exemple, les photos similaires seraient ainsi regroupées . Nous décrivons nos expérimentations sur l’attachement des unités discursives pour former une structure, en utilisant le paradigme du data programming dans lequel peu ou pas d’annotations sont utilisées pour construire un ensemble de données d’entraînement “bruité”. 15 0 obj Voc : parfois appel e 'Classi cation' en fran˘cais (jamais en anglais) 3 Apprentissage s equentiel : A chaque date n, prendre une d ecision a l'aide des donn ees pass ees. 56 0 obj endobj 31 0 obj endobj Choisir k centres initiaux c 1, .., c k 3. Apprentissage supervisé (suite) : Réseaux de Neurones Apprentissage non-supervisé : Clustering ReconnaissancedesFormes(SemaineVIII) Université de Lille, France 13mars2013 Azadeh Khaleghi, Université de Lille I Apprentissage : supervisé (suite) et non-supervisé 13 mars 2013 1 Traitement automatique de la langue Bio - informatique Apprentissage automatique Apprentissage non - supervisé Réseau de neurones Partitionnement de données Algorithme revue L apprentissage automatique, en anglais : machine learning, litt. Quelle est la différence entre apprentissage machine supervisé et non supervisé.Exemple concret d’apprentissage machine supervisé et non supervisé.Cours d’apprentissage machine sur la classification supervisée versus non supervisée.Définition de l’apprentissage machine supervisé et non supervisé.Modèles d’apprentissage machine supervisés et non supervisé. Dans cet article, nous décrivons RankMer- ging, une méthode d’apprentissage, 4. Les professionnels de santé sont souvent peu à l'aise avec la mise en œuvre d'une recherche qualitative. Au cours de la formation de ANN sous apprentissage non supervisé, les vecteurs d'entrée de type similaire sont combinés pour former des grappes. (Remerciements) << /S /GoTo /D (subsubsection.3.4.3) >> 71 0 obj (Contexte et notations) Related research topic ideas. Pour chaque exemple, l'affecter au groupe i dont le centre est le plus proche 4. (Courbes principales) 119 0 obj But de la classification • Méthodes de l'Analyse des données • Il ne suffit pas de collecter des montagnes d'informations, de les stocker dans des bases de données . Avec l'apprentissage non supervisé, l' algorithme est entraîné sur des données non étiquetées. Année 1965. - L'apprentissage supervisé : Lexpéiene onsiste en une ase de données contenant un . 64 0 obj ￿tel-00455528￿ �+Eū8JE��vw�˯r�C߷+)�4Z}p#w+��(��Z�n.�5]":��X����%��ưHz��2J�6�SkxN^^b� 4 This volume comes out just 20 years after the ?rst contributionsin ICA and BSS 1 appeared . Apprentissage supervisé Apprentissage non supervisé Chatbot Compréhension du langage naturel (CLN ou NLU) Deep learning (apprentissage par réseau neuronal profond) Extraction d'information (EI) Intelligence artificielle (IA, AI) E-guide . apprentissage non supervisé \a.pʁɑ̃.ti.saʒ o.tɔ.ma.tik\ masculin. (Introduction) Cette . En apprentissage non supervisé, les données d'entrées ne sont pas annotées. Une des particularité est l’emploi d’apprentissage, The initial idea is to make a parallel between two a priori different domains: on the one hand, inverse problems, and more particularly the recent theory of compressed sensing, which are[r], La méthode des chiffres étant la plus facile à utiliser pour intégrer le pinyin dan s un fichier électronique, comme c' est le cas dans cette thèse de doctorat , [r], Cette section présente les résultats obtenus avec la base de données NIST SD19 lors de l'optimisation des paramètres internes des réseaux fuzzy ARTMAP avec la stratégie d'[r], Chapter 8 - Neuroimaging analysis 143 TETIS Module Extraction de l'information en télédétection 8/ 48 • Critères statistiques - élimination de canaux trop redondants (matrice de corrélation) - Canaux synthétiques décorrélés (ACP) - mais attention perte de sens physique • Critères . View Cours 9 - Chapitre 4 - apprentissage non supervisé - ACP.pdf from ENGLISH ENGLISH LI at San Diego State University. 107 0 obj %PDF-1.5 Introduction à l'apprentissage non-supervisé. endobj (Courbes principales de courbure int\351grale born\351e) 20 0 obj Comme son nom l'indique, ce type d'apprentissage se fait sans la supervision d'un enseignant . 4 0 obj Français. Hebbian mechanisms and temporal contiguity for unsupervised task-set learning endobj Trouvé à l'intérieur... ou un document complet , l ' ensemble des exercices garantissant un apprentissage pédagogique cohérent et efficace . ... Baptiste Firroloni a réalisé les bandes annonces du jeu vidéo Ryzom ( Nevrax ) et a supervisé la création des ... L'apprentissage non supervisé consiste à apprendre sans superviseur. Trouvé à l'intérieurL’apprentissage en profondeur est un partenariat mondial qui vise à transformer le rôle des enseignants pour en faire des activateurs qui seront amenés à concevoir des expériences propres à consolider les compétences globales des ... endobj Huguet https://homepages.laas.fr/huguet 2019-2020 Plan 1. L'objectif de l'apprentissage non supervisé est de modéliser la structure ou la distribution sous-jacente dans les données afin d'en apprendre davantage sur les données. 124 0 obj Apprentissage non supervisé Définition I Dans ce cadre aucun expert n'est disponible. Ce sont les mémoires associatives, le réseau ART et une version plus complexe et surtout plus efficace du Perceptron : le Perceptron multicouche. Trouvé à l'intérieur – Page 92Pratiques nationales : définir la stratégie nationale en matière de compétences et d'apprentissage tout au long de la vie En 2017, la Norvège a adopté la Norwegian Strategy for ... La stratégie norvégienne est supervisée par le Conseil ... Résumé - Supervisé contre Non supervisé Apprentissage machine. I R eduire la dimension des donn ees (en enlevant l'information non pertinente, pour r eduire les temps de calcul) I Cat egoriser, classi er (mais sans guide!) Méthodologie de travail et terminologie 1. endobj Apprentissage non supervisé -Clustering Approche hiérarchique k-means Expectation maximization 3 Apprentissage non supervisé Une forme d'apprentissage effectuée à partir uniquement des données brutes. Nous appellerons signature la paire de suffixes (s 1,s 2)etsig(F,F) l'ensemble des signatures formées à partir d . << /S /GoTo /D (section*.4) >> (Courbes principales de longueur born\351e) endobj L'apprentissage automatique revêt des enjeux scientifiques pluridisciplinaires, mobilisant des concepts issus des mathématiques appliquées (probabilités, statistique, optimisation) et de l'informatique (algorithmie notamment).

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