Avec l’essor de l’intelligence artificielle et des technologies de l’apprentissage automatique, l’adaptation de domaine est devenue une thématique cruciale. Elle permet aux modèles d’apprendre dans des contextes différents de ceux pour lesquels ils ont été initialement entraînés. Cependant, la plupart des approches traditionnelles d’adaptation de domaine nécessitent des données sources, ce qui crée une barrière…

L’intelligence artificielle (IA) a radicalement modifié notre approche de nombreux problèmes contemporains, allant de la vision par ordinateur à l’analyse de données. Cependant, un défi persistant demeure : l’évaluation des capacités d’énumération visuelle. Alors que certaines espèces animales semblent capables de juger rapidement le nombre d’objets dans un environnement visuel, les systèmes d’IA, même ceux…

Dans le domaine de l’intelligence artificielle (IA), l’estimation de la posture humaine en 3D est en pleine expansion et se révèle cruciale pour une multitude d’applications, allant de la réalité virtuelle à la surveillance de la santé. Cependant, bien que des méthodes basées sur les données aient réussi à progresser dans ce domaine, elles rencontrent…

L’intelligence artificielle (IA) continue de transformer les secteurs en Afrique, et l’apprentissage automatique, notamment à travers la modélisation d’agents, constitue un levier majeur d’innovation. Les systèmes multi-agents, qui doivent souvent collaborer ou rivaliser pour atteindre des objectifs divers, profitent largement d’approches modernes comme l’apprentissage contrastif. Cette méthode ouvre la voie à des politiques adaptatives pour…

Au cœur de l’évolution technologique, l’adaptation de domaine non supervisée (UDA) pour la classification des séries temporelles émerge comme une approche innovante pour traiter des données non étiquetées. Bien que cette méthode ait été largement explorée dans des domaines tels que la vision par ordinateur et le traitement du langage naturel, son application spécifique pour…