Libellé préféré : Intelligence artificielle;
Synonyme MeSH : IA (Intelligence artificielle); intelligence computationnelle; raisonnement par ordinateur;
Acronyme EFMI : IA;
Définition du MeSH : Champ interdisciplinaire théorique et pratique qui a pour objet la compréhension de
mécanismes de la cognition et de la réflexion, et leur imitation par un dispositif
matériel et logiciel, à des fins d'assistance ou de substitution à des activités humaines
(source BO).; Etude et exécution des techniques et des méthodes pour concevoir des systèmes informatiques
afin d'exécuter des fonctions qui sont normalement associées à l'intelligence humaine,
telle que la ompréhension de la langue, l'apprentissage, le raisonnement, la résolution
des problèmes, etc... [Traduction effectuée avant 2008];
Lien Wikipédia : https://fr.wikipedia.org/wiki/Intelligence artificielle;
Identifiant d'origine : 6;
CUI UMLS : C0003916;
Alignements EFMI
- Alignements automatiques CISMeF supervisés
- Alignements manuels CISMeF
- Correspondances UMLS (même concept)
- Type(s) sémantique(s)
Champ interdisciplinaire théorique et pratique qui a pour objet la compréhension de
mécanismes de la cognition et de la réflexion, et leur imitation par un dispositif
matériel et logiciel, à des fins d'assistance ou de substitution à des activités humaines
(source BO).
Etude et exécution des techniques et des méthodes pour concevoir des systèmes informatiques
afin d'exécuter des fonctions qui sont normalement associées à l'intelligence humaine,
telle que la ompréhension de la langue, l'apprentissage, le raisonnement, la résolution
des problèmes, etc... [Traduction effectuée avant 2008]
N1-VALIDE
Généralités sur les Large Language Models (LLM)
https://www.cismef.org/cismef/wp/wp-content/uploads/2024/03/2024-02-20_LLM.pdf
https://www.youtube.com/watch?v=s76QR9g2znk
Cours présenté par Romain Lelong. Les LLM dans leur contexte; Un socle théorique;
Caractéristiques d'un réseau de neurones; La construction des LLMs, Architecture des
LLM; Métriques; Projets de recherches
2024
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CHU de Rouen
France
français
cours
intelligence artificielle
Apprentissage profond
réseaux neuronaux (ordinateur)
Intelligence artificielle
réseaux neuronaux (ordinateur)
enregistrement vidéo
---
N1-VALIDE
Systèmes d’IA générative en santé : enjeux et perspectives
https://www.academie-medecine.fr/systemes-dia-generative-en-sante-enjeux-et-perspectives/
La santé est un des domaines majeurs d’application des technologies dites d’Intelligence
Artificielle. Tous les domaines de la santé et toutes les spécialités sont concernés.
Les systèmes d’intelligence artificielle générative (SIAgen) impressionnent par leur
capacité à produire en quelques secondes des textes souvent pertinents, mais aussi
parfois erronés. Leurs champs d’applications dans le domaine de la santé sont vastes
et peuvent aller de l’aide à la rédaction de notes d’information à la rédaction de
thèses ou de projets de programme de recherche. Pour les utiliser à bon escient il
est important d’en connaitre les principes de fonctionnement. Les SIAgen fonctionnent
à partir d’auto-apprentissage basé sur un nombre extrêmement élevé d’exemples, ce
qui est très différent de l’approche humaine, qui s’appuie sur l’expérience, le contexte
et un système de valeurs. Ils génèrent des textes avec une grande rapidité mais ne
sont pas entrainés à rechercher ou à dire la vérité. Une validation humaine est donc
toujours nécessaire. Par ce rapport, l’Académie nationale de médecine explicite plusieurs
de ces avancées pour la santé, décrit les enjeux d’éthique associés et recommande
des points d’actions à mettre en œuvre sans délai.
2024
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Académie Nationale de Médecine
France
intelligence artificielle
Intelligence artificielle
rapport
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N1-SUPERVISEE
Données massives et intelligence artificielle en médecine : espoirs et défis
https://sesstim.univ-amu.fr/video-box/webinar-quantim-christian-lovis
https://youtu.be/iZIb1Xf4VYU
Cours présenté par Christian LOVIS
2022
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SESSTIM
France
matériel d'enseignement audio-visuel
Mégadonnées
intelligence artificielle
Intelligence artificielle
mégadonnées
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N2-AUTOINDEXEE
Réutilisation de données hospitalières et intelligence artificielle : des données
à l'intervention de santé, un chemin cahoteux.
https://sesstim.univ-amu.fr/video-box/webinar-quantim-emmanuel-chazard
Cours présenté par Emmanuel Chazard
2020
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SESSTIM
France
matériel d'enseignement audio-visuel
intelligence artificielle
Intelligence artificielle
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N1-SUPERVISEE
L'intelligence artificielle et les données de santé
http://www.senat.fr/notice-rapport/2018/r18-401-notice.html
L'audition publique organisée par l'Office le 21 février 2019, sous forme de deux
tables rondes, sur l'intelligence artificielle et les données de santé a montré combien
la mise en oeuvre de la stratégie nationale pour l'intelligence artificielle dans
le domaine de la santé passe par une organisation adaptée de la collecte des données
et par la régulation de leurs modalités d'accès et d'utilisation. Production, partage
et protection des données comptent parmi les enjeux essentiels de leur bonne utilisation
à des fins diagnostiques et thérapeutiques, dans une relation de confiance avec les
individus, sans laquelle rien ne sera possible. L'Office présente des propositions
pour une organisation efficace et contrôlée de la collecte et de l'utilisation des
données de santé, dans la perspective de la discussion du projet de loi relatif à
l'organisation et à la transformation du système de santé en cours d'examen par le
Parlement.
2019
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Le Sénat
France
Intelligence artificielle
collecte de données
collecte de données
sécurité informatique
Protection des données
rapport
intelligence artificielle
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