Inférence - Historique des versions

Arianne le 8 décembre 2025 à 16:35

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	En '''[[Apprentissage automatique\|apprentissage automatique]]''', l’inférence désigne le résultat de l’application d’un modèle déjà entraîné sur des '''[[données]]'''. Par exemple, en '''[[apprentissage supervisé]]''', l’inférence est l’application d’un modèle entraîné à des exemples sans '''[[étiquette]]''' pour faire des prédictions.		En '''[[Apprentissage automatique\|apprentissage automatique]]''', l’inférence désigne le résultat de l’application d’un modèle déjà entraîné sur des '''[[données]]'''. Par exemple, en '''[[apprentissage supervisé]]''', l’inférence est l’application d’un modèle entraîné à des exemples sans '''[[étiquette]]''' pour faire des prédictions.

	En '''[[Intelligence artificielle symbolique\|IA symbolique,]]''' l’inférence permet de créer des liens entre les informations afin d’en tirer une assertion, une conclusion ou une hypothèse. Il s’agit d’un processus de déduction qui fait appel à un ensemble de '''[[Règle\|règles]]''' se basant sur un système logique.		En '''[[Intelligence artificielle symbolique\|IA symbolique]]''', l’inférence permet de créer des liens entre les informations afin d’en tirer une assertion, une conclusion ou une hypothèse. Il s’agit d’un processus de déduction qui fait appel à un ensemble de '''[[Règle\|règles]]''' se basant sur un système logique.

	L’exemple classique est le '''[[modus ponens]]''' qui correspond à l’implication « si '''A''' alors '''B''' » et que sachant '''A''' vrai (il pleut), on en déduit '''B''' (le sol est humide).		L’exemple classique est le '''[[modus ponens]]''' qui correspond à l’implication « si '''A''' alors '''B''' » et que sachant '''A''' vrai (il pleut), on en déduit '''B''' (le sol est humide).

Arianne le 8 décembre 2025 à 16:34

2025-12-08T16:34:56Z

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	==Définition==		==Définition==
	En '''[[Apprentissage automatique\|apprentissage automatique]]''', l’inférence désigne le résultat de l’application d’un ~~'''[[~~modèle~~]]'''~~ déjà entraîné sur des '''[[données]]'''. Par exemple, en '''[[apprentissage supervisé]]''', l’inférence est l’application d’un modèle entraîné à des exemples sans '''[[étiquette]]''' pour faire des prédictions.		En '''[[Apprentissage automatique\|apprentissage automatique]]''', l’inférence désigne le résultat de l’application d’un modèle déjà entraîné sur des '''[[données]]'''. Par exemple, en '''[[apprentissage supervisé]]''', l’inférence est l’application d’un modèle entraîné à des exemples sans '''[[étiquette]]''' pour faire des prédictions.

	En '''[[Intelligence artificielle symbolique\|IA symbolique,]]''' l’inférence permet de créer des liens entre les informations afin d’en tirer une assertion, une conclusion ou une hypothèse. Il s’agit d’un processus de déduction qui fait appel à un ensemble de '''[[Règle\|règles]]''' se basant sur un système logique.		En '''[[Intelligence artificielle symbolique\|IA symbolique,]]''' l’inférence permet de créer des liens entre les informations afin d’en tirer une assertion, une conclusion ou une hypothèse. Il s’agit d’un processus de déduction qui fait appel à un ensemble de '''[[Règle\|règles]]''' se basant sur un système logique.

	L’exemple classique est le '''[[modus ponens]]''' qui correspond à l’implication « si '''A''' alors '''B''' » et que sachant '''A''' vrai (il pleut), on en déduit '''B''' (le sol est humide).		L’exemple classique est le '''[[modus ponens]]''' qui correspond à l’implication « si '''A''' alors '''B''' » et que sachant '''A''' vrai (il pleut), on en déduit '''B''' (le sol est humide).

			Voir aussi '''[[modèle d'intelligence artificielle]]'''

	==Compléments==		==Compléments==

Arianne le 5 décembre 2025 à 21:18

2025-12-05T21:18:56Z

← Version précédente		Version du 5 décembre 2025 à 17:18
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	En '''[[Apprentissage automatique\|apprentissage automatique]]''', l’inférence désigne le résultat de l’application d’un '''[[modèle]]''' déjà entraîné sur des '''[[données]]'''. Par exemple, en '''[[apprentissage supervisé]]''', l’inférence est l’application d’un modèle entraîné à des exemples sans '''[[étiquette]]''' pour faire des prédictions.		En '''[[Apprentissage automatique\|apprentissage automatique]]''', l’inférence désigne le résultat de l’application d’un '''[[modèle]]''' déjà entraîné sur des '''[[données]]'''. Par exemple, en '''[[apprentissage supervisé]]''', l’inférence est l’application d’un modèle entraîné à des exemples sans '''[[étiquette]]''' pour faire des prédictions.

	En '''[[Intelligence artificielle symbolique\|IA symbolique,]]''' l’inférence permet de créer des liens entre les informations afin d’en tirer une assertion, une conclusion ou une hypothèse. Il s’agit d’un processus de déduction qui fait appel à un ensemble de règles se basant sur un système logique.		En '''[[Intelligence artificielle symbolique\|IA symbolique,]]''' l’inférence permet de créer des liens entre les informations afin d’en tirer une assertion, une conclusion ou une hypothèse. Il s’agit d’un processus de déduction qui fait appel à un ensemble de '''[[Règle\|règles]]''' se basant sur un système logique.

	L’exemple classique est le '''[[modus ponens]]''' qui correspond à l’implication « si '''A''' alors '''B''' » et que sachant '''A''' vrai (il pleut), on en déduit '''B''' (le sol est humide).		L’exemple classique est le '''[[modus ponens]]''' qui correspond à l’implication « si '''A''' alors '''B''' » et que sachant '''A''' vrai (il pleut), on en déduit '''B''' (le sol est humide).

Pitpitt : Remplacement de texte : « ==Español== » par « ==Español== Catégorie:es »

2025-09-24T00:55:20Z

Remplacement de texte : « ==Español== » par « ==Español== Catégorie:es »

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	==Español==		==Español==
			[[Catégorie:es]]

	''''' inferencia '''''		''''' inferencia '''''

Jean-Sébastien Zavalone le 22 juillet 2025 à 13:57

2025-07-22T13:57:37Z

@@ Ligne 14 : / Ligne 14 : @@
 ==Anglais==
 '''inference'''
 ==Sources==

Jean-Sébastien Zavalone : Remplacement de texte : « 
{{Modèle:101}}
 » par « {{Modèle:101}} »

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Remplacement de texte : « </small><br> {{Modèle:101}}<br> » par « {{Modèle:101}} »

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	[https://www.journaldunet.com/solutions/dsi/1190593-le-vocabulaire-pour-comprendre-l-intelligence-artificielle/ Source : ''JDN, Vocabulaire pour comprendre l'IA.'']		[https://www.journaldunet.com/solutions/dsi/1190593-le-vocabulaire-pour-comprendre-l-intelligence-artificielle/ Source : ''JDN, Vocabulaire pour comprendre l'IA.'']

	~~</small><br>~~ {{Modèle:101}}~~<br>~~		{{Modèle:101}}

	[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]		[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
	[[Catégorie:101]]		[[Catégorie:101]]

Arianne le 12 janvier 2025 à 21:46

2025-01-12T21:46:32Z

← Version précédente		Version du 12 janvier 2025 à 17:46
Ligne 1 :		Ligne 1 :
	==Définition==		==Définition==
	En '''[[Apprentissage automatique\|apprentissage automatique]]''', l’inférence désigne le résultat de l’application d’un '''[[modèle]]''' déjà entraîné sur des [[données]]. Par exemple, en '''[[apprentissage supervisé]]''', l’inférence est l’application d’un modèle entraîné à des exemples sans [[étiquette]] pour faire des prédictions.		En '''[[Apprentissage automatique\|apprentissage automatique]]''', l’inférence désigne le résultat de l’application d’un '''[[modèle]]''' déjà entraîné sur des '''[[données]]'''. Par exemple, en '''[[apprentissage supervisé]]''', l’inférence est l’application d’un modèle entraîné à des exemples sans '''[[étiquette]]''' pour faire des prédictions.

	En '''[[Intelligence artificielle symbolique\|IA symbolique,]]''' l’inférence permet de créer des liens entre les informations afin d’en tirer une assertion, une conclusion ou une hypothèse. Il s’agit d’un processus de déduction qui fait appel à un ensemble de règles se basant sur un système logique.		En '''[[Intelligence artificielle symbolique\|IA symbolique,]]''' l’inférence permet de créer des liens entre les informations afin d’en tirer une assertion, une conclusion ou une hypothèse. Il s’agit d’un processus de déduction qui fait appel à un ensemble de règles se basant sur un système logique.

Arianne le 12 janvier 2025 à 21:46

2025-01-12T21:46:06Z

← Version précédente		Version du 12 janvier 2025 à 17:46
Ligne 1 :		Ligne 1 :
	==Définition==		==Définition==
	En '''[[Apprentissage automatique\|apprentissage automatique]]''', l’inférence désigne le résultat de l’application d’un '''[[modèle]]''' déjà entraîné sur des données. Par exemple, en '''[[~~Apprentissage supervisé\|~~apprentissage supervisé]]''', l’inférence est l’application d’un modèle entraîné à des exemples sans étiquette pour faire des prédictions.		En '''[[Apprentissage automatique\|apprentissage automatique]]''', l’inférence désigne le résultat de l’application d’un '''[[modèle]]''' déjà entraîné sur des [[données]]. Par exemple, en '''[[apprentissage supervisé]]''', l’inférence est l’application d’un modèle entraîné à des exemples sans [[étiquette]] pour faire des prédictions.

	En '''[[Intelligence artificielle symbolique\|IA symbolique,]]''' l’inférence permet de créer des liens entre les informations afin d’en tirer une assertion, une conclusion ou une hypothèse. Il s’agit d’un processus de déduction qui fait appel à un ensemble de règles se basant sur un système logique.		En '''[[Intelligence artificielle symbolique\|IA symbolique,]]''' l’inférence permet de créer des liens entre les informations afin d’en tirer une assertion, une conclusion ou une hypothèse. Il s’agit d’un processus de déduction qui fait appel à un ensemble de règles se basant sur un système logique.

	L’exemple classique est le '''[[modus ponens]]''' qui ~~est~~ l’implication « si '''A''' alors '''B''' » et que sachant '''A''' vrai (il pleut), on en déduit '''B''' (le sol est humide).		L’exemple classique est le '''[[modus ponens]]''' qui correspond à l’implication « si '''A''' alors '''B''' » et que sachant '''A''' vrai (il pleut), on en déduit '''B''' (le sol est humide).

	==Compléments==		==Compléments==

Brach le 20 août 2024 à 20:50

2024-08-20T20:50:11Z

← Version précédente		Version du 20 août 2024 à 16:50
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	==Sources==		==Sources==

	[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/ Source : Google, ''Machine learning glossary'']		[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/ Source : Google, ''Machine learning glossary'']

Brach le 20 août 2024 à 20:49

2024-08-20T20:49:58Z

← Version précédente		Version du 20 août 2024 à 16:49
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	En '''[[Intelligence artificielle symbolique\|IA symbolique,]]''' l’inférence permet de créer des liens entre les informations afin d’en tirer une assertion, une conclusion ou une hypothèse. Il s’agit d’un processus de déduction qui fait appel à un ensemble de règles se basant sur un système logique.		En '''[[Intelligence artificielle symbolique\|IA symbolique,]]''' l’inférence permet de créer des liens entre les informations afin d’en tirer une assertion, une conclusion ou une hypothèse. Il s’agit d’un processus de déduction qui fait appel à un ensemble de règles se basant sur un système logique.

	L’exemple classique est le [[modus ponens]] qui est l’implication « si '''A''' alors '''B''' » et que sachant '''A''' vrai (il pleut), on en déduit '''B''' (le sol est humide).		L’exemple classique est le '''[[modus ponens]]''' qui est l’implication « si '''A''' alors '''B''' » et que sachant '''A''' vrai (il pleut), on en déduit '''B''' (le sol est humide).

	==Compléments==		==Compléments==

Inférence - Historique des versions

Arianne le 8 décembre 2025 à 16:35

Arianne le 8 décembre 2025 à 16:34

Arianne le 5 décembre 2025 à 21:18

Pitpitt : Remplacement de texte : « ==Español== » par « ==Español== Catégorie:es »

Jean-Sébastien Zavalone le 22 juillet 2025 à 13:57

Jean-Sébastien Zavalone : Remplacement de texte : « {{Modèle:101}} » par « {{Modèle:101}} »

Arianne le 12 janvier 2025 à 21:46

Arianne le 12 janvier 2025 à 21:46

Brach le 20 août 2024 à 20:50

Brach le 20 août 2024 à 20:49

Pitpitt : Remplacement de texte : « ==Español== » par « ==Español== Catégorie:es »

Jean-Sébastien Zavalone : Remplacement de texte : « 
{{Modèle:101}}
 » par « {{Modèle:101}} »