Добірка наукової літератури з теми "Production artificielle"
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Статті в журналах з теми "Production artificielle":
HOCQUETTE, J. F., P. MAINSANT, J. D. DAUDIN, I. CASSAR-MALEK, D. RÉMOND, M. DOREAU, P. SANS, et al. "La viande du futur sera-t-elle produite in vitro ?" INRAE Productions Animales 26, no. 4 (August 18, 2013): 363–74. http://dx.doi.org/10.20870/productions-animales.2013.26.4.3164.
Cardoso, Stéphanie. "Images exportées, images partagées. Les pouvoirs de l’Extrême Orient autour de l’Occident sur l’affectivité artificielle." Figures de l'Art. Revue d'études esthétiques 11, no. 1 (2006): 85–92. http://dx.doi.org/10.3406/fdart.2006.1401.
LEBOEUF, B., B. RESTALL, and S. SALAMON. "Production et conservation de la semence de bouc pour l’insémination artificielle." INRAE Productions Animales 16, no. 2 (April 10, 2003): 91–99. http://dx.doi.org/10.20870/productions-animales.2003.16.2.3650.
MALLARD, J., and J. C. MOCQUOT. "Insémination artificielle et production laitière bovine : répercussions d’une biotechnologie sur une filière de production." INRAE Productions Animales 11, no. 1 (February 2, 1998): 33–39. http://dx.doi.org/10.20870/productions-animales.1998.11.1.3914.
LEBOEUF, B., E. MANFREDI, P. BOUE, A. PIACÈRE, G. BRICE, G. BARIL, C. BROQUA, P. HUMBLOT, and M. TERQUI. "L’insémination artificielle et l’amélioration génétique chez la chèvre laitière en France." INRAE Productions Animales 11, no. 3 (June 3, 1998): 171–81. http://dx.doi.org/10.20870/productions-animales.1998.11.3.3936.
ORGEUR, P., and J. P. SIGNORET. "L’activité sexuelle du taureau : Revue bibliographique." INRAE Productions Animales 3, no. 4 (October 10, 1990): 235–42. http://dx.doi.org/10.20870/productions-animales.1990.3.4.4382.
THEBAULT, R. G., and H. DE ROCHAMBEAU. "Le lapin angora : production et amelioration génétique." INRAE Productions Animales 2, no. 2 (May 10, 1989): 145–54. http://dx.doi.org/10.20870/productions-animales.1989.2.2.4409.
De REVIERS, M. "Photopériodisme, développement testiculaire et production de spermatozoïdes chez les oiseaux domestiques." INRAE Productions Animales 9, no. 1 (February 17, 1996): 35–44. http://dx.doi.org/10.20870/productions-animales.1996.9.1.4033.
CHEMINEAU, P., B. MALPAUX, J. P. BRILLARD, and A. FOSTIER. "Saisonnalité de la reproduction et de la production chez les poissons, oiseaux et mammifères d’élevage." INRAE Productions Animales 22, no. 2 (February 15, 2009): 77–90. http://dx.doi.org/10.20870/productions-animales.2009.22.2.3336.
Dündar, Oğuz İbrahim. "Utilisation Potentielle De Chatgpt Dans L'apprentissage Des Langues Etrangères : Exploration Des Possibilités Selon Les Niveaux Langagiers Du CECRL." Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi 21, no. 1 (April 30, 2024): 63–75. http://dx.doi.org/10.33437/ksusbd.1384040.
Дисертації з теми "Production artificielle":
Billion, Arnaud. "La production de l’intelligence artificielle comme objet du droit d’auteur." Electronic Thesis or Diss., Lyon 3, 2023. https://scd-resnum.univ-lyon3.fr/in/theses/2023_in_billion_a.pdf.
AI systems can produce outputs that may purportedly be subject to copyright. To investigate this possibility, one should avoid the use of a rough model of copyright law, and an approximative description of the facts. Artificial production should be envisaged realistically, being serial and non-convergent. Most of the time, there is not one sole artificial output obtained by the so-called “AI user”. On the contrary, there are mostly supernumerary outputs due to the use of an indirect and highly iterative kind of software engineering. Then we understand the reason why this cannot be subject to copyright protection. Free choices are only creative towards works of authorship, not their indirect computed implications. This is also a confirmation of the consistency of copyright law: it protects what the author has conceived and realized, what is not excessively impeded by technical constraints, what is objectively and precisely identifiable… As a consequence, authorial determination, creative convergence and social intelligibility appear as unavoidable preconditions of copyright law
Bensana, Éric. "Utilisation de techniques d'intelligence artificielle pour l'ordonnnancement d'atelier." Toulouse, ENSAE, 1987. http://www.theses.fr/1987ESAE0011.
Racoceanu, Daniel. "Contribution à la Surveillance des Systèmes de Production en Utilisant l'Intelligence Artificielle." Habilitation à diriger des recherches, Université de Franche-Comté, 2006. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00011708.
Nos contributions se sont orientées précisément vers la mise au point de systèmes de surveillance dynamiques intelligents, en abordant des problématiques liées à la détection dynamique et au diagnostic curatif et préventif. Les techniques de l'intelligence artificielle ont ainsi constituées la colonne vertébrale de nos études, avec des travaux allant de la conception théorique et le test de nouveaux outils de surveillance dynamique, jusqu'à la validation, le prototypage et l'exploitation industrielle des concepts développés.
Dans le domaine de la surveillance dynamique, une de nos contributions majeures correspond à l'introduction d'un réseau de neurones dynamique innovant, le Réseau Récurrent à base de Fonctions radiales (RRFR). En faisant appel aux propriétés dynamiques des architectures localement récurrentes, le RRFR se caractérise par une approche de reconnaissance locale – essentielle en surveillance industrielle –, tout en permettant – de part ses caractéristiques dynamiques intrinsèques – une détection précoce des paliers de dégradation et une robustesse vis-à-vis des fausses alarmes. L'existence d'une mémoire statique et d'une mémoire dynamique facilement paramétrables au sein de la même structure, confère au réseau une souplesse d'utilisation très intéressante, ainsi qu'un accès à des techniques d'apprentissage allégées. Par ailleurs, dans le but d'augmenter la rapidité et l'efficacité de l'apprentissage, une version améliorée de l'algorithme des k-moyennes, permet d'améliorer la robustesse des algorithmes et de se situer dans la zone optimale de « bonne généralisation ».
La prise en compte de l'incertain fait l'objet d'une deuxième partie de nos travaux, située dans la continuité de la première. Dans ce sens, l'utilisation de la logique floue en surveillance dynamique se montre très intéressante de part la proximité par rapport au raisonnement et à l'expérience des opérateurs et ingénieurs, ainsi que de part la possibilité d'assurer une traçabilité essentielle pour le retour d'expérience en maintenance. Un outil de type réseau de Petri flou dédié à la surveillance (RdPFS) des systèmes de production a ainsi constitué l'objet de cette étude. Cet outil, basé essentiellement sur la modélisation floue de la variable "instant d'apparition" de l'événement discret, est muni d'un mécanisme d'interfaçage intégré, inspiré des réseaux de Petri à synchronisations internes, permettant la communication entre les outils de modélisation, de surveillance et de reprise. Dans un tel système, l'utilisation de la logique floue offre une souplesse d'utilisation et une dimension prédictive très intéressante. Basé sur un modèle RdPFS construit à partir des règles logiques induites par l'arbre de défaillance du système surveillé, nous avons montré sa capacité d'analyse dynamique des défauts, en utilisant une approche temporelle floue.
Dans nos travaux les plus récents, les avantages des outils neuronaux dynamiques et de la logique floue ont été mis à l'œuvre conjointement dans le cadre de systèmes hybrides neuro-flous d'aide à la surveillance. L'outil hybride ainsi proposé comporte deux parties, une première pour la détection dynamique – utilisant le RRFR amélioré essentiellement au niveau des algorithmes d'apprentissage dynamiques – et une deuxième pour le diagnostic curatif et prédictif, utilisant un réseau neuro-flou construit à partir de l'arbre de défaillance et de l'AMDEC du système / sous-système surveillé. Il est à noter que ce type de système de surveillance dynamique utilise l'approche abductive de recherche de cause – élément indispensable pour un diagnostic efficace. Par ailleurs, l'apprentissage dynamique permet de commencer l'activité de surveillance dynamique même en l'absence de données très consistantes, en enrichissant et affinant les symptômes et les causes associées (respectivement les degrés de crédibilité de celles-ci) au fur et à mesure du fonctionnement du système, grâce aux algorithmes neuronaux incorporés.
Parmi les verrous technologiques abordés lors de nos contributions, une place importante est accordée à la surveillance dynamique par apprentissage en ligne, en traitant des problèmes liés à la rapidité et la flexibilité de l'apprentissage, au temps de réponse, au traitement de grands flux de données, ainsi qu'aux méthodes de validation utilisant le test sur des benchmarks et le prototypage industriel.
Dans ce sens, l'exploitation industrielle du réseau récurrent à fonctions de base radiales a représenté une étape importante de nos travaux. Elle nous a permis la mise en œuvre d'une application de surveillance dynamique en temps réel d'un système, en utilisant l'apprentissage dynamique distant via le web. Mettant en évidence l'intérêt des techniques développées dans la réorganisation de l'activité de surveillance grâce aux nouvelles technologies, cette exploitation industrielle a donné lieu à un brevet d'invention, déposé en collaboration avec une SSII bisontine.
La conception de l'outil de surveillance neuro-flou a été menée en utilisant des spécifications UML. Cette approche a été initiée (étude, normalisation, spécification) dans le cadre du projet Européen PROTEUS/ITEA et finalisée (prototypage) dans le cadre d'un projet financé par l'ANVAR. Essentiels pour l'industrialisation des systèmes proposés, l'information de départ est considérée sous un format industriel classique (ADD, AMDEC, ...) et la mise à jour est assurée par une réelle ouverture du système traduite par des liens permanents avec les systèmes d'acquisition (capteurs, SCADA, ...) et les systèmes de gestion (GMAO, ...).
Dans le domaine de la e-maintenance, un défi considérable est constitué par le besoin de normalisation des plates-formes de e-maintenance, dans l'objectif d'arriver à terme à une génération automatique de ces plateformes, et à un standard qui pourra constituer un guide pour tous les constructeurs d'équipement soucieux d'intégrer leur produit dans une plate-forme de ce type. Du point de vue scientifique, il s'agit d'arriver à une génération automatique ou interactive d'une telle plate-forme, en fonction des services participants et du contexte d'utilisation. L'objectif est très ambitieux, car générateur de nouveaux services et de nouvelles opportunités commerciales. Il constitue l'objectif principal du projet européen SHIVA, dans lequel se retrouvent les partenaires les plus actifs de PROTEUS, avec – mise a part des partenaires déjà existants comme Cegelec et Schneider – des partenaires industriels nouveaux, tout aussi prestigieux, comme la Division des Constructions Navales et Airbus.
Concernant les perspectives de nos travaux, s'inscrivant dans le cadre des mêmes tendances de décentralisation et de migration de l'intelligence vers les niveaux opérationnels, une direction d'étude intéressante est constituée par le domaine des réseaux de capteurs intelligents. Cette perspective pourra ainsi intégrer des tendances technologiques liées aux connecteurs intelligents (« smart connectors ») basés sur le multiplexage et sur les courants porteurs, afin de réduire le volume de câblage, des points de connexion et afin de mieux prendre en considération les contraintes de sûreté de fonctionnement de ce type de réseaux, contraintes qui – dans un avenir très proche – seront vraisemblablement déterminantes.
Par ailleurs, dans un contexte régional, lié à la création du pôle de compétitivité « microtechniques », la problématique de la fabrication des microsystèmes est une problématique présentant un intérêt croissant. En effet, de nombreux prototypes de microsystèmes sont proposés en phase de prototype, avec une création liée à une manière plutôt artisanale, tout à fait compréhensible – vu les technologies innovantes utilisées -, mais qui ne se prête pas à une commercialisation de ces produits. De ce fait, l'étude des microsystèmes de production semble être un domaine porteur et permettant de garder des emplois européens – souvent menacés par la délocalisation.
Enfin, le diagnostic à partir de l'imagerie médicale en utilisant les techniques de l'intelligence artificielle me semble un domaine où mes compétences en recherche (surveillance par IA) et en enseignement (traitement de l'image) peuvent se donner la main pour aborder une thématique nouvelle, présentant un grand intérêt dans le domaine des biotechnologies, dans lequel la France est bien engagée depuis un certain nombre d'années. Cette perspective correspond au projet de recherche propose dans le cadre de ma délégation CNRS au laboratoire IPAL – Image Perception, Access and Learning (actuellement FRE, UMI-CNRS a partir de 2006) de Singapour.
Bacchi, Marine. "Hydrogénases artificielles : nouveaux catalyseurs biosynthétiques pour la production d'hydrogène." Phd thesis, Université de Grenoble, 2013. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00949342.
Ouzrout, Yacine. "Modélisation et simulation d'organisations productives réactives : une approche multi-agents." Lyon, INSA, 1996. http://tel.archives-ouvertes.fr/docs/00/83/89/11/PDF/1996_Ouzrout_Yacine.pdf.
The aim of this work is to propose a methodology for the conception of a model for the simulation of production systems. The model will take into account the representation of the distributed and cognitive behaviors of decisional actors, and will permit the study of organizational changes. The abandon of traditional structures, and the emergence of a new demand for more varied products, has brought uncertainty inside manufacturing systems. Market instability and rapid development of new technologies can both be considered as uncertainty factors that increase complexity inside manufacturing systems. Those systems are increasingly flexible (capacity of making varied products) and integrated. Whereas taylorists firms were faced with a relatively predictable reality, present day firms are faced to a widely unpredictable one, the flexibility which allows the firm to fit with a very unstable industrial environment cannot be simulated with a simple cybernetic structure, it is necessary to build a structure which takes the actors’ autonomy into account. Taking these points into consideration a modelling process was proposed beginning with the construction of a conceptual model for the representation of manufacturing systems. This model is a multilevel decision-making model based on an approach inspired by systemic and meta-systemic concepts. In order to describe the knowledge which influences behaviors and decision making, multi-agents systems were studied as means for describing the behaviors and the interactions of autonomous actors. The model obtained was then used for simulation using discrete event simulation concepts and object oriented implementation, and it was tested on two examples: the first one being conceptual and pedagogical, and the second one concerning an industrial situation
Ayel, Jacqueline. "CIMES, un système d’intelligence artificielle distribuée pour la supervision en continu des activités de gestion de production." Chambéry, 1991. http://www.theses.fr/1991CHAMS012.
Chebeane, Hatem. "Modélisation orientée objets réactifs du pilotage d'un système de production : Texte imprimé." Ecully, Ecole centrale de Lyon, 1999. http://www.theses.fr/1999ECDL0040.
Benchouk, Ouahiba. "Un composant linguistique de production de phrases basé sur le formalisme des graphes conceptuels." Aix-Marseille 2, 1994. http://www.theses.fr/1994AIX22004.
Akaichi, Jalel. "Systèmes automatisés de production à intelligence distribuée des stratégies de répartition basées sur une approche de classification." Lille 1, 1996. http://www.theses.fr/1996LIL10217.
Memmi, Daniel. "Simulation du raisonnement par systèmes de production." Paris 11, 1987. http://www.theses.fr/1987PA112192.
Production systems constitute a fundamental technique for the simulation of cognitive processes in Artificial Intelligence. In this thesis rule-based systems are applied to various problems of reasoning and perception. A forward-chaining production system with variables is first presented: the FLEX system. The control structure exhibits a compromise between run-time efficiency and flexibility of use, thanks to a change propagation filter and a variable conflict resolution strategy. Applying FLEX to the simulation of a simple game shows the importance of perception in problem solving. Global recognition of a situation turns out to be an essential component of reasoning. An expert system in speech spectrogram reading is then presented: the SONEX system. This work emphasizes the crucial import of context in human perception and automatic pattern recognition. At last general conclusions are tentatively drawn about cognition and Artificial Intelligence. The implicit principles of this domain are questioned and new research directions are outlined in order to account for the global perceptive features of human cognition
Книги з теми "Production artificielle":
Nilsson, Nils J. Principes d'intellegence artificielle. Toulouse: CEPADUES-Éditions, 1988.
Wright, Paul Kenneth. Manufacturing intelligence. Reading, Mass: Addison-Wesley, 1988.
Fazel, Famili A., Nau Dana S, and Kim Steven H, eds. Artificial intelligence applications in manufacturing. Menlo Park, CA: AAAI Press/MIT Press, 1992.
Centre européen pour le développement de la formation professionnelle. Introduction de la Vision Artificielle Dans Les Travaux de Production Manufacturière et D'inspection et Son Impact Dans la Formation Professionnelle: Groupe de Travail, 6 et 7 Novembre 1985. S.l: s.n, 1986.
E, Stein Robert. The theory of constraints: Applications in quality and manufacturing. 2nd ed. New York: Marcel Dekker, 1997.
Jin, Dal Yong. Artificial Intelligence in Cultural Production. Taylor & Francis Group, 2021.
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Miller, Richard K. Artificial intelligence applications in manufacturing. 2nd ed. S.E.A.I. Technical, 1988.
Miller, Richard K., and Terri C. Walker. Artificial Intelligence for Manufacturing. Prentice Hall, 1988.
Jin, Dal Yong. Artificial Intelligence in Cultural Production: Critical Perspectives on Digital Platforms. Taylor & Francis Group, 2021.
Тези доповідей конференцій з теми "Production artificielle":
Jeanne, Ludovic. "Intégrité Académique et Intelligence Artificielle. Réflexions prospectives sur la base du cas Speedwrite." In 2ème Colloque International de Recherche et Action sur l’Intégrité Académique. « Les nouvelles frontières de l’intégrité ». IRAFPA, 2022. http://dx.doi.org/10.56240/cmb9919.
Aukauloo, Ally. "S'inspirer de la nature pour produire de l'énergie. Photosynthèse artificielle à l'Université Paris-Saclay." In MOlecules and Materials for the ENergy of TOMorrow. MSH Paris-Saclay Éditions, 2021. http://dx.doi.org/10.52983/nova3845.
Звіти організацій з теми "Production artificielle":
Castets-Renard, Céline, Émilie Guiraud, and Jacinthe Avril-Gagnon. Cadre juridique applicable à l’utilisation de la reconnaissance faciale par les forces de police dans l’espace public au Québec et au Canada Éléments de comparaison avec les États-Unis et l’Europe. Observatoire international sur les impacts sociétaux de l’intelligence artificielle et du numérique, September 2020. http://dx.doi.org/10.61737/tnps5755.