Attribute
Definition
Engineering item
Keyword
Nature of concerns
Source
A Posteriori-provability
A Priori-provability Or By-design Provability
Abductive inference
Inférence abductive
Ability
Acceptance Criteria
Critère d'acceptation
Acceptance test
Test d'Acceptation
Accessibility
Accountability
Imputabilité
Accuracy
Exactitude
Adaptability
Adaptive learning
Apprentissage adaptatif
Adaptive neural network
Réseau neuronal adaptatif
Adversarial Attack
Attaque adverse
Adversarial - Black-box attack (Zero knowledge attack)
Attaque adverse en boîte noire
Adversarial - Evasion attack
Attaque adverse par évasion
Adversarial example
Exemple adverse
Adversarial - Fast Gradient Sign Method (FGSM)
Attaque adverse par FGSM
Adversarial - Gray-box attack (Limited knowledge attack)
Attaque adverse en boîte grise
Adversarial - Jacobian-based Saliency Map Attack (JSMA)
Attaque adverse par JSMA
Adversarial - Non-targeted attack (Untargeted attack)
Attaque adverse non ciblée
Adversarial - One Pixel Attack
Attaque adverse à un pixel
Adversarial perturbation
Perturbation adverse
Adversarial - Poisoning attack
Attaque adverse par empoisonnement
Adversarial - Real-world attacks
Attaque adverse monde réel
Adversarial - Targeted misclassification attack
Attaque adverse par mauvaise classification ciblée
Adversarial - Threat model
Attaque adverse - modèle des menaces
Adversarial training
Entraînement adverse
Adversarial - Universal (Adversarial) perturbation
Attaque adverse par perturbation universelle
Adversarial - White-box attack (Perfect knowledge attack)
Attaque adverse en boîte blanche
Adversaire
Adversary
Agent
Agility
Algorithm
Algorithme
Algorithm Engineering
Ingénierie algorithmique
Analysability
Analytic learning (explanation-based learning)
Apprentissage analytique
Analyzability
Anomalie - échantillons mal classés
Anomaly - misclassified samples
Anomalie - détection de nouveauté
Anomaly - novelty detection
Anomalie - détection de valeurs hors domaine
Anomaly - out-of-distribution (OOD) detection
Anomalie - détection de valeurs aberrantes
Anomaly - outlier detection
Appropriateness Recognisability
Appropriateness recognisability
Artificial Intelligence (AI)
Intelligence Artificielle (IA)
Artificial Intelligence development
Développement d'Intelligence Artificielle
Artificial Intelligence System
Système d'Intelligence Artificielle
Assessment
Evaluation
Actif
Asset
Assurance Case
Dossier de garantie
Audience fit
Audio processing
Traitement du signal audio
Audit
Auditability
Auditabilité
Auditory comfort
Authenticity
Autonome
Autonomous
Autonomie
Autonomy
Availability
Disponibilité
Backward propagation
Rétro-propagation
Bayesian network
Réseau bayésien
Benevolence
Benevolence and integrity
Biais
Bias
Bias Reduction
Bias reduction
Black box
Boîte noire
Capability
Capacity
Care
Certainty
Certification
Certification Credit
Classification
Classifier
Classifieur
Clustering
Co-existence
Cognition
Cognitive science (cognitivism)
Science cognitive (cognivitisme)
Comfort
COTS
Commercial Off-The-Shelf
Logiciel commercial prêt à l'emploi
Community Involvement And Development
Compatibility
Completeness
Completeness Of Explainability
Compliance
Conformité
Compliance to standards
Component
Composant
Comprehensibility
Compréhensibilité
Computer vision
Vision par ordinateur
ConOps
Concept d'Operation
Concept of Operations
Confidentiality
Configuration Management
Gestion de configuration
Conformity
Confusion matrix
Matrice de confusion
Connectionism (connectionist paradigm)
Connexionnisme (paradigme connexionniste)
Cohérence
Consistency
Continuity Of Operation In Emmergencies
Continuity of operations in emergencies
Controllability
Contrôlabilité
CNN
Convolutional neural networks (CNNs)
Réseau de neurones convolutif
Correctness
Justesse
Coverage
Criticality
Criticité
Criticality Level
Niveau de criticité
Cybersecurity
Data
Donnée
Data Accessibility
Data Accuracy
Annotation de données
Data annotation
Amplification de données
Data augmentation
Data Availability
Data Completeness
Data Compliance .
Data Confidentiality
Data Consistency
Data Correctness
Data Diversity
Data-driven AI
IA dirigée par la donnée
Data Efficiency
Data engineering
Ingénierie des données
Data Gouvernance
Data Integrity
Data management standards
Data mining
Fouille de données
Data Portability
Data Precision
Data Quality
Qualité des données
Data Recoverability
Data Reliability
Data Representativeness
Data sampling
Echantillonnage de données
Data science
Science des données
Data Security
Data Timeliness
Data Traceability
Data Understandability
Data Usability
Dataset
Ensemble de données
Apprentissage profond
Deep learning
Inference from particular facts to plausible explanations of these facts.
Inférence qui part de faits particuliers pour arriver à des explications plausibles de ces faits.
DefAbductiveInference01
Criteria that a system or component must satisfy in order to be accepted by a user, customer, or other authorized entity
Critères qu'un système ou un composant doit satisfaire afin d'être accepté par un utilisateur, un client ou toute autre entité autorisée.
DefAcceptanceCriteria01
A set of conditions that is required to be met before deliverables are accepted
Un ensemble de conditions qui doivent être remplies avant que les produits livrables ne soient acceptés.
DefAcceptanceCriteria02
Test d'un système ou d'une unité fonctionnelle généralement effectué par l'acheteur dans ses locaux après l'installation avec la participation du vendeur pour s'assurer que les exigences contractuelles sont respectées.
Test of a system or functional unit usually performed by the purchaser on his premises after installation with the participation of the vendor to ensure that the contractual requirements are met.
DefAcceptanceTest01
Property that ensures that the actions of an entity may be traced uniquely to that entity
Propriété qui garantit que les actions d'une entité ne peuvent être attribuées qu'à cette entité.
DefAccountability01
A qualitative assessment of correctness, or freedom from error.
Une évaluation qualitative de la justesse, ou de l'absence d'erreur.
DefAccuracy01
A quantitative measure of the magnitude of error.
Une mesure quantitative de l'ampleur de l'erreur.
DefAccuracy02
Dans le cadre du système de gestion de la qualité, l'exactitude est une évaluation de la justesse.
Within the quality management system, accuracy is an assessment of correctness.
DefAccuracy03
Learning strategy that consists in adjusting internal knowledge according to advice from an external knowledge source, or transforming newly acquired information according to existing knowledge.
Stratégie d'apprentissage qui consiste à ajuster les connaissances en mémoire selon les indications d'une source de connaissances extérieure ou à transformer les informations nouvelles selon les connaissances en mémoire.
DefAdaptiveLearning01
Neural network that is able to adjust its performance characteristics according to changes in its environment.
Réseau neuronal capable d'ajuster ses caractéristiques de fonctionnement selon les variations de son environnement.
DefAdaptiveNeuralNetwork01
Action ciblant un système d'apprentissage pour provoquer un dysfonctionnement.
Action targeting a learning system to cause malfunction.
DefAdversarialAttack01
Attack that assumes no knowledge about the model under attack. The adversary may use context or historical information to infer model vulnerability. The attacker may probe the system to inform system vulnerabilities.
Attaque qui ne nécessite aucune connaissance du modèle attaqué. L'adversaire peut utiliser des informations contextuelles ou historiques pour déduire la vulnérabilité du modèle. L'attaquant peut sonder le système pour s'informer des vulnérabilités du système.
DefAdversarialBlackBoxAttack01
L'attaquant manipule les échantillons d'entrée pour échapper (provoquer une mauvaise classification) à un classifieur entraîné au moment du test.
The attacker manipulates input samples to evade (cause a misclassification) a trained classifier at test time.
DefAdversarialEvasionAttack01
ML input sample formed by applying a small but intentionally worst-case perturbation to a clean example, such that the perturbed input causes a learned model to output an incorrect answer.
Échantillon d'entrée ML formé par l'application d'une petite perturbation, mais intentionnellement la plus mauvaise, à un exemple propre, de sorte que l'entrée perturbée amène un modèle appris à produire une réponse incorrecte.
DefAdversarialExample01
An efficient method for computing an adversarial image perturbation, using the gradient of the cost function. The image is perturbed to increase the loss of the classifier on the resulting image.
Une méthode efficace pour calculer une perturbation d'image contradictoire, en utilisant le gradient de la fonction de coût. L'image est perturbée pour augmenter la perte du classifieur sur l'image résultante.
DefAdversarialFastGradientSignMethod01
Attack which assumes partial knowledge about the model under attack (e.g., type of features, or type of training data).
Attaque qui suppose une connaissance partielle du modèle attaqué (par exemple, le type de caractéristiques ou le type de données d'apprentissage).
DefAdversarialGrayBoxAttack01
An attack that makes optimal miniscule changes to input data until the classifier is fooled or a maximum number of changes is met.
Une attaque qui apporte des modifications minuscules et optimales aux données d'entrée jusqu'à ce que le classifieur soit trompé ou qu'un nombre maximum de modifications soit atteint.
An attack that causes any misclassification as opposed to causing classification into a specific (incorrect) class. The predicted label of the adversarial example is irrelevant, as long as it is not the correct label.
Une attaque qui provoque une classification erronée par opposition à une classification dans une classe spécifique (incorrecte). L'étiquette prédite de l'exemple adverse n'est pas pertinente, tant que ce n'est pas l'étiquette correcte.
DefAdversarialNonTargetedAttack01
An (evasion) attack that alters a single pixel in an image to cause a misclassification.
Une attaque (d'évasion) qui modifie un seul pixel d'une image pour provoquer une erreur de classification.
DefAdversarialOnePixelAttack01
Le bruit ajouté à un échantillon d'entrée pour en faire un exemple adverse.
The noise added to an input sample to make it an adversarial example.
DefAdversarialPerturbation01
Aims to increase the number of misclassified samples at test time by injecting a small fraction of carefully designed adversarial samples into the training data. Indirect poisoning manipulates data before any preprocessing, while direct poisoning alters either the data by Data Injection or Data Manipulation, or the model itself by Logic Corruption. Also known as a contamination of the training data. Alternately, also includes tampering with the ML algorithm itself, to compromise the whole learning process.
Vise à augmenter le nombre d'échantillons mal classés au moment du test en injectant une petite fraction d'échantillons adverses soigneusement conçus dans les données d'entraînement. L'empoisonnement indirect manipule les données avant tout prétraitement, tandis que l'empoisonnement direct modifie soit les données par injection ou manipulation de données, soit le modèle lui-même par corruption logique. Également connu sous le nom de contamination des données d'entraînement. Il peut également s'agir de la manipulation de l'algorithme ML lui-même, afin de compromettre l'ensemble du processus d'apprentissage.
DefAdversarialPoisoningAttack01
Attacks successfully executed on existing systems.
Attaques exécutées avec succès sur des systèmes existants.
DefAdversarialRealWorldAttacks01
L'adversaire essaie de produire des entrées qui forcent la sortie du modèle de classification à être une classe cible spécifique. Par exemple, toute image entrée dans le modèle de classification sera prédite comme une classe d'images comportant un panneau "Limitation de vitesse".
The adversary tries to produce inputs that force the output of the classification model to be a specific target class. For example, any input image to the classification model will be predicted as a class of images having a ‘Speed Limit’ sign.
Adversarial goals, knowledge, and capabilities that a system is designed to defend against.
Objectifs, connaissances et capacités de l'adversaire contre lesquels un système est conçu pour se défendre.
DefAdversarialThreatModel01
Defensive method to increase model robustness by injecting adversarial examples into the training set.
Méthode défensive visant à accroître la robustesse des modèles en injectant des exemples adverses dans l'ensemble d'apprentissage.
DefAdversarialTraining01
Perturbation able to fool a given model on ‘any’ image with high probability.
Perturbation capable de tromper un modèle donné sur "n'importe quelle" image avec une forte probabilité.
DefAdversarialUniversalperturbation01
Attack that exploits model internal information. It assumes complete knowledge of the targeted model, including its parameter values, architecture, training method, and in some cases its training data as well.
Attaque qui exploite les informations internes du modèle. Elle suppose une connaissance complète du modèle ciblé, y compris ses valeurs de paramètres, son architecture, sa méthode d'entraînement et, dans certains cas, ses données d'entraînement également.
DefAdversarialWhiteBoxAttack01
L'agent qui mène ou a l'intention de mener des activités préjudiciables, peut-être en créant un exemple adverse.
The agent who conducts or intends to conduct detrimental activities, perhaps by creating an adversarial example.
DefAdversary01
Automated entity that perceives its environment and takes actions to achieve its goals.
Entité automatisée qui perçoit son environnement et prend des mesures pour atteindre ses objectifs.
DefAgent01
A finite set of well-defined rules for the solution of a problem in a finite number of steps.
Un ensemble fini de règles bien définies pour la résolution d'un problème en un nombre fini d'étapes.
DefAlgorithm01
A sequence of operations for performing a specific task.
Une séquence d'opérations pour effectuer une tâche spécifique.
DefAlgorithm02
A finite ordered set of well-defined rules for the solution of a problem.
Un ensemble fini et ordonné de règles bien définies pour la résolution d'un problème.
DefAlgorithm03
Ensemble de règles permettant de transformer la représentation logique des données.
Set of rules for transforming the logical representation of data.
DefAlgorithm04
L'ensemble du processus de conception, d'analyse, de mise en œuvre, de réglage, de débogage et d'évaluation expérimentale des programmes informatiques destinés à résoudre des problèmes algorithmiques. (définition adaptée)
The whole process of designing, analyzing, implementing, tuning, debugging and experimentally evaluating computer programs for solving algorithmic problems. (adapted definition)
DefAlgorithmEngineering01
Methodologies and tools for developing and engineering efficient algorithmic codes and integrating and reinforcing traditional theoretical approaches for the design and analysis of algorithms and data structures. (adapted definition)
Méthodologies et outils pour le développement et l'ingénierie de codes algorithmiques efficaces et l'intégration et le renforcement des approches théoriques traditionnelles pour la conception et l'analyse des algorithmes et des structures de données. (définition adaptée)
DefAlgorithmEngineering02
Advanced form of deductive learning in which abstract or structured knowledge is derived from operational knowledge and from domain knowledge
Apprentissage déductif évolué qui permet de dériver des connaissances abstraites ou structurées de connaissances opératoires ou des connaissances d'un domaine.
DefAnalyticLearning01
Objects that are likely to be misclassified and that fall near the decision boundary where the classifier is uncertain. Such problems are known as the problem of classification with reject option. (adapted definition)
Objets susceptibles d'être mal classés et qui se situent près de la frontière de décision où le classifieur est incertain. De tels problèmes sont connus comme étant des problèmes de classification avec option de rejet. (définition adaptée)
DefAnomalyMisclassifiedSamples01
Points de test qui pourraient être de nouvelles observations, c'est-à-dire l'équivalent d'une valeur aberrante pour les données de test. Un exemple serait une nouvelle race rare de chiens pour un ensemble de données sur les races de chiens. De tels points sont particulièrement intéressants dans l'apprentissage actif où, une fois identifiés, ils sont annotés et ajoutés à l'ensemble d'apprentissage, améliorant encore le classificateur actuel. (définition adaptée)
Test points that could be new observations, i.e., the equivalent of an outlier for the test data. An example would be a new rare breed of dogs for a dataset of dog breeds. Such points are particularly interesting in active learning where once identified they are annotated and added to the training set, further improving the current classifier. (adapted definition)
DefAnomalyNoveltyDetection01
Objects that are drawn from a distribution different from the training distribution. In deep learning, we can distinguish two types of OOD: - low-level: different pixel statistics due to a mismatch between training and testing environments, e.g., a perception model for a vehicle trained for a country and tested on another one, a model trained on day-time images and tested on night-time images. - high-level (semantic): unknown objects or entities in a familiar environment, e.g., electric scooters for a perception model trained before scooters populated the streets (adapted definition)
Objets qui sont tirés d'une distribution différente de la distribution d'apprentissage. En apprentissage profond, nous pouvons distinguer deux types d'OOD : - bas niveau : différentes statistiques de pixels dues à une inadéquation entre les environnements d'entraînement et de test, par exemple, un modèle de perception d'un véhicule entraîné pour un pays et testé sur un autre, un modèle entraîné sur des images diurnes et testé sur des images nocturnes. - haut niveau (sémantique) : objets ou entités inconnus dans un environnement familier, par exemple, des scooters électriques pour un modèle de perception entraîné avant que les scooters ne peuplent les rues. (définition adaptée)
DefAnomalyOutOfDistributiondetection01
Data points from the training set that are far from the others, i.e., an unusual or noisy training sample. An example would be a highly blurry picture of a pedestrian in a dataset for pedestrian detection or a picture of cat within a dataset of dogs. (adapted definition)
Points de données de l'ensemble d'apprentissage qui sont éloignés des autres, c'est-à-dire un échantillon d'apprentissage inhabituel ou bruyant. Un exemple serait une photo très floue d'un piéton dans un ensemble de données pour la détection des piétons ou une photo de chat dans un ensemble de données de chiens. (définition adaptée)
DefAnomalyOutlierDetection01
Any digital system capable of performing tasks commonly thought to require intelligence, with these tasks often being learned from data and/or experience.
Tout système numérique capable d'effectuer des tâches généralement considérées comme nécessitant de l'intelligence, ces tâches étant souvent apprises à partir de données et/ou d'expériences.
DefArtificialIntelligence01
Branche de l'informatique consacrée au développement de systèmes de traitement des données qui remplissent des fonctions normalement associées à l'intelligence humaine, telles que le raisonnement, l'apprentissage et l'auto-amélioration.
The branch of computer science devoted to developing data processing systems that perform functions normally associated with human intelligence, such as reasoning, learning, and self improvement.
DefArtificialIntelligence02
Capability of an engineered system to acquire, process and apply knowledge and skills. Knowledge are facts, information and skills acquired through experience or education.
Capacité d'un système d'ingénierie à acquérir, traiter et appliquer des connaissances et des compétences. Les connaissances sont des faits, des informations et des compétences acquises par l'expérience ou l'éducation.
DefArtificialIntelligence03
AI is a generic term that refers to any machine or algorithm that is capable of observing its environment, learning, and based on the knowledge and experience gained, taking intelligent action or proposing decisions.
L'IA est un terme générique qui désigne toute machine ou algorithme capable d'observer son environnement, d'apprendre et, sur la base des connaissances et de l'expérience acquises, de prendre des mesures intelligentes ou de proposer des décisions.
DefArtificialIntelligence04
Artificial intelligence refers to systems that use technologies such as: text mining, computer vision, speech recognition, natural language generation, machine learning, deep learning to gather and/or use data to predict, recommend or decide, with varying levels of autonomy, the best action to achieve specific goals.
L'intelligence artificielle fait référence à des systèmes qui utilisent des technologies telles que : l'exploration de texte, la vision par ordinateur, la reconnaissance vocale, la génération de langage naturel, l'apprentissage automatique, l'apprentissage profond pour rassembler et/ou utiliser des données afin de prédire, recommander ou décider, avec différents niveaux d'autonomie, de la meilleure action pour atteindre des objectifs spécifiques.
DefArtificialIntelligence05
Artificial Intelligence refers to systems that display intelligent behaviour by analysing their environment and taking action — with some degree of autonomy — to achieve specific goals
L’intelligence artificielle (IA) désigne les systèmes qui font preuve d'un comportement intelligent en analysant leur environnement et en prenant des mesures – avec un certain degré d’autonomie – pour atteindre des objectifs spécifiques.
DefArtificialIntelligence06
AI is the study of methods allowing to the computer to behave intelligently…AI includes tasks as learning, reasoning, planning, perception, language comprehension and robotics…these technologies aim to achieve with computer science cognitive tasks that are traditionally achieved by human beings.
L'IA est l’étude des méthodes permettant aux ordinateurs de se comporter intelligemment… l’IA inclut des tâches telles que l’apprentissage, le raisonnement, la planification, la perception, la compréhension du langage et la robotique… ces technologies visent à réaliser par l’informatique des tâches cognitives réalisées traditionnellement par les êtres humains.
DefArtificialIntelligence07
A theoretical and practical interdisciplinary field, with the objective of understanding the cognitive and thinking mechanisms, and their imitation by a material and software device, for assistance or substitution purposes of human activities. (translated from French)
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.
DefArtificialIntelligence08
AI development refers to the process of researching, designing, testing, deploying, or monitoring AI.
Le développement d'IA désigne le processus de recherche, de conception, de test, de déploiement ou de surveillance de l'IA.
DefArtificialIntelligenceDevelopment01
AI systems are software (and possibly also hardware) systems designed by humans that, given a complex goal, act in the physical or digital dimension by perceiving their environment through data acquisition, interpreting the collected structured or unstructured data, reasoning on the knowledge, or processing the information, derived from this data and deciding the best action(s) to take to achieve the given goal. AI systems can either use symbolic rules or learn a numeric model, and they can also adapt their behaviour by analysing how the environment is affected by their previous actions
Les systèmes d'IA sont des systèmes logiciels (et éventuellement matériels) conçus par des humains qui, compte tenu d'un objectif complexe, agissent dans la dimension physique ou numérique en percevant leur environnement par l'acquisition de données, en interprétant les données structurées ou non structurées recueillies, en raisonnant sur les connaissances ou en traitant les informations dérivées de ces données et en décidant de la ou des meilleures actions à entreprendre pour atteindre l'objectif fixé. Les systèmes d'IA peuvent soit utiliser des règles symboliques, soit apprendre un modèle numérique, et ils peuvent également adapter leur comportement en analysant comment l'environnement est affecté par leurs actions précédentes.
DefArtificialIntelligenceSystem01
System using AI.
Système utilisant de l'IA.
DefArtificialIntelligenceSystem02
La réalisation d'une enquête afin d'arriver à un jugement, basé sur des preuves, de l'aptitude d'un produit.
The undertaking of an investigation in order to arrive at a judgement, based on evidence, of the suitability of a product.
DefAssessment01
Verification of a product, system or service against a standard using the corresponding assessment method to establish compliance and determine the assurance.
Vérification d'un produit, d'un système ou d'un service par rapport à une norme en utilisant la méthode d'évaluation correspondante pour établir la conformité et déterminer l'assurance.
DefAssessment02
Anything that has value to an organization.
Tout ce qui a de la valeur pour une organisation.
DefAsset01
An assurance case provides an argument to justify certain claims about a system, based on evidence concerning both the system and the environment in which it operates. The claims can be about any system property, such as reliability or security, and thereby generalize the previously established notion of a safety case, where the claim is always about safety.
Un dossier de garantie fournit un argument pour justifier certaines affirmations concernant un système, sur la base de preuves concernant à la fois le système et l'environnement dans lequel il fonctionne. Les affirmations peuvent concerner n'importe quelle propriété du système, comme la fiabilité ou la sécurité, et généralisent ainsi la notion précédemment établie de cas de sécurité, où l'affirmation concerne toujours la sécurité.
DefAssuranceCase01
Audio processing refers to AI systems allowing the perception or generation (synthesis) of audio signals, including speech, but also other sound material (e.g. environmental sounds, music). Speech or voice recognition, audio processing or sound technologies are also often proposed to be archived as an AI subdivision.
Le traitement du signal audio désigne les systèmes d'IA permettant la perception ou la génération (synthèse) de signaux audio, y compris la parole, mais aussi d'autres matériaux sonores (par exemple, les sons de l'environnement, la musique). La reconnaissance de la parole ou de la voix, le traitement audio ou les technologies du son sont également souvent proposés comme une sous-catégorie de l'IA.
DefAudioProcessing01
A systematic and independent examination to determine whether the procedures specific to the requirements of a product comply with the planned arrangements, are implemented effectively and are suitable to achieve the specified objectives.
Un examen systématique et indépendant visant à déterminer si les procédures spécifiques aux exigences d'un produit sont conformes aux dispositions prévues, sont mises en œuvre efficacement et permettent d'atteindre les objectifs spécifiés.
DefAudit01
A systematic, independent and documented process for obtaining audit evidence and evaluating it objectively to determine the extent to which the audit criteria are fulfilled. Note 1 to entry: An audit can be an internal audit (first party) or an external audit (second party or third party), and it can be a combined audit (combining two or more disciplines). Note 2 to entry: An internal audit is conducted by the organization itself, or by an external party on its behalf.
Processus méthodique, indépendant et documenté permettant d'obtenir des preuves d'audit et de les évaluer de manière objective pour déterminer dans quelle mesure les critères d'audit sont satisfaits. Note 1 à l'article: Un audit peut être interne (audit de première partie), externe (audit de seconde ou de tierce partie) ou combiné (associant deux disciplines ou plus). Note 2 à l'article: Un audit interne est réalisé par l’organisme lui-même ou par une partie externe pour le compte de celui-ci.
DefAudit02
La mesure dans laquelle un examen indépendant du processus de développement et de vérification du système peut être effectué.
The extent to which an independent examination of the development and verification process of the system can be performed
DefAuditability01
Fonctionne sans surveillance ni intervention humaine.
Operates without human oversight or intervention.
DefAutonomous01
A capability or function that provides autonomous operation.
Une capacité ou une fonction qui permet un fonctionnement autonome.
DefAutonomy01
Ability to perform intended tasks based on current state and sensing, without human intervention.
Capacité à effectuer les tâches prévues en fonction de l'état actuel et de la détection, sans intervention humaine.
DefAutonomy02
Caractéristique d'un système qui est capable de modifier son domaine de fonctionnement ou son objectif sans intervention, contrôle ou surveillance externe.
Characteristic of a system that is capable of modifying its operating domain or goal without external intervention, control or oversight.
DefAutonomy03
La capacité d'un produit à être dans un état permettant d'exécuter une fonction requise dans des conditions données à un instant donné ou sur un intervalle de temps donné en supposant que les ressources externes requises soient fournies.
The ability of a product to be in a state to perform a required function under given conditions at a given instant of time or over a given time interval assuming that the required external resources are provided.
DefAvailability01
Method used in artificial neural networks to determine the weights to be used on the network connections based on the computed error at the output of the network.
Méthode utilisée dans les réseaux neuronaux artificiels pour déterminer les poids à utiliser sur les connexions du réseau en fonction de l'erreur calculée à la sortie du réseau.
DefBackwardPropagation01
Modèle probabiliste qui utilise l'inférence bayésienne pour les calculs de probabilité en utilisant un graphe acyclique orienté.
Probabilistic model that uses Bayesian inference for probability computations using a directed acyclic graph.
DefBayesianNetwork01
Measure of the distance between the predicted value provided by the ML model and a desired fair prediction.
Mesure de la distance entre la valeur prédite fournie par le modèle ML et une prédiction juste souhaitée.
DefBias01
Favoritisme pour certaines choses, personnes ou groupes au détriment d'autres.
Favouritism towards some things, people or groups over others.
DefBias02
A system or component whose inputs, outputs, and general function are known but whose contents or implementation are unknown or implementation are unknown or irrelevant.
Un système ou un composant dont les entrées, les sorties et la fonction générale sont connues, mais dont le contenu ou l'implémentation sont inconnus ou non pertinents.
DefBlackBox01
Pertaining to an approach that treats a system or component whose inputs, outputs, and general function are known but whose contents or implementation are unknown or irrelevant.
Se rapporte à une approche qui traite un système ou un composant dont les entrées, les sorties et la fonction générale sont connues, mais dont le contenu ou l'implémentation est inconnu ou non pertinent.
DefBlackBox02
Attestation d'une tierce partie concernant des produits, des processus, des systèmes ou des personnes.
Third-party attestation related to products, processes, systems, or persons.
DefCertification01
A written guarantee that a system or component complies with its specified requirements and is acceptable for operational use.
Une garantie écrite qu'un système ou un composant est conforme à ses exigences spécifiées et est acceptable pour une utilisation opérationnelle.
DefCertification02
Démonstration formelle qu'un système ou un composant est conforme aux exigences spécifiées et est acceptable pour une utilisation opérationnelle.
Formal demonstration that a system or component complies with its specified requirements and is acceptable for operational use.
DefCertification03
Process of confirming that a system or component complies with its specified requirements and is acceptable for operational use.
Processus de confirmation qu'un système ou un composant est conforme à ses exigences spécifiées et qu'il est acceptable pour une utilisation opérationnelle.
DefCertification04
Acceptance by the certification authority that a process, product or demonstration satisfies a certification requirement.
Acceptation par l'autorité de certification qu'un processus, un produit ou une démonstration satisfait à une exigence de certification.
DefCertificationCredit01
Fonction d'apprentissage automatique qui prédit la classe de sortie pour une entrée donnée.
Machine learning function that predicts the output class for a given input.
DefClassification01
ML model used for classification.
Modèle ML utilisé pour la classification.
DefClassifier01
Grouping of a set of objects such that objects in the same group (i.e. a cluster) are more similar to each other than to those in other clusters.
Regroupement d'un ensemble d'objets de telle sorte que les objets d'un même groupe (c'est-à-dire d'un cluster) sont plus semblables les uns aux autres que ceux des autres clusters.
DefClustering01
Action mentale ou processus d'acquisition de connaissances et de compréhension par la pensée, l'expérience et les sens.
The mental action or process of acquiring knowledge and understanding through thought, experience, and the senses.
DefCognition01
Domaine interdisciplinaire qui se propose de découvrir les capacités de la pensée à représenter et à calculer, ainsi que leur matérialisation structurelle et fonctionnelle dans le cerveau humain. La science cognitive s'intéresse à la nature du traitement symbolique impliqué dans les processus cognitifs, et ce, à partir de disciplines aussi diverses que la psychologie, l'informatique, la linguistique, l'anthropologie, la philosophie, la pédagogie, les mathématiques, l'ingénierie, la physiologie et la neuroscience.
Interdisciplinary knowledge field, whose stated objective is to discover the representational and computational capacities of the mind and their structural and functional representation in the brain. Cognitive science deals with the symbol-processing nature of cognition and encompasses disciplines as diverse as psychology, computer science, linguistics, anthropology, philosophy, education, mathematics, engineering, physiology, and neuroscience.
DefCognitiveScience01
Logiciel défini par les besoins du marché, disponible dans le commerce et dont l'aptitude à l'emploi a été démontrée par un large éventail d'utilisateurs commerciaux.
Software defined by market-driven need, commercially available and whose fitness for purpose has been demonstrated by a broad spectrum of commercial users.
DefCommercialOffTheShelf01
A demonstration that a characteristic or property of a product satisfies the stated requirements.
Démonstration qu'une caractéristique ou une propriété d'un produit satisfait aux exigences énoncées.
DefCompliance01
A basic building-block for systems with well-defined interfaces, behavior and explicit context dependencies only. A component can be deployed independently. That is, it implements a clear function. A component can be composed with other components into systems, sub-system or new components. A component can exist in the form of software or hardware or a combination of both.
Une brique de base pour les systèmes avec des interfaces bien définies, un comportement et des dépendances contextuelles explicites uniquement. Un composant peut être déployé indépendamment. C'est-à-dire qu'il met en œuvre une fonction claire. Un composant peut être composé d'autres composants pour former des systèmes, des sous-systèmes ou de nouveaux composants. Un composant peut exister sous forme de logiciel ou de matériel ou une combinaison des deux.
DefComponent01
A self-contained hardware or software part, database, or combination thereof that may be configuration controlled.
Une partie matérielle ou logicielle autonome (indépendante), une base de données ou une combinaison de celles-ci qui peut être contrôlée par la configuration.
DefComponent02
Lorsqu'elle est conçue pour les modèles ML, la compréhensibilité fait référence à la capacité d'un algorithme d'apprentissage à représenter les connaissances apprises d'une manière compréhensible pour l'homme. Cette notion d'intelligibilité du modèle découle des postulats de Michalski, selon lesquels "les résultats de l'induction informatique doivent être des descriptions symboliques d'entités données, sémantiquement et structurellement similaires à celles qu'un expert humain pourrait produire en observant les mêmes entités. Les composantes de ces descriptions doivent être compréhensibles comme des "morceaux" d'information, directement interprétables en langage naturel, et doivent relier les concepts quantitatifs et qualitatifs de manière intégrée". Étant donné sa quantification difficile, la compréhensibilité est normalement liée à l'évaluation de la complexité du modèle.
When conceived for ML models, comprehensibility refers to the ability of a learning algorithm to represent its learned knowledge in a human understandable fashion. This notion of model comprehensibility stems from the postulates of Michalski, which stated that “the results of computer induction should be symbolic descriptions of given entities, semantically and structurally similar to those a human expert might produce observing the same entities. Components of these descriptions should be comprehensible as single ‘chunks’ of information, directly interpretable in natural language, and should relate quantitative and qualitative concepts in an integrated fashion”. Given its difficult quantification, comprehensibility is normally tied to the evaluation of the model complexity.
DefComprehensibility01
Capability of a functional unit to acquire, process and interpret visual data.
Capacité d'une unité fonctionnelle à acquérir, traiter et interpréter des données visuelles.
DefComputerVision01
Déclaration verbale et/ou graphique, dans les grandes lignes, des hypothèses ou des intentions d'une organisation concernant une opération ou une série d'opérations.
Verbal and/or graphic statement , in broad outline, of an organization's assumptions or intent in regard to an operation or series of operations.
DefConceptOfOperations01
A discipline applying technical and administrative direction and surveillance to identify and document the functional and physical characteristics of a configuration item, control change to those characteristics, record and report change processing and implementation status and verify compliance with specified requirements.
Une discipline qui applique des directives et une surveillance techniques et administratives pour identifier et documenter les caractéristiques fonctionnelles et physiques d'un élément de configuration, contrôler les changements apportés à ces caractéristiques, enregistrer et signaler le traitement des changements et le statut de la mise en œuvre et vérifier la conformité aux exigences spécifiées.
DefConfigurationManagement01
A discipline applying technical and administrative direction and surveillance to (a) identify and record the functional and physical characteristics of a configuration item, (b) control changes to those characteristics, and (c) record and report change control processing and implementation status.
Une discipline appliquant des directives et une surveillance techniques et administratives pour (a) identifier et enregistrer les caractéristiques fonctionnelles et physiques d'un élément de configuration, (b) contrôler les changements apportés à ces caractéristiques, et (c) enregistrer et rapporter le traitement du contrôle des changements et l'état de la mise en œuvre.
DefConfigurationManagement02
Fulfilment of a requirement.
Satisfaction d'une exigence.
DefConformity01
Table used to describe the performance of a classifier on a set of test data for which the true and false values are known.
Tableau utilisé pour décrire la performance d'un classifieur sur un ensemble de données de test pour lesquelles les valeurs vraies et fausses sont connues.
DefConfusionMatrix01
Form of cognitive modelling that uses a network of interconnected units which generally are simple computational units.
Forme de modélisation cognitive qui utilise un réseau d'unités interconnectées qui sont généralement des unités de calcul simples.
DefConnectionism01
Degree of uniformity, standardization and freedom from contradiction among the documents or parts of a system or component.
Le degré d'uniformité, de normalisation et d'absence de contradiction entre les documents ou les parties d'un système ou d'un composant
DefConsistency01
Ability to avoid a specified harm or damage through the timely reactions of the persons involved, possibly with support from external measures.
Capacité d'éviter un préjudice ou un dommage donné grâce aux réactions opportunes des personnes concernées, éventuellement avec le soutien de mesures externes.
DefControllability01
A type of neural network for processing data that has a known grid-like topology. Convolutional networks use convolution, a specialised kind of linear operation in place of general matrix multiplication in at least one of their layers.
Un type de réseau de neurones pour le traitement des données qui a une topologie connue en forme de grille. Les réseaux convolutionnels utilisent la convolution, un type spécialisé d'opération linéaire, à la place de la multiplication matricielle générale dans au moins une de leurs couches.
DefConvolutionalNeuralNetworks01
Le degré auquel un système ou un composant est exempt de fautes dans sa spécification, sa conception et son implémentation.
The degree to which a system or component is free from faults in its specification, design, and implementation.
DefCorrectness01
Le degré auquel le logiciel, la documentation ou d'autres éléments répondent aux exigences spécifiées.
The degree to which software, documentation, or other items meet specified requirements.
DefCorrectness02
Le degré auquel le logiciel, la documentation ou d'autres éléments répondent aux besoins et aux attentes des utilisateurs, qu'ils soient spécifiés ou non.
The degree to which software, documentation, or other items meet user needs and expectations, whether specified or not
DefCorrectness03
Degree of impact that a requirement, module, error, fault, failure, or other item has on the development or operation of a system.
Degré d'impact d'une exigence, d'un module, d'une erreur, d'une faute, d'une défaillance ou d'un autre élément sur le développement ou le fonctionnement d'un système.
DefCriticality01
Level categorizing the risk associated with an unmitigated hazard.
Niveau catégorisant le risque associé à un danger non atténué.
DefCriticalityLevel01
Re-interpretable representation of information in a formalized manner suitable for communication, interpretation or processing. Data can be processed by human or automatic means.
Représentation réinterprétable d'une information sous une forme conventionnelle convenant à la communication, à l'interprétation ou au traitement. Les données peuvent être traitées par des moyens humains ou automatiques.
DefData01
Data are provided to the intelligent reasoning engines in order to give them a representation of the world. Once the data samples are acquired by the systems, they become information. This information is then interpreted by the intelligent systems, according to the context related to the acquisition of the data items, and the domain knowledge, among others. The domain knowledge is used to interpret a set of data items within a specific context.
Les données sont fournies aux moteurs de raisonnement intelligents afin de leur donner une représentation du monde. Une fois que les échantillons de données sont acquis par les systèmes, ils deviennent des informations. Cette information est ensuite interprétée par les systèmes intelligents, en fonction du contexte lié à l'acquisition des éléments de données, et de la connaissance du domaine, entre autres. La connaissance du domaine est utilisée pour interpréter un ensemble d'éléments de données dans un contexte spécifique.
DefData02
Process of attaching a set of descriptive information to data without any change to that data.
Processus consistant à joindre un ensemble d'informations descriptives à des données sans les modifier.
DefDataAnnotation01
Process of creating new data samples by manipulating the original data.
Processus consistant à créer de nouveaux échantillons de données en manipulant les données originales.
DefDataAugmentation01
L'approche dirigée par les données vise à construire un système capable d'apprendre quelle est la réponse appropriée après s'être entraîné sur un grand nombre d'exemples.
The data-driven approach focuses on building a system that can learn what is the appropriate answer based on having trained on a large number of examples.
DefDataDrivenAI01
Discipline qui vise à organiser, structurer, tracer et sélectionner les données de telle sorte que leur qualité, leur disponibilité, leur pertinence et leur traçabilité puissent être garanties tout au long de leur cycle de vie.
The discipline that aims to organise, structure, trace and select data in such a way that its quality, availability, relevance and traceability can be guaranteed throughout the life cycle of the data.
DefDataEngineering01
Discipline qui est liée aux aspects techniques des systèmes, du traitement, des modèles et de la gestion des données, y compris, mais sans s'y limiter, le big data.
Discipline which is related to the engineering aspects of systems, processing, models and management of data, including but not limited to big data.
DefDataEngineering02
Computational process that extracts patterns by analysing quantitative data from different perspectives and dimensions, categorizing it, and summarizing potential relationships and impacts.
Processus informatique qui permet d'extraire des modèles en analysant des données quantitatives de différentes perspectives et dimensions, en les catégorisant et en résumant les relations et les impacts potentiels.
DefDataMining01
Degree to which the characteristics of data satisfy stated and implied needs when used under specified conditions.
Mesure dans laquelle les caractéristiques des données répondent aux besoins exprimés et implicites lorsqu'elles sont utilisées dans des conditions spécifiées.
DefDataQuality01
La mesure dans laquelle les données sont exemptes de défauts et possèdent les caractéristiques souhaitées.
The extent to which data are free of defects and possess desired features
DefDataQuality02
Process to select a subset of data samples intended to present patterns and trends similar to that of the larger dataset being analysed.
Processus de sélection d'un sous-ensemble d'échantillons de données destiné à présenter des modèles et des tendances similaires à ceux de l'ensemble de données plus large analysé.
DefDataSampling01
Data science refers to the process for extracting knowledge from data – the approach can be either through exploration or by hypothesis testing. Data science refers to the complete data analytics lifecycle where data analytics is understood.
La science des données fait référence au processus d'extraction de connaissances à partir de données - l'approche peut être soit par l'exploration, soit par la vérification d'hypothèses. La science des données fait référence au cycle de vie complet de l'analyse des données dans lequel l'analyse des données est comprise.
DefDataScience01
A broad field that refers to the collective processes, theories, concepts, tools and technologies that enable the extraction of information and analysis to acquire knowledge from that information.
Un vaste domaine qui fait référence aux processus, théories, concepts, outils et technologies collectifs qui permettent l'extraction d'informations et l'analyse pour acquérir des connaissances à partir de ces informations.
DefDataScience02
An aggregation of data, typically spawning more than one physical file,that are processed together and serve collectively as input or output of a computation or data ac-quisition process.
Un agrégat de données, générant généralement plus d'un fichier physique, qui sont traitées ensemble et servent collectivement d'entrée ou de sortie d'un processus de calcul ou d'acquisition de données.
DefDataset01
Approach to creating rich hierarchical representations through the training of neural networks with one or more hidden layers.
Approche visant à créer des représentations hiérarchiques riches par l'entraînement de réseaux neuronaux comportant une ou plusieurs couches cachées.
DefDeepLearning01
A specific type of machine learning based on the use of large (deep) neural networks to learn abstract representations of the input data through the use of multiple layers.
Un type spécifique d'apprentissage automatique basé sur l'utilisation de grands réseaux neuronaux (profonds) pour apprendre des représentations abstraites des données d'entrée par l'utilisation de couches multiples.
DefDeepLearning02
La capacité de fournir un service auquel on peut faire confiance. Cela implique : - Disponibilité : disponibilité pour un service correct ; - Fiabilité : continuité d'un service correct ; - Sécurité : absence de conséquences catastrophiques sur le ou les utilisateurs et l'environnement ; - Confidentialité : absence de divulgation non autorisée d'informations ; - Intégrité : absence d'altérations inappropriées du système ; - Maintenabilité : capacité à subir des modifications et des réparations. - Sécurité : existence simultanée de la disponibilité pour les utilisateurs autorisés uniquement, de la confidentialité et de l'intégrité.
The ability to deliver service that can justifiably be trusted. It entails: - Availability: readiness for correct service; - Reliability: continuity of correct service; - Safety: absence of catastrophic consequences on the user(s) and the environment; - Confidentiality: absence of unauthorized disclosure of information; - Integrity: absence of improper system alterations; - Maintainability: ability to undergo modifications, and repairs. - Security: the concurrent existence of availability for authorized users only, confidentiality, and integrity (with ‘improper’ meaning ‘unauthorized’ here)
DefDependability01
Ability to deliver services that can justifiably be trusted.
Capacité à fournir des services auxquels on peut légitimement faire confiance.
DefDependability02
Descriptive Analytics use data aggregation and data mining to provide insight into the past and answer: “What has happened?”
L'analyse descriptive utilise l'agrégation et l'exploration de données pour donner un aperçu du passé et répondre à la question suivante : "Que s'est-il passé ?"
DefDescriptiveAnalytics01
Processus visant à définir l'architecture, les éléments du système, les interfaces et les autres caractéristiques d'un système ou d'un élément du système.
The process to define the architecture, system elements, interfaces, and other characteristics of a system or system element.
DefDesign01
Ensemble de connaissances et de compétences relatives à une spécialité.
Specific field of knowledge or expertise.
DefDomain01
Partie d'un réseau d'ordinateurs dans laquelle les ressources ou l'adressage dépendent d'une autorité commune.
That part of a computer network in which the resources or addressing are under common control.
DefDomain02
Connaissance accumulée dans un domaine particulier.
Knowledge accumulated in a particular domain.
DefDomainKnowledge01
Model of a specific field of knowledge or expertise.
Modèle représentant l'ensemble des connaissances et des compétences relatives à une spécialité.
DefDomainModel01
Cadre générique pour fournir une confiance justifiée dans les capacités des systèmes autonomes intégrant des composants basés sur l'apprentissage automatique.
Generic framework to provide justified confidence in the capabilities of autonomous systems embedding machine learning-based components.
DefDynamicAssuranceCase01
Extent to which planned activities are realized and planned results achieved.
Niveau de réalisation des activités planifiées et d'obtention des résultats escomptés.
DefEffectiveness01
Rapport entre le résultat obtenu et les ressources utilisées.
Relationship between the results achieved and the resources used.
DefEfficiency01
Moralement correct (ou, alternativement : relatif aux croyances sur ce qui est moralement correct et incorrect).
Morally right (or, alternatively: relating to beliefs about what is morally right and wrong).
DefEthical01
Computer system that provides for expertly solving problems in a given field or application area by drawing inferences from a knowledge base developed from human expertise. The term "expert system" is sometimes used synonymously with "knowledge-based system", though it is usually taken to emphasize expert knowledge. Some expert systems are able to improve their knowledge base and develop new inference rules based on their experience with previous problems.
Système informatique qui aide à résoudre les problèmes dans un domaine d'application déterminé, à la manière d'un expert et en faisant des inférences à partir d'une base de connaissances fondée sur l'expérience et la compétence humaines. Le terme «système expert» est parfois utilisé comme synonyme de «système à base de connaissances», bien qu'il mette en évidence la connaissance d'expert. Certains systèmes experts peuvent améliorer leur base de connaissances et créer de nouvelles règles d'inférence à partir de l'expérience acquise lors d ela résolution de problèmes antérieurs.
DefExpertSystem01
La mesure dans laquelle le comportement d'un modèle peut être rendu compréhensible pour les humains.
The extent to which the behaviour of a model can be made understandable to humans
DefExplainability01
Property of an AI system to express important factors influencing the AI system results in a way that humans can understand.
Propriété d'un système d'IA capable de présenter les facteurs importants qui influencent les résultats du système d'IA, de manière compréhensible par un humain.
DefExplainability02
Explanation: Systems deliver accompanying evidence or reason(s) for all outputs. Meaningful: Systems provide explanations that are understandable to individual users. Explanation Accuracy: The explanation correctly reflects the system’s process for generating the output. Knowledge Limits: The system only operates under conditions for which it was designed or when the system reaches a sufficient confidence in its output.
Explication : Les systèmes fournissent des preuves ou des raisons pour tous les résultats. Significatif : Les systèmes fournissent des explications qui sont compréhensibles pour les utilisateurs individuels. Exactitude de l'explication : L'explication reflète correctement le processus utilisé par le système pour générer les résultats. Limites des connaissances : Le système ne fonctionne que dans les conditions pour lesquelles il a été conçu ou lorsque le système atteint un niveau de confiance suffisant dans ses résultats.
DefExplainability03
Explainability is associated with the notion of explanation as an interface between humans and a decision maker that is, at the same time, both an accurate proxy of the decision maker and comprehensible to humans.
L'explicabilité est associée à la notion d'explication en tant qu'interface entre les humains et un décideur qui est, à la fois, une représentation exacte du décideur et compréhensible pour les humains.
DefExplainability04
An explainable Artificial Intelligence is one that produces details or reasons to make its functioning clear or easy to understand.
Une Intelligence Artificielle explicable est celle qui produit des détails ou des raisons pour rendre son fonctionnement clair ou facile à comprendre.
DefExplainableArtificialIntelligence01
Component of a knowledge-based system that explains how solutions were derived and justifies the steps used in reaching them.
Elément d'un système à base de connaissances qui explique comment les solutions ont été obtenues et qui décrit les différentes étapes permettant d'y arriver.
DefExplanationFacility01
Mesure de performance utilisée pour évaluer un classifieur, qui fournit un équilibre (la moyenne harmonique) entre le rappel et la précision.
Performance metric used to evaluate a classifier, which provides a balance (the harmonic average) between recall and precision.
DefF1Score01
Elimination de l'aptitude d'un élément à remplir une fonction comme prévu.
Elimination of the ability of an element, to perform a function as required.
DefFailure01
Impartial and just treatment or behaviour without favoritism or discrimination.
Traitement ou comportement impartial et juste, sans favoritisme ni discrimination.
DefFairness01
Fairness refers to a variety of ideas known as equity, impartiality, egalitarianism, non-discrimination and justice. Fairness embodies an ideal of equal treatment between individuals or between groups of individuals. This is what is generally referred to as ‘substantive’ fairness. But fairness also encompasses a procedural perspective, that is the ability to seek and obtain relief when individual rights and freedoms are violated
L'équité fait référence à une variété d'idées connues sous le nom d'équité, d'impartialité, d'égalitarisme, de non-discrimination et de justice. L'équité incarne un idéal d'égalité de traitement entre des individus ou entre groupes d'individus. C'est ce que l'on appelle généralement l'équité "substantive". Mais l'équité englobe également une perspective procédurale, à savoir la la capacité de demander et d'obtenir réparation lorsque les droits et libertés individuels sont violés.
DefFairness02
Déclaration erronée d'un échec alors qu'il s'agit en réalité d'une réussite.
Incorrect reporting of a failure when in reality it is a pass
DefFalseNegative01
Déclaration erronée d'une réussite alors qu'il s'agit en réalité d'un échec.
Incorrect reporting of a pass when in reality it is a failure.
DefFalsePositive01
Activity in machine learning in which those attributes in the raw data that best represent the underlying relationships that should appear in the model are identified for use in the training data.
Activité d'apprentissage automatique dans laquelle les attributs des données brutes qui représentent le mieux les relations sous-jacentes qui devraient apparaître dans le modèle sont identifiés pour être utilisés dans les données d'entraînement.
DefFeatureEngineering01
Absence de risque déraisonnable dû à des dangers causés par un mauvais fonctionnement des systèmes E/E [Electroniques / Electriques].
Absence of unreasonable risk due to hazards caused by malfunctioning behaviour of E/E [Eletrical / Electronic] systems.
DefFunctionalFailure01
Human rights enshrined in the EU Treaties, the Charter of Fundamental Rights (the Charter), and international human rights Law.
Les droits de l'homme consacrés par les traités de l'UE, la Charte des droits fondamentaux (la Charte) et le droit international en matière de droits de l'homme.
DefFundamentalRights01
A type of construct in neural network technology that is composed of two neural networks: a generative network, that generates samples, and a discriminative network, that tries to detect whether a sample is real or the result of the generator.
Un type de construction de réseau neuronal qui est composé de deux réseaux neuronaux : un réseau génératif, qui génère des échantillons, et un réseau discriminatif, qui tente de détecter si un échantillon est réel ou le résultat du générateur.
DefGenerativeAdversarialNetworks01
Algorithm which simulates natural selection by creating and evolving a population of individuals (solutions) for optimization problems.
Algorithme qui simule la sélection naturelle en créant et en faisant évoluer une population d'individus (solutions) pour des problèmes d'optimisation.
DefGeneticAlgorithm01
Graphical argumentation notation that can be used to document explicitly the individual elements of any argument (claims, evidence and contextual information) and, perhaps more significantly, the relationships that exist between these elements
Une notation graphique de l'argumentation qui peut être utilisée pour documenter explicitement les éléments individuels de tout argument (affirmations, preuves et informations contextuelles) et, peut-être de manière plus significative, les relations qui existent entre ces éléments.
DefGoalStructuringNotation01
System of directing and controlling.
Système de direction et de contrôle.
DefGovernance01
System which, given a particular set of inputs and starting state, will always produce the same set of outputs and final state.
Système qui, étant donné un ensemble particulier d'entrées et un état de départ, produira toujours le même ensemble de sorties et le même état final.
DefGrity01
Blessure physique ou atteinte à la santé des personnes, ou atteinte aux biens ou à l'environnement.
Injury or damage to the health of people or damage to property or the environment.
DefHarm01
Potential source of harm.
Source potentielle de dommage.
DefHazard01
Any exploratory method of solving problems in which an evaluation is made of the progress towards an acceptable final result using a series of approximate results, for example by a process of guided trial and error.
Méthode de résolution de problèmes consistant en une suite d'essais donnant des résultats approchés, avec contrôle de la progression vers un résultat final acceptable, par exemple la méthode par approximations successives.
DefHeuristicMethod01
Ad hoc rule written to formalize the knowledge and experience an expert uses to solve a problem.
Règle ad hoc permettant de formaliser les connaissances et l'expérience auxquelles un expert fait appel pour résoudre un problème.
DefHeuristicRule01
Recherche basée sur l'expérience et le jugement, utilisée pour obtenir des résultats acceptables sans garantie de succès.
Search, based on experience and judgment, used to obtain acceptable results without guarantee of success.
DefHeuristicSearch01
Planification qui consiste à préciser les détails d'un plan en le décomposant en sous-plans représentés hiérarchiquement.
Planning that refines the vague parts of a plan into more detailed subplans by generating a hierarchical representation of it.
DefHierarchicalPlanning01
AI systems that create a high risk to the health and safety or fundamental rights of natural persons.
Systèmes d’IA qui présentent un risque élevé pour la santé, la sécurité ou les droits fondamentaux des personnes physiques.
DefHighRiskAISystem01
External environmental, organisational, and job factors which influence behaviour, physical or cognitive characteristics, or social behaviour, of a person. Human factors can have a significant influence on the interaction within, and the functioning of, management systems.
Facteurs externes d'environnement, d'organisation et de travail qui influencent le comportement, les caractéristiques physiques ou cognitives, ou le comportement social d'une personne. Les facteurs humains peuvent avoir une influence significative sur l'interaction au sein des systèmes de gestion et sur leur fonctionnement.
DefHumanFactors01
Il s'agit de la capacité à superviser l'activité globale du système d'IA (y compris son impact économique, sociétal, juridique et éthique plus large) et de la capacité à décider quand et comment utiliser le système d'IA dans une situation donnée.
Refers to the capability to oversee the overall activity of the AI system (including its broader economic, societal, legal and ethical impact) and the ability to decide when and how to use the AI system in any particular situation.
DefHumanInCommand01
Il s'agit de la capacité d'intervention humaine dans chaque cycle de décision du système.
Refers to the capability for human intervention in every decision cycle of the system.
DefHumanInTheLoop01
A purposeful combination of human and cyber-physical elements that collaboratively pursue goals that are unachievable by either individually.
Une combinaison intentionnelle d'entités humaines et cyber-physiques qui poursuivent en collaboration des objectifs impossibles à atteindre par l'un ou l'autre individuellement.
DefHumanMachineTeaming01
Integration of human interaction with machine intelligence capabilities.
Intégration de l'interaction humaine avec les capacités d'intelligence de la machine.
DefHumanMachineTeaming02
Il s'agit de la capacité d'intervention humaine pendant le cycle de conception du système et de surveillance du fonctionnement du système.
Refers to the capability for human intervention during the design cycle of the system and monitoring the system’s operation.
DefHumanOnTheLoop01
HSI is the interdisciplinary technical and management process for integrating human considerations within and across all system elements.
L'IHS est le processus interdiciplinaire technique et de management pour l'intégration des considérations relatives à l'humain dans et entre les différents éléments du système.
DefHumanSystemIntegration01
Paramètres qui sont utilisés pour contrôler le comportement de l'algorithme d'apprentissage (par exemple, le nombre de couches cachées, le taux d'apprentissage, le nombre de neurones par couche). Les valeurs des hyperparamètres ne sont pas adaptées par l'algorithme d'apprentissage.
Settings that are used to control the behavior of the learning algorithm (e.g. number of hidden layers, learning rate, number of neurons per layer). The values of hyperparameters are not adapted by the learning algorithm.
DefHyperparameter01
A process for obtaining credit toward approval and certification by accepting or finding that an IMA module, application, and/or off-aircraft IMA system complies with specific requirements. Credit granted for individual tasks contributes to the overall certification goal. N.B. very domain specific.
Processus permettant d'obtenir un crédit en vue de l'approbation et de la certification en acceptant ou en constatant qu'un module IMA, une application et/ou un système IMA hors aéronef est conforme à des exigences spécifiques. Le crédit accordé pour les tâches individuelles contribue à l'objectif global de certification. N.B. : très spécifique au domaine.
DefIncrementalAcceptance01
Measure that provides an estimate or evaluation.
Mesure qui fournit une estimation ou une évaluation.
DefIndicator01
Raisonnement qui consiste à dériver une conclusion d'une prémisse connue.
Reasoning by which conclusions are derived from known premises.
DefInference01
Component of an expert system that applies principles of reasoning to draw conclusions from representations of information stored in a knowledge base.
Elément d'un système expert qui utilise des méthodes de raisonnement pour tirer des conclusions à partir des représentations d'informations stockées dans une base de connaissances.
DefInferenceEngine01
Données porteuses de sens. [où data signifie : "éléments factuels concernant un objet"]
Meaningful data. [data being "facts about an object"]
DefInformation01
Information represents the properties of objects and events, but in a more compact and useful form. The difference between data and information is functional, not structural. Information can be represented as descriptions, answers to questions that begin with such words as who, what, when, where, and how many.
Les informations représentent les propriétés des objets et des événements, mais sous une forme plus compacte et plus utile. La différence entre les données et les informations est fonctionnelle et non structurelle. Les informations peuvent être représentées sous forme de descriptions, de réponses à des questions qui commencent par des mots tels que qui, quoi, quand, où et combien.
DefInformation02
Connaissance concernant un objet tel qu'un fait, un événement, une chose, un processus ou une idée, y compris une notion, et qui, dans un contexte déterminé, a une signification particulière.
Knowledge concerning objects, such as facts, events, things, processes, or ideas, including concepts, that within a certain context has a particular meaning.
DefInformation03
Connaissance qui réduit ou supprime l'incertitude concernant la réalisation d'un événement particulier appartenant à un ensemble déterminé d'événements possibles. En théorie de l'information, le mot «événement» a le sens qu'il prend dans le calcul des probabilités. Un événement peut être, par exemple : la présence d'un élément donné d'un ensemble; l'existence d'un caractère particulier, ou d'un mot particulier, dans un message déterminé ou dans une position déterminée d'un message; n'importe lequel des résultats possibles d'une expérience.
Knowledge which reduces or removes uncertainty about the occurrence of a specific event from a given set of possible events. In information theory, the concept "event" is to be understood as used in the theory of probability. For instance, an event may be: the presence of a specific element in a given set of elements; the occurrence of a specific character or word in a given message or in a given position of a message; any one of the distinct results an experiment may yield.
DefInformation04
Etude systématique des informations et de leur flux, au sein d'un système existant ou projeté.
Systematic investigation of information and its flow in a real or planned system.
DefInformationAnalysis01
Remplacement d'une variable par une valeur ou création d'un exemple à partir d'une classe. Exemple : Un malade particulier est une instanciation de l'objet générique «patient». Dans un système à base de règles, l'instanciation résulte de l'appariement réussi d'une règle au contenu de la base de connaissances.
Substitution of a value for a variable, or creation of an example from a class. Example: A specific sick person is an instantiation of the generic object "patient". In a rule-based system, an instantiation is the result of successfully matching a rule against the contents of the knowledge base.
DefInstantiation01
Property of accuracy and completeness.
Propriété d'exactitude et de complétude.
DefIntegrity01
Valeur représentant les caractéristiques propres au projet, telles que la complexité, la criticité, le risque, le niveau de sûreté, le niveau de sécurité, les performances souhaitées et la fiabilité, qui définissent l'importance du système, du logiciel ou du matériel pour l'utilisateur.
Value representing project-unique characteristic, such as complexity, criticality, risk, safety level, security level, desired performance, and reliability, that define the importance of the system, software, or hardware to the user.
DefIntegrityLevel01
Degree to which software complies or must comply with a set of stakeholder-selected software and/or software-based system characteristics defined to reflect the importance of the software to its stakeholders.
Degré auquel le logiciel se conforme ou doit se conformer à un ensemble de caractéristiques du logiciel et/ou du système à base de logiciel sélectionnées par les parties prenantes et définies pour refléter l'importance du logiciel pour ces dernières.
DefIntegrityLevel02
Symbolic value representing a degree of compliance within an integrity level scheme.
Valeur symbolique représentant un degré de conformité dans un schéma de niveau d'intégrité.
DefIntegrityLevel03
Claim of a system, product, or element that includes limitations on a property's values, the claim's scope of applicability, and the allowable uncertainty regarding the claim's achievement.
Revendication d'un système, d'un produit ou d'un élément qui comprend des limitations sur les valeurs d'une propriété, le champ d'application de la revendication et l'incertitude permise concernant la réalisation de la revendication.
DefIntegrityLevel04
Degré de confiance requis pour que le système d'intérêt réponde à la revendication de niveau d'intégrité associée.
Required degree of confidence that the system-of-interest meets the associated integrity level claim.
DefIntegrityLevel05
La capacité d'apprendre, de comprendre et de trouver des solutions à des problèmes dans un domaine spécifique.
The capability of learning, understanding and finding solutions for problems in a specific domain.
DefIntelligence01
Comportement spécifié de la fonctionnalité attendu, y compris l'interaction avec les éléments.
Specified behaviour of the intended functionality including interaction with items.
DefIntendedBehaviour01
Behaviour specified for a system.
Comportement spécifié pour un système.
DefIntendedFunctionality01
La capacité d'expliquer ou de fournir le sens en termes compréhensibles à un humain.
The ability to explain or to provide the meaning in understandable terms to a human.
DefInterpretability01
Process of locating, collecting, and refining knowledge and converting it into a form that can be further processed by a knowledge-based system. Knowledge acquisition normally implies the intervention of a knowledge engineer, but it is also an important component of machine learning.
Processus consistant à repérer, recueillir et structurer des connaissances en vue de les rendre utilisables par un système à base de connaissances. L'acquisition des connaissances suppose normalement l'intervention d'un cogniticien, mais représente aussi une composante importante de l'apprentissage automatique.
DefKnowledgeAcquisition01
Base de données contenant des règles d'inférence et des informations relatives à l'expérience et la compétence humaines dans un domaine particulier. Dans les systèmes autodidactes, la base de connaissances contient aussi des informations provenant de la résolution de problèmes antérieurs.
Database that contains inference rules and information about human experience and expertise in a domain. In self-improving systems, the knowledge base additionally contains information resulting from the solution of previously encountered problems.
DefKnowledgeBase01
Knowledge-based methods are based on ontologies and huge databases of notions, information, and rules.
Les méthodes fondées sur la connaissance reposent sur des ontologies et d'énormes bases de données de notions, d'informations et de règles.
DefKnowledgeBasedMethods01
Information processing system that provides for solving problems in a particular domain or application area by drawing inferences from a knowledge base. The term "knowledge-based system" is sometimes used synonymously with "expert system", which is usually restricted to expert knowledge. Some knowledge-based systems have learning capabilities.
Système de traitement de l'information qui aide à résoudre les problèmes dans un domaine d'application particulier en faisant des inférences à partir d'une base de connaissances. Le terme «système à base de connaissances» est parfois utilisé comme synonyme de «système expert», qui est normalement restreint aux connaissances d'experts. Certains systèmes à base de connaissances sont capables d'apprentissage.
DefKnowledgeBasedSystem01
Discipline concerned with acquiring knowledge from domain experts and other knowledge sources and incorporating it into a knowledge base. The term "knowledge engineering" sometimes refers particularly to the art of designing, building, and maintaining expert systems and other knowledge-based systems.
Discipline consacrée à l'acquisition des connaissances auprès d'experts ou d'autres sources de connaissances et à leur intégration dans une base de connaissances. Plus généralement, le terme «génie cognitif» peut désigner l'art de concevoir, de construire et d'assurer la maintenance des systèmes experts ou d'autres systèmes à base de connaissances.
DefKnowledgeEngineering01
Knowledge graphs are large networks of entities, their semantic types, properties, and relationships between entities.
Les graphes de connaissances sont de grands réseaux d'entités, de leurs types sémantiques, de leurs propriétés et des relations entre les entités.
DefKnowledgeGraph01
Process or result of encoding and storing knowledge in a knowledge base
Processus consistant à coder et à stocker des connaissances dans une base de connaissances, ou résultat de ce processus.
DefKnowledgeRepresentation01
Identificateur associé à un ensemble d'éléments de données.
Identifier that is attached to a set of data elements.
DefLabel01
L'apprentissage représente l'accroissement des connaissances par l'expérience.
Learning indicates incrementation of knowledge through experience.
DefLearning01
Process by which a biological or an automatic system gains knowledge or skills that it may use to improve its performance.
Processus par lequel un système vivant ou automatique acquiert des connaissances ou des aptitudes qu'il peut utiliser pour améliorer ses performances.
DefLearning02
Process by which a neural network improves its performance by adjustment of its parameters in response to a succession of input patterns. In general, learning consists in connection weights adjustment.
Processus par lequel un réseau neuronal améliore son mode de fonctionnement par ajustement de ses paramètres en réponse à une suite de formes d'entrée. En général, l'apprentissage consiste à ajuster les poids synaptiques.
DefLearning03
Learning strategy that combines inductive learning and deductive learning so that inductions determine the common characteristics of concepts being compared or associated, and deductions derive from these characteristics the features expected of the concept being learned. Learning by analogy requires the ability to recognize the similarity between two problems and to use rules developed in one problem space in order to solve a problem in another problem space.
Stratégie d'apprentissage, à la fois inductive et déductive, qui fait appel à l'induction pour déterminer les caractéristiques communes des concepts comparés ou associés, et à la déduction pour dériver de ces caractéristiques les traits distinctifs d'un concept à apprendre. L'apprentissage par analogie requiert l'aptitude à reconnaître la similitude entre deux problèmes et à appliquer les règles élaborées pour un espace de problème à un autre espace de problème.
DefLearningByAnalogy01
Importance d'un risque exprimée en termes de combinaison des conséquences et de leur vraisemblance.
Magnitude of a risk expressed in terms of the combination of consequences and their likelihood.
DefLevelOfRisk01
L'évolution d'un système, d'un produit, d'un service, d'un projet ou de toute autre entité créée par l'homme, de sa conception à son retrait. Un cycle de vie peut être décrit à l'aide d'un modèle fonctionnel abstrait qui représente la conceptualisation d'un besoin pour le système, sa réalisation, son utilisation, son évolution et son élimination.
The evolution of a system, product, service, project or other human-made entity from conception through retirement. A life cycle can be described using an abstract functional model that represents the conceptualization of a need for the system, its realization, utilization, evolution and disposal.
DefLifeCycle01
Evolution of a system, product, service, project or other human-made entity, from conception through retirement.
Évolution d'un système, d'un produit, d'un service, d'un projet ou de toute autre entité créée par l'homme, depuis sa conception jusqu'à son retrait.
DefLifeCycle02
Chance of something happening. Note 1 to entry: In risk management terminology, the word “likelihood” is used to refer to the chance of something happening, whether defined, measured or determined objectively or subjectively, qualitatively or quantitatively, and described using general terms or mathematically [such as a probability (3.6.1.4) or a frequency (3.6.1.5) over a given time period]. Note 2 to entry: The English term “likelihood” does not have a direct equivalent in some languages; instead, the equivalent of the term “probability” is often used. However, in English, “probability” is often narrowly interpreted as a mathematical term. Therefore, in risk management terminology, “likelihood” is used with the intent that it should have the same broad interpretation as the term “probability” has in many languages other than English.
Possibilité que quelque chose se produise. Note 1 à l’article: Dans la terminologie du management du risque, le mot «vraisemblance» est utilisé pour indiquer la possibilité que quelque chose se produise, que cette possibilité soit définie, mesurée ou déterminée de façon objective ou subjective, qualitative ou quantitative, et qu'elle soit décrite au moyen de termes généraux ou mathématiques [telles une probabilité (3.6.1.4) ou une fréquence (3.6.1.5) sur une période donnée]. Note 2 à l’article: Le terme anglais «likelihood» (vraisemblance) n'a pas d'équivalent direct dans certaines langues et c'est souvent l'équivalent du terme «probability» (probabilité) qui est utilisé à la place. En anglais, cependant, le terme «probability» (probabilité) est souvent limité à son interprétation mathématique. Par conséquent, dans la terminologie du management du risque, le terme «vraisemblance» est utilisé avec l'intention qu'il fasse l'objet d'une interprétation aussi large que celle dont bénéficie le terme «probability» (probabilité) dans de nombreuses langues autres que l'anglais.
DefLikelihood01
Les méthodes basées sur la logique consistent en une logique parmi plusieurs. Elles sont souvent utilisées dans le cadre de la résolution de problèmes.
Logic-based methods consist of one out of several logics. They are often used in case of problem-solving.
DefLogicBasedMethods01
L'apprentissage automatique est une branche de l'intelligence artificielle (IA) [...] qui fait référence à la détection automatisée de modèles significatifs dans les données. [Il couvre] un ensemble de techniques qui peuvent "apprendre" à partir de l'expérience (données d'entrée).
Machine learning is a branch of artificial intelligence (AI) […] which refers to automated detection of meaningful patterns in data. [It covers] a set of techniques that can “learn” from experience (input data).
DefMachineLearning01
By learning, we refer to the ability of systems to automatically learn, decide, predict, adapt and react to changes, improving from experience, without being explicitly programmed. ML is widely included in the vast majority of efforts to identify AI categories, as the basic algorithmic approach to achieve AI regardless the type of learning, namely reinforcement, supervised, semi-supervised, unsupervised.
Par apprentissage, nous entendons la capacité des systèmes à apprendre, décider, prédire, s'adapter et réagir automatiquement aux changements, en s'améliorant grâce à l'expérience, sans être explicitement programmés. Le ML est largement inclus dans la grande majorité des efforts visant à identifier les catégories d'IA, en tant qu'approche algorithmique de base pour atteindre l'IA, quel que soit le type d'apprentissage, à savoir renforcement, supervisé, semi-supervisé, non supervisé.
DefMachineLearning02
Process by which a functional unit improves its performance by acquiring new knowledge or skills, or by reorganizing existing knowledge or skills.
Processus par lequel une unité fonctionnelle améliore son mode de fonctionnement par acquisition des connaissances et des aptitudes nouvelles, ou par réorganisation des connaissances et des aptitudes existantes.
DefMachineLearning03
Construction mathématique qui génère une inférence ou une prédiction, sur la base de données d'entrée.
Mathematical construct that generates an inference or prediction, based on input data.
DefMachineLearningModel01
Ability of extending/improving a given system while maintaining its compliance with the unchanged requirements..
Capacité à étendre/améliorer un système donné tout en maintenant sa conformité aux exigences inchangées...
DefMaintenability01
Les mesures "opérationnelles" du succès qui sont étroitement liées à la réalisation de la mission ou de l'objectif opérationnel évalué, dans l'environnement opérationnel prévu et dans un ensemble de conditions spécifiées ; c'est-à-dire la mesure dans laquelle la solution atteint l'objectif visé.
The “operational” measures of success that are closely related to the achievement of the mission or operational objective being evaluated, in the intended operational environment under a specified set of conditions; i.e., how well the solution achieves the intended purpose.
DefMeasureOfEffectiveness01
Les mesures qui caractérisent les attributs physiques ou fonctionnels relatifs au fonctionnement du système, mesurés ou estimés dans des conditions d'environnement d'essai et/ou opérationnel spécifiées.
The measures that characterize physical or functional attributes relating to the system operation, measured or estimated under specified testing and/or operational environment conditions.
DefMeasureOfPerformance01
Usage of the system by a human in a way not intended by the manufacturer of the system.
Utilisation du système par une personne d'une manière non prévue par le fabricant du système.
DefMisuse01
A selective representation of some system whose form and content are chosen based on a specific set of concerns. The model is related to the system by an explicit or implicit mapping.
Une représentation sélective d'un certain système dont la forme et le contenu sont choisis en fonction d'un ensemble spécifique de préoccupations. Le modèle est lié au système par une correspondance explicite ou implicite.
DefModel01
A physical, mathematical, or otherwise logical representation of a system, entity, phenomenon, or process.
Une représentation physique, mathématique ou logique d'un système, d'une entité, d'un phénomène ou d'un processus.
DefModel02
A representation of one or more concepts that may be realized in the physical world.
Une représentation d'un ou plusieurs concepts qui peuvent être réalisés dans le monde physique.
DefModel03
A simplified representation of a system at some particular point in time or space intended to promote understanding of the real system.
Une abstraction d'un système, visant à comprendre, communiquer, expliquer ou concevoir des aspects intéressants de ce système.
DefModel04
Abstract representation of a given set of aspects of a system/subsystem.
Représentation abstraite d'un ensemble donné d'aspects d'un système/sous-système.
DefModel05
A monitor is a device that reads a finite trace and yield a certain verdict.
Un moniteur est un appareil qui lit une trace finie et donne un certain verdict.
DefMonitor01
Le NLP, en tant que tâche principale de la communication, fait référence à la capacité de la machine à identifier, traiter, comprendre et/ou générer des informations dans les communications humaines écrites et orales. Il est considéré comme un sous-domaine de l'IA par plusieurs stratégies nationales et experts en IA, englobant des applications telles que la génération de texte, l'exploration de texte, la classification et la traduction automatique.
NLP, as the main task of communication, refers to the machine’s ability to identify, process, understand and/or generate information in written and spoken human communications. It is considered as an AI subdomain from several national strategies and AI experts, encompassing applications such as text generation, text mining, classification, and machine translation
DefNaturalLanguageProcessing01
Network of primitive processing elements connected by weighted links with adjustable weights, in which each element produces a value by applying a non-linear function to its input values, and transmits it to other elements or presents it as an output value.
Réseau d'éléments de traitement primitifs reliés par des liens pondérés avec des poids ajustables, dans lequel chaque élément produit une valeur en appliquant une fonction non linéaire à ses valeurs d'entrée, et la transmet à d'autres éléments ou la présente comme une valeur de sortie.
DefNeuralNetwork01
Detection by the driver or Higly Automated Vehicle (HAV) system of any circumstance that is relevant to the immediate driving task, as well as the implementation of the appropriate driver or HAV system response to such circumstance. For purposes of this Guidance, the HAV system is responsible for performing the OEDR while in its ODD and automation is engaged.
La détection par le conducteur ou le système de véhicule hautement automatisé (VHA) de toute circonstance pertinente pour la tâche de conduite immédiate, ainsi que la mise en œuvre de la réponse appropriée du conducteur ou du système VHA à cette circonstance. Aux fins du présent guide, le système VAH est responsable de l'exécution de l'OEDR lorsqu'il est dans son ODD et que l'automatisation est engagée.
DefObjectAndEventDetectionAndResponse01
Déclaration verbale et graphique des hypothèses ou des intentions d'une organisation concernant une opération ou une série d'opérations d'un système ou d'un ensemble connexe de systèmes.
Verbal and graphic statement of an organization’s assumptions or intent in regard to an operation or series of operations of a system or a related set of systems.
DefOperationalConcept01
Conditions de fonctionnement dans lesquelles un système d'automatisation de la conduite donné ou une de ses caractéristiques est spécifiquement conçu pour fonctionner, y compris, mais sans s'y limiter, les restrictions environnementales, géographiques et temporelles, et/ou la présence ou l'absence requise de certaines caractéristiques du trafic ou de la chaussée.
Operating conditions under which a given driving automation system or feature thereof is specifically designed to function, including, but not limited to, environmental, geographical, and time-of-day restrictions, and/or the requisite presence or absence of certain traffic or roadway characteristic.
DefOperationalDesignDomain01
Les propriétés générales sont destinées à définir un ensemble suffisant de propriétés pour prendre des décisions d'approbation. En d'autres termes, lorsqu'une approbation est demandée pour l'utilisation d'une entité particulière sur un aéronef, s'il peut être démontré que l'entité possède ces propriétés dans leur intégralité, l'approbation de l'utilisation de cette entité sur un aéronef est appropriée.
The Overarching Properties are intended to define a sufficient set of properties for making approval decisions. That is, when approval is sought for using a particular entity on an aircraft, if the entity can be shown to possess these properties in their entirety, then granting approval for using that entity on an aircraft is appropriate.
DefOverarchingProperties01
Generation of a machine learning model that corresponds too closely to the training data, resulting in a model that finds it difficult to generalize to new data.
Génération d'un modèle d'apprentissage automatique qui correspond trop étroitement aux données d'apprentissage, ce qui se traduit par un modèle qui a du mal à se généraliser à de nouvelles données.
DefOverfitting01
Ensemble de caractéristiques et de leurs relations servant à reconnaître une entité dans un contexte donné. Ces caractéristiques peuvent appartenir à une figure géométrique, un son, une image, un signal ou un texte.
Set of features and their relationships used to recognize an entity within a given context. These features may include a geometrical shape, a sound, a picture, a signal, or text.
DefPattern01
Identification, by a functional unit, of physical or abstract patterns, and of structures and configurations.
Identification, par une unité fonctionnelle, de formes physiques ou abstraites, de structures ou de configurations.
DefPatternRecognition01
La perception fait référence à la capacité des systèmes à prendre conscience de leur environnement par le biais des sens : vision, audition, manipulation, etc., la vision et l'audition étant les domaines les plus développés en IA.
Perception refers to systems’ ability to become aware of their environment through the senses: vision, hearing, manipulation. etc., being vision and hearing the most developed areas in AI.
DefPerception01
La perception décrit la connaissance de l'environnement par la transformation d'entrées sensorielles brutes en informations techniquement traitables. Les entrées sensorielles peuvent être des images, des vidéos ou des données sonores.
Perception describes knowledge about the environment by transforming raw sensorial inputs into technically processable information. Sensorial inputs can be images, videos, or sound data.
DefPerception02
L'objectif principal de la planification automatisée concerne la conception et l'exécution de stratégies (par exemple, un ensemble organisé d'actions) pour mener à bien une certaine activité, et est généralement réalisée par des agents intelligents, des robots autonomes et des véhicules sans pilote. Contrairement aux problèmes classiques de contrôle et de classification, les solutions sont complexes et doivent être découvertes et optimisées dans un espace multidimensionnel.
The main purpose of automated planning concerns the design and execution of strategies (e.g., an organised set of actions) to carry out some activity, and typically performed by intelligent agents, autonomous robots and unmanned vehicles. Unlike classical control and classification problems, the solutions are complex and must be discovered and optimised in the multidimensional space.
DefPlanning01
La planification est la capacité de fixer et d'atteindre des objectifs. Plus précisément : un état futur spécifique du monde est souhaitable, et les séquences d'actions pour accéder à cet état sont très pertinentes.
Planning is the capability of setting and achieving goals. In more detail: a specific future state of the world is desirable, and the sequences of actions to access this state are highly relevant.
DefPlanning02
Ensemble de décisions relatives à la manière et à l'ordre d'application des actions avant leur commencement, en vue d'arriver au but désiré. La planification vise la réduction du temps de recherche et la conciliation des conflits entre divers buts.
Process of deciding beforehand the manner and order of applying actions in order to reach a desired goal. Planning is performed with a view toward enhancing search efficiency and solving goal conflicts.
DefPlanning03
Computational processes that compose a workflow out of a set of actions, aiming at reaching a specified goal.
Processus informatiques qui composent un flux de travail à partir d'un ensemble d'actions, visant à atteindre un objectif spécifique.
DefPlanning04
Métrique de performance utilisée pour évaluer un classifieur, qui mesure la proportion de positifs prédits qui étaient corrects.
Performance metric used to evaluate a classifier, which measures the proportion of predicted positives that were correct.
DefPrecision01
Fonction d'apprentissage automatique qui aboutit à une valeur cible prédite pour une entrée donnée.
Machine learning function that results in a predicted target value for a given input.
DefPrediction01
L'analyse prescriptive utilise des algorithmes d'optimisation et de simulation tels que l'IA basée sur la connaissance pour donner des conseils sur les résultats possibles et répondre à la question suivante : "Que devons-nous faire ?"
Prescriptive Analytics use optimization and simulation algorithms such as knowledge based AI to advise on possible outcomes and answer: “What should we do?”
DefPredictiveAnalytics01
L'analyse prédictive utilise des modèles statistiques et des techniques de prévision comme l'apprentissage pour comprendre l'avenir et répondre à la question suivante : "Que pourrait-il se passer ?"
Predictive Analytics use statistical models and forecasting techniques such as ML to understand the future and answer: “What could happen?”
DefPrescriptiveAnalytics01
Freedom from intrusion into the private life or affairs of an individual when that intrusion results from undue or illegal gathering and use of data about that individual.
Garantie de l'absence d'intrusion dans la vie privée ou les affaires d'un individu dans la mesure où cette intrusion résulte de la collecte et de l'utilisation illégales et non fondées de données relatives à cet individu.
DefPrivacy01
Les méthodes probabilistes permettent d'agir dans des scénarios à information incomplète.
Probabilistic methods allow acting in incomplete information scenarios.
DefProbabilisticMethods01
Ensemble d'activités corrélées ou en interaction qui utilise des éléments d'entrée pour produire un résultat escompté.
Set of interrelated or interacting activities that use inputs to deliver an ntended result.
DefProcess01
If-Then rule for representing knowledge in a rule-based system.
Règle conditionnelle servant à la représentation des connaissances dans un système à base de règles.
DefProductionRule01
Degree to which all the properties and characteristics of a product, process or service satisfy the requirements which ensue from the purpose for which that product, process or service is to be used.
Mesure dans laquelle l'ensemble des propriétés et des caractéristiques d'un produit, d'un processus ou d'un service satisfait aux exigences qui découlent de la finalité pour laquelle ce produit, ce processus ou ce service doit être utilisé.
DefQuality01
Part of quality management focused on providing confidence that quality requirements will be fulfilled.
Partie de la gestion de la qualité axée visant à donner l'assurance que les exigences de qualité seront satisfaites.
DefQualityAssurance01
Ensemble des activités, tout au long du cycle de vie du projet, nécessaires pour donner une confiance suffisante dans le fait qu'un produit ou un service est conforme aux exigences des parties prenantes ou qu'un processus respecte la méthodologie établie. Les synonymes potentiels sont : assurance, assurance produit, assurance développement, assurance conception. Notions connexes : - Assurance sécurité (assurance qualité dans le domaine de la sécurité) - Contrôle de la qualité (inspection contribuant à l'assurance de la qualité)
Set of activities throughout the entire project life cycle necessary to provide adequate confidence that a product or service conforms to stakeholder requirements or that a process adheres to established methodology. Potential synonyms are: Assurance, Product Assurance, Development Assurance, Design Assurance. Related notions: - Safety Assurance (Quality Assurance in the scope of safety) - Quality Control (Inspection contributing to Quality Assurance)
DefQualityAssurance02
Caractéristique inhérente d'un produit, d'un processus ou d'un système liée à une exigence.
Inherent characteristic of a product, process, or system related to a requirement.
DefQualityCharacteristic01
Activités coordonnées pour diriger et contrôler une organisation en matière de qualité.
Coordinated activities to direct and control an organization with regard to quality.
DefQualityManagement01
Le domaine du raisonnement s'attaque à la manière dont les machines transforment les données en connaissances, ou infèrent des faits à partir de données. Plusieurs classifications abordent la représentation des connaissances et le raisonnement automatisé comme un domaine de l'IA, pour décrire le processus de justification (raisonnement) des données et des informations disponibles, fournir des solutions et les représenter efficacement, sur la base d'un ensemble de règles symboliques.
The domain of reasoning tackles the way machines transform data into knowledge, or infer facts from data. Several classifications address knowledge representation and automated reasoning as a field of AI, to describe the process of justifying (reasoning) the available data and information, provide solutions and represent them efficiently, based on a set of symbolic rules
DefReasoning01
A type of ANN that involves directed cycles in memory. One aspect of recurrent neural networks is the ability to build on earlier types of networks with fixed-size input vectors and output vectors, which make them well suited to operational applications, such as a self-driving car or self-flying airplane.
Un type de réseau neuronal avancé qui implique des cycles orientés en mémoire. L'un des aspects des réseaux neuronaux récurrents est la possibilité de s'appuyer sur des types de réseaux antérieurs avec des vecteurs d'entrée et des vecteurs de sortie de taille fixe, ce qui les rend bien adaptés aux applications opérationnelles, comme une voiture à conduite autonome ou un avion à vol autonome.
DefRecurrentNeuralNetworks01
Task of building a machine learning model using a process of trial and reward to achieve an objective. A reinforcement learning task can include the training of a ML model in a way similar to supervised learning plus training on unlabelled inputs gathered during the operation phase of the AI system. Each time the model makes a prediction, a reward is calculated, and further trials are run to optimize the reward.
Tâche consistant à construire un modèle d'apprentissage automatique en utilisant un processus d'essai et de récompense pour atteindre un objectif. Une tâche d'apprentissage par renforcement peut inclure l'entraînement d'un modèle d'apprentissage automatique d'une manière similaire à l'apprentissage supervisé, plus un entraînement sur des entrées non étiquetées recueillies pendant la phase de fonctionnement du système d'IA. Chaque fois que le modèle fait une prédiction, une récompense est calculée et d'autres essais sont effectués pour optimiser la récompense.
DefReinforcementLearning01
Property of consistent intended behaviour and results.
Propriété relative à un comportement et à des résultats prévus et cohérents.
DefReliability01
Déclaration qui traduit ou exprime un besoin et les contraintes et conditions qui y sont associées.
Statement that translates or expresses a need and its associated constraints and conditions.
DefRequirement01
Ability for a system to continue to operate while an error or a fault has occurred
Capacité d'un système à continuer à fonctionner alors qu'une erreur ou un défaut s'est produit.
DefResilience01
Robustesse face aux changements.
Robustness when facing changes.
DefResilience02
Obligation d'agir et de prendre des décisions pour atteindre les résultats requis.
Obligation to act and take decisions to achieve required outcomes.
DefResponsibility01
Les conditions spécifiques dans lesquelles un système d'automatisation de la conduite donné ou une de ses caractéristiques est actuellement capable de fonctionner, y compris, mais sans s'y limiter, les modes de conduite.
The specific conditions under which a given driving automation system or feature thereof is currently able to function, including, but not limited to, driving modes.
DefRestrictedOperationDomain01
Le taux probable d'occurrence d'un danger causant un dommage et le degré de gravité de ce dommage.
The probable rate of occurrence of a hazard causing harm and the degree of severity of the harm.
DefRisk01
Combinaison de la vraisemblance d'un préjudice et de la gravité de ce préjudice ou des dommages à long terme pour la santé.
Combination of the likelihood of harm and the severity of that harm or long term damage to health.
DefRisk02
A combination of the probability of occurrence of a loss event and the severity of that loss event.
Une combinaison de la probabilité d'occurrence d'un événement de perte et de la gravité de cet événement de perte.
DefRisk03
Effect of uncertainty on objectives. Note 1 to entry: An effect is a deviation from the expected — positive or negative. Note 2 to entry: Uncertainty is the state, even partial, of deficiency of information related to, understanding or knowledge of, an event, its consequence, or likelihood. Note 3 to entry: Risk is often characterized by reference to potential “events” (as defined in ISO Guide 73:2009, 3.5.1.3) and “consequences” (as defined in ISO Guide 73:2009, 3.6.1.3), or a combination of these. Note 4 to entry: Risk is often expressed in terms of a combination of the consequences of an event (including changes in circumstances) and the associated “likelihood” (as defined in ISO Guide 73:2009, 3.6.1.1) of occurrence. Note 5 to entry: In the context of information security management systems, information security risks can be expressed as effect of uncertainty on information security objectives. Note 6 to entry: Information security risk is associated with the potential that threats will exploit vulnerabilities of an information asset or group of information assets and thereby cause harm to an organization.
Effet de l'incertitude sur les objectifs. Note 1 à l'article : Un effet est un écart, positif ou négatif, par rapport à une attente. Note 2 à l'article : L'incertitude est l'état, même partiel, de défaut d'information concernant la compréhension ou la connaissance d'un événement, de ses conséquences ou de sa vraisemblance. Note 3 à l'article : Un risque est souvent caractérisé en référence à des "événements" potentiels (tels que définis dans le Guide ISO 73:2009, 3.5.1.3) et des "conséquences" potentielles (telles que définies dans le Guide ISO 73:2009, 3.6.1.3), ou à une combinaison des deux. Note 4 à l'article : Un risque est souvent exprimé en termes de combinaison des conséquences d'un événement (incluant des changements de circonstances) et de sa "vraisemblance" (telle que définie dans le Guide ISO 73:2009, 3.6.11). Note 5 à l'article : Dans le contexte des systèmes de management de la sécurité de l'information, les risques liés à la sécurité de l'information peuvent être exprimés comme l'éeffet de l'incertitude sur les objectifs de sécurité de l'information. Note 6 à l'article : Le risque lié à la sécurité de l'information est associé à la possibilité que des menaces exploitent les vulnérabilités d'un actif ou d'un groupe d'actifs informationnels et nuisent donc à un organisme.
DefRisk04
Ensemble du processus d'identification du risque, d'analyse du risque et d'évaluation du risque.
Overall process of risk identification, risk analysis and risk evaluation.
DefRiskAssessment01
Application systématique de politiques, procédures et pratiques de management aux activités de communication, de concertation, d'établissement du contexte, ainsi qu'aux activités d'identification, d'analyse, d'évaluation, de traitement, de surveillance et de revue des risques.
Systematic application of management policies, procedures and practices to the activities of communicating, consulting, establishing the context, and identifying, analyzing, evaluating, treating, monitoring and reviewing risk.
DefRiskManagementProcess01
Amoindrissement ou minimalisation des impacts négatifs d’un événement dangereux.
Lessening or minimizing of the adverse impacts of a hazardous event.
DefRiskMitigation01
Ability of a system to maintain its level of performance under a variety of circumstances.
Capacité d'un système à maintenir son niveau de performance dans diverses circonstances.
DefRobustness01
(Global) Ability of the system to perform the intended function in the presence of abnormal or unknown inputs / (Local) The extent to which the system provides equivalent responses for similar inputs.
(Global) Capacité du système à réaliser la fonction prévue en présence d'entrées anormales ou inconnues / (Local) Mesure dans laquelle le système fournit des réponses équivalentes pour des entrées similaires.
DefRobustness02
Le contrôle d'exécution est une technique de vérification légère et dynamique qui consiste à observer les opérations internes d'un système logiciel et/ou ses interactions avec d'autres entités externes, dans le but de déterminer si le système satisfait ou viole une spécification de justesse.
Runtime Monitoring is a lightweight and dynamic verification technique that involves observing the internal operations of a software system and/or its interactions with other external entities, with the aim of determining whether the system satisfies or violates a correctness specification.
DefRuntimeMonitor01
Attente selon laquelle un système ne conduit pas, dans des conditions définies, à un état dans lequel la vie humaine, la santé, les biens ou l'environnement sont mis en danger.
Expectation that a system does not, under defined conditions, lead to a state in which human life, health, property, or the environment is endangered.
DefSafety01
La capacité d'avoir des niveaux de risque acceptables par rapport aux dommages causés aux personnes, aux entreprises, aux logiciels, aux biens ou à l'environnement.
The ability to have acceptable risk levels in relation with damage to people, companies, software, property, or environment.
DefSafety02
Freedom from unacceptable risk of harm.
L'absence de risque inacceptable pouvant causer préjudice.
DefSafety03
Absence de risque intolérable.
Freedom from risk which is not tolerable.
DefSafety04
A safety net is a set of mitigation and protections means aimed at ensuring continuous safe operation in the presence of faults.
Un filet de sécurité est un ensemble de moyens d'atténuation et de protection visant à assurer un fonctionnement sûr et continu en présence de défaillances.
DefSafetyNet01
Absence de risque déraisonnable dû à des dangers résultant d'insuffisances fonctionnelles de la fonctionnalité prévue ou d'une mauvaise utilisation raisonnablement prévisible par des personnes.
Absence of unreasonable risk due to hazards resulting from functional insufficiencies of the intended functionality or from reasonably foreseeable misuse by persons.
DefSafetyOfTheIntendedFunctionality01
Description du développement temporel entre plusieurs scènes dans une séquence de scènes.
Description of the temporal development between several scenes in a sequence of scenes.
DefScenario01
Instantané de l'environnement comprenant le décor, les éléments dynamiques et toutes les représentations de soi des acteurs et des observateurs, ainsi que les relations entre ces entités.
Snapshot of the environment including the scenery, dynamic elements, and all actor and observer self representations, and the relationships between those entities.
DefScene01
Degree to which a product or system protects information and data so that persons or other products or systems have the degree of data access appropriate to their types and levels of authorization.
Degré auquel un produit ou un système protège les informations et les données de sorte que les personnes ou d'autres produits ou systèmes disposent du degré d'accès aux données correspondant à leurs types et niveaux d'autorisation.
DefSecurity01
Concept-based knowledge representation in which objects or states appear as nodes connected with links that indicate the relationships between various nodes.
Formalisme de représentation des connaissances à base de concepts dans laquelle les objets ou les états sont représentés par des nœuds reliés par des arcs indiquant leurs relations mutuelles.
DefSemanticNetwork01
Selection of an appropriate behaviour pattern at a particular point of time.
Sélection d'un modèle de comportement approprié à un moment donné.
DefSituation01
Application systématique des connaissances, des méthodes et des acquis scientifiques et techniques pour la conception, le développement, le test et la documentation de logiciel afin d'en optimiser la production, le support et la qualité.
Systematic application of scientific and technological knowledge, methods, and experience to the design, implementation, testing, and documentation of software to optimize its production, support, and quality.
DefSoftwareEngineering01
La mesure dans laquelle le système peut être correctement et complètement décrit par une liste d'exigences (telles que des exigences de parties prenantes, des exigences en "boîte noire" ou des exigences en "boîte blanche"). Exigence : un élément identifiable d'une spécification de fonction qui peut être validé et par rapport auquel une mise en œuvre peut être vérifiée.
The extent to which the system can be correctly and completely described through a list of requirements (such as stakeholder requirements, "black box" requirements, or "white box" requirements). Requirement: an identifiable element of a function specification that can be validated and against which an implementation can be verified.
DefSpecifiability01
Any individual, group or organization that can affect, be affected by or perceive itself to be affected by a decision or activity.
Tout individu, groupe ou organisation qui peut affecter, être affecté par ou se percevoir comme étant affecté par une décision ou une activité.
DefStakeholder01
Learning strategy in which the correctness of acquired knowledge is tested through feedback from an external knowledge source.
Stratégie d'apprentissage dans laquelle la justesse des connaissances acquises est vérifiée par rétroaction à partir d'une source de connaissances extérieure.
DefSupervisedLearning01
Les méthodes symboliques supposent que le monde ne peut être réduit qu'à des manipulations de symboles. Elles peuvent être subdivisées en deux approches différentes : les méthodes basées sur la logique et les méthodes basées sur la connaissance.
Symbolic methods assume that the world can be reduced to symbol manipulations only. They can be subdivided into two different approaches: logic-based and knowledge-based.
DefSymbolicMethods01
Combinaison d'éléments en interaction organisés pour atteindre un ou plusieurs objectifs déclarés. Note 1 à l'article : Un système est parfois considéré comme un produit ou comme les services qu'il fournit.
Combination of interacting elements organized to achieve one or more stated purposes. Note 1 to entry: A system is sometimes considered as a product or as the services it provides
DefSystem01
Le degré auquel une relation peut être établie entre deux ou plusieurs produits du processus de développement, en particulier les produits ayant un prédécesseur, un successeur ou une relation maître-subordonné les uns par rapport aux autres ; par exemple, le degré auquel les exigences et la conception d'un composant logiciel donné correspondent. (définition adaptée)
The degree to which a relationship can be established between, two or more products of the development process, especially products having a predecessor, successor, or master-subordinate relationship to one another; for example, the degree to which the requirements and design of a given software component match. (adapted definition)
DefTraceability01
Le degré auquel chaque élément d'un produit de développement logiciel établit sa raison d'être ; par exemple, le degré auquel chaque élément d'un diagramme à bulles fait référence à l'exigence qu'il satisfait. (définition adaptée)
The degree to which each element in a software development product establishes its reason for existing; for example, the degree to which each element in a bubble chart references the requirement that it satisfies. (adapted definition)
DefTraceability02
<organisme> Propriété d'un organisme selon laquelle les activités et les décisions appropriées sont communiquées aux parties prenantes concernées de manière complète, accessible et compréhensible. <system> Propriété d'un système selon laquelle des informations appropriées sur le système sont communiquées aux parties prenantes concernées.
<organization> Property of an organization that appropriate activities and decisions are communicated to relevant stakeholders in a comprehensive, accessible and understandable manner. <system> Property of a system that appropriate information about the system is communicated to relevant stakeholders.
DefTransparency01
Property of a system or process to imply openness and accountability.
Propriété d'un système ou d'un processus qui implique l'ouverture et l'implicabilité.
DefTransparency02
A model is considered to be transparent if by itself it is understandable. Since a model can feature different degrees of understandability, transparent models are divided into three categories: simulatable models, decomposable models and algorithmically transparent models.
Un modèle est considéré comme transparent s'il est compréhensible en soi. Comme un modèle peut présenter différents degrés de compréhensibilité, les modèles transparents sont divisés en trois catégories : les modèles simulables, les modèles décomposables et les modèles algorithmiquement transparents.
DefTransparency03
Making information about the characteristics of an AI devel oper’s operations or their AI systems available to actors both inside and outside the organization. In recent years, transparency has emerged as a key theme in work on the societal implications of AI.
Mettre à disposition des acteurs internes et externes des informations sur les caractéristiques des opérations d'un développeur d'IA ou de ses systèmes d'IA. Ces dernières années, la transparence est devenue un thème clé dans les travaux sur les implications sociétales de l'IA.
DefTransparency04
Conditions spécifiques d'un scénario de conduite qui servent d'initiateur à une réaction ultérieure du système pouvant conduire à un événement dangereux.
Specific conditions of a driving scenario that serve as an initiator for a subsequent system reaction possibly leading to a hazardous event.
DefTriggeringEvent01
Degree to which a user or other stakeholder has confidence that a product or system will behave as intended.
Mesure dans laquelle un utilisateur ou une autre partie prenante a confiance dans le fait qu'un produit ou un système se comportera comme prévu.
DefTrust01
Ability to meet stakeholders’ expectations in a verifiable way. Note 1 to entry: Depending on the context or sector, and also on the specific product or service, data, and technology used, different characteristics apply and need verification to ensure stakeholders expectations are met. Note 2 to entry: Characteristics of trustworthiness include, for instance, reliability, availability, resilience, security, privacy, safety, accountability, transparency, integrity, authenticity, quality, usability. Note 3 to entry: Trustworthiness is an attribute that can be applied to services, products, technology, data and information as well as, in the context of governance, to organizations.
Capacité à répondre aux attentes des parties prenantes de manière vérifiable. Note 1 à l'entrée : Selon le contexte ou le secteur, et aussi selon le produit ou service spécifique, les données et la technologie utilisés, différentes caractéristiques s'appliquent et doivent être vérifiées pour s'assurer que les attentes des parties prenantes sont satisfaites. Note 2 à l'entrée : Les caractéristiques de la fiabilité comprennent, par exemple, la fiabilité, la disponibilité, la résilience, la sécurité, la confidentialité, la sûreté, la responsabilité, la transparence, l'intégrité, l'authenticité, la qualité, la facilité d'utilisation. Note 3 à l'entrée : La fiabilité est un attribut qui peut être appliqué aux services, produits, technologies, données et informations ainsi que, dans le contexte de la gouvernance, aux organisations.
DefTrustworthiness01
L'IA digne de confiance, telle que définie par le groupe d'experts de haut niveau sur l'IA de l'Union européenne est 1. légale, c'est-à-dire conforme à toutes les lois et réglementations applicables 2. éthique, c'est-à-dire garantissant le respect des principes et des valeurs éthiques 3. robuste, tant d'un point de vue technique que social, car, même avec de bonnes intentions, les systèmes d'IA peuvent causer des dommages involontaires Traduit avec www.DeepL.com/Translator (version gratuite)
Trustworthy AI, as defined by the High level expert group on AI from the European Union is 1. lawful, i.e. complying with all applicable laws and regulations 2. ethical, i.e. ensuring adherence to ethical principles and values 3. robust, both from a technical and social perspective since, even with good intentions, AI systems can cause unintentional harm
DefTrustworthiness02
Condition appearing when a value cannot be determined during consultation, or a fact or a rule in the knowledge base remains in doubt.
Situation dans laquelle une valeur ne peut être déterminée durant une consultation ou dans laquelle la validité d'un fait ou d'une règle dans la base de connaissances est douteuse.
DefUncertainty01
La compréhensibilité désigne la caractéristique d'un modèle qui permet à un humain de comprendre sa fonction - comment le modèle fonctionne - sans qu'il soit nécessaire d'expliquer sa structure interne ou les moyens algorithmiques par lesquels le modèle traite les données en interne.
Understandability denotes the characteristic of a model to make a human understand its function – how the model works – without any need for explaining its internal structure or the algorithmic means by which the model processes data internally.
DefUnderstandability01
Learning strategy that consists in observing and analyzing different entities and determining that some of their subsets can be grouped into certain classes, without any correctness test being performed on acquired knowledge through feedback from external knowledge sources. Once a concept is formed, it is given a name that may be used in subsequent learning of other concepts.
Stratégie d'apprentissage qui procède par observation et analyse d'entités afin d'en déterminer les sous-ensembles regroupables en classes, sans vérifier la justesse des connaissances acquises par rétroaction à partir d'une source de connaissances extérieure. Lorsqu'un concept est formé, on lui donne un nom qui peut être utilisé lors de l'apprentissage ultérieur d'autres concepts.
DefUnsupervisedLearning01
Individu ou groupe qui interagit avec un système ou qui bénéficie d'un système pendant son utilisation.
Individual or group that interacts with a system or benefits from a system during its utilization.
DefUser01
La détermination que les exigences pour un produit sont correctes et complètes. ("Est-ce que nous construisons le bon avion / système / fonction / élément ?")
The determination that the requirements for a product are correct and complete. (“Are we building the right aircraft / system / function / item?”)
DefValidation01
Confirmation, par la fourniture de preuves objectives, que les exigences pour une utilisation ou une application spécifique prévue ont été satisfaites (le bon système a été construit).
Confirmation, through the provision of objective evidence, that the requirements for a specific intended use or application have been fulfilled (the right system was built).
DefValidation02
Belief(s) an organization adheres to and the standards that it seeks to observe.
Croyances auxquelles une organisation adhère et normes qu'elle cherche à respecter.
DefValue01
Ability to evaluate an implementation of requirements to determine that they have been met (adapted from ARP4754A)
Capacité à évaluer une mise en œuvre des exigences afin de déterminer qu'elles ont été satisfaites (d'après ARP4754A)
DefVerifiability01
L'évaluation d'une mise en œuvre des exigences pour déterminer si elles ont été satisfaites. ("Avons-nous construit l'appareil / le système / la fonction / l'élément correctement ?")
The evaluation of an implementation of requirements to determine that they have been met. (“Did we build the aircraft / system/ function / item right?”)
DefVerification01
Confirmation, par la fourniture de preuves objectives, que les exigences spécifiées ont été satisfaites (le système a été construit correctement).
Confirmation, through the provision of objective evidence, that specified requirements have been fulfilled (the system was built right).
DefVerification02
Faille dans un actif ou dans une mesure de sécurité qui peut être exploitée par une ou plusieurs menaces.
Weakness of an asset or control that can be exploited by one or more threats.
DefVulnerability01
Intrinsic properties of something resulting in susceptibility to a risk source that can lead to an event with a consequence.
Propriétés intrinsèques de quelque chose entraînant une sensibilité à une source de risque pouvant induire un événement avec une conséquence.
DefVulnerability02
Dependability
Fiabilité
Deployability
Analyse descriptive
Descriptive Analytics
Concevoir
Design (verb)
Destroyability
Directness
Disposability
Diversity
Domain (artificial intelligence)
Domain (distributed data processing)
Domaine (informatique répartie)
Domaine (intelligence artificielle)
Connaissance d'un domaine
Domain knowledge
Domain model
Modèle de domaine
Durability
Dossier de garantie dynamique
Dynamic Assurance Case
Effectiveness
Efficacité
Efficience
Efficiency
Environmental Risk Mitigation
Environmental Well-being
Environmental well-being
Error logs
Ethical
Ethique
Ethics
Evaluability
Evolvability
Expandability
Expert system
Système expert
Explainability
Explicabilité
Explainable Artificial Intelligence (XAI)
Intelligence artificielle explicable
Explanation facility
Module d'explications (justificateur)
Extensibility
F1-score (F-measure)
Score F1 (F-mesure)
Défaut
Failure
Equité
Fairness
False negative
Faux négatif
False positive
Faux positif
Fault Tolerance
Fault tolerance
Feature engineering
Fidelity
Flexibility
Freedom from economic risk
Freedom From Risk
Freedom from risk
Functional Appropriateness
Functional appropriateness
Functional Completeness
Functional completeness
Functional Correctness
Functional correctness
Défaut fonctionnel
Functional failure
Functional Suitability
Functional suitability
Droits fondamentaux
Fundamental rights
Generative adversarial networks (GANs)
Réseaux génératifs adverses
Algorithme génétique
Genetic algorithm
Global Robustness
Goal Structuring Notation
Représentation de structuration des objectifs
Gouvernance
Governance
Système déterministe
grity
Haptic comfort
Dommage
Harm
Danger
Hazard
Health And Safety Risk Mitigation
Heuristic method
Méthode heuristique
Heuristic rule
Règle heuristique
Heuristic Search
Recherche heuristique
Hierarchical Planning
Planification hiérarchique
High-risk AI System
Systèmes d'IA à haut risque
Human Agency And Oversight
Human Cognitive Bias
Human Control Of Technology
Facteurs Humains
Human Factors
HIC
Humain aux commandes
Human-in-command
HITL
Humain dans la boucle
Human-in-the-loop
HMT
Coopération homme-machine
Human-Machine Teaming
Human-Machine teaming
HOTL
Humain sur la boucle
Human-on-the-loop
Human oversight
HSI
IHS
Human-System Integration
Intégration Humain Système
Hyper-paramètres (apprentissage automatique)
Hyperparameter (machine learning)
In-use verifiability
Acceptation incrémentale
Incremental Acceptance
Indicateur
Indicator
Inference
Inférence
Inference engine
Moteur inférence
Information
Information (information processing)
Information (information theory)
Information (théorie de l'information)
Information (traitement de l'information)
Analyse de l'information
Information analysis
Information quality
Inherent AI Robustness
Inherent Data Quality
Inlusiveness
Innovation
Inspectability
Installability
Instanciation
Instantiation
Integrity
Intégrité
Integrity.
Integrity level
Niveau d'intégrité
Intelligence
Comportement attendu
Intended behaviour
Fonctionnalité attendue
Intended functionality
Interactions
Intermediaries in trust
Interoperability
Interpretability
Interprétabilité
Intervenability
Acquisition de connaissances
Knowledge acquisition
Base de connaissances
Knowledge Base
Knowledge-based methods
Méthodes à base de connaissances
Knowledge-Based System
Système à base de connaissances
Génie cognitif (ingénierie de la connaissance)
Knowledge Engineering
Carte des connaissances
Knowledge graph
Knowledge representation
Représentation des connaissances
Etiquette (label) (organisation des données)
Label (organisation of data)
Labelisation
Labellisation
Learnability
Apprentissage
Apprentissage (apprentissage automatique)
Apprentissage (réseaux neuronaux)
Learning
Learning (machine learning)
Learning (neural networks)
Apprentissage par analogie (apprentissage associatif)
Learning by analogy (associative learning)
Legibility
Level of risk
Niveau de risque
Cycle de vie
Life cycle
Likelihood
Vraisemblance
Logic-based methods
Méthodes à base de logique
ML Model Stability
Apprentissage automatique
Apprentissage machine (apprentissage automatique)
Machine Learning
Machine learning
Machine learning (automatic learning)
Machine Learning Model
Modèle d'apprentissage
Maintainability
Maintenability
Maintenabilité
Maturity
Measurability
Measure of Effectiveness
Mesure d'efficacité
Measure of Performance
Mesure de Performance
Mauvais usage
Misuse
Model
Modèle
Modifiability
Modularity
Moniteur
Monitor
Monitorability
Natural Language Processing (NLP)
Traitement Automatique du Langage Naturel (TAL)
Neural Network
Réseau de Neurones
Non-repudiation
Non Discrimination
Non discrimination
Operational Design Domain (ODD)
Détection et réponse aux objets et aux événements
Object and Event Detection and Response
Olfactory comfort
Operability
Operating conditions self-check
Concept opérationnel
Operational concept
Domaine de conception opérationnelle
Overarching Properties
Propriétés générales
Overfitting
Surapprentissage
Forme (intelligence artificielle)
Pattern (artificial intelligence)
Pattern Recognition
Reconnaissance des formes
Perception
Perfection
Performance
Performance Efficiency
Performance Of Prediction Intervals
Planification
Planification (Artificial intelligence)
Planification (intelligence artificielle)
Planning
Planning (artificial intelligence)
Portability
Precision
Précision
Precision Of Explanability
Prediction
Prédiction
Analyse prédictive
Predictive Analytics
Analyse prescriptive
Prescriptive Analytics
Priotitization
Privacy
Respect de la vie privée
Privacy protection
Méthodes Pobabilistes
Probabilistic methods
Process
Processus
Process Quality
Process quality
Process traceability
Process transparency
Production rule
Règle de production
Promotion Of Human Value
Promotion of human value
Provability
Quality
Qualité
Assurance qualité
Quality Assurance
Caractéristique de qualité
Quality characteristic
Gestion de la qualité
Quality Management
Quality management standards
Readability
Raisonnement (domaine)
Reasoning (domain)
Reclaimability
Recoverability
Recurrent neural networks (RNNs)
Réseau de neurones récurrents
Recyclability
Apprentissage par renforcement
Reinforcement Learning
Relevance
Reliability
Repairability
Repeatability
Replaceability
Reproducibility
Reproductibility Repeatability
Exigence
Requirement
Resilience
Résilience
Résistance
Respect
Respect For Fundamental Rights
Respect for fundamental rights
Respect For International Norms Of Behavior And Labor Practices
Respect for privacy
Respect For The Rule Of Law
Responsabilité
Responsibility
Ressource Utilisation
Ressource utilisation
Domaine d'opérations restreint
Restricted Operation Domain
Reusability
Risk
Risque
Appréciation du risque
Risk Assessment
Processus de management du risque
Risk management process
Risk management standards
Atténuation du risque
Risk mitigation
Robustesse
Robustness
Contrôleur d'exécution (vérification d'exécution)
Runtime monitor (runtime verification)
Safety
Sécurité
Filet de sécurité
Safety net
Safety Of The Intended Functionality (SOTIF)
Sécurité de la fonction attendue
Scalability
Scenario
Scénario
Scene
Scène
Security
Security against adversarial attacks
Semantic Data Accuracy
Réseau sémantique
Semantic network (semantic net)
Serviceability
Sharpness
Situation
Social Well-being
Societal well-being
Génie logiciel
Software engineering
Specifiability
Spécifiabilité
Friedenthal, Sanford and Izumi, Lisa and Meilich, Abraham
{9.2.2 Object-Oriented Systems Engineering Method (OOSEM) applied to Joint Force Projection (JFP), a Lockheed Martin Integrating Concept (LMIC)}
Src922ObjectO01
Leucker and Schallhart - 2009 - A brief account of runtime verification.pdf:E\:\\Docs\\Zotero\\storage\\5PAPWHZX\\Leucker and Schallhart - 2009 - A brief account of runtime verification.pdf:application/pdf
In this paper, a brief account of the ﬁeld of runtime veriﬁcation is given. Starting with a deﬁnition of runtime veriﬁcation, a comparison to well-known veriﬁcation techniques like model checking and testing is provided, and applications in which runtime veriﬁcation brings out its distinguishing features are pointed out. Moreover, extensions of runtime veriﬁcation such as monitor-oriented programming, and monitor-based runtime reﬂection are sketched and their similarities and differences are discussed. Finally, the use of runtime veriﬁcation for contract enforcement is brieﬂy pointed out.
Leucker, Martin and Schallhart, Christian
Journal of Logic and Algebraic Programming
SrcABriefAcco01
Definition developed for the purpose of the deliverables of the High-Level Expert Group on AI
A definition of {AI}: main capabilities and scientific disciplines
SrcADefinitio01
AEROSPACE RECOMMENDED PRACTICE ARP4754 Issued Revised REV. A 1996-11 2010-12 Superseding ARP4754 (R) Guidelines for
SrcAEROSPACER01
Rousseeuw, Peter J and Driessen, Katrien Van
A fast algorithm for the minimum covariance determinant estimator
SrcAFastAlgor01
A human-centric approach to AI in aviation
SrcAHumancent01
Samoili, Sofia and Cobo, Montserrat Lopez and Gomez, Emilia and De Prato, Giuditta and Martinez-Plumed, Fernando and Delipetrev, Blagoj
AI Watch. Defining Artificial Intelligence. Towards an operational definition and taxonomy of artificial intelligence
SrcAIWatchDef01
{A joint standardization initiative to support Artificial Intelligence revolution in aeronautics}
SrcAJointStan01
Shhab, Areej and Guo, Gongde and Neagu, Daniel
Department of Computing, University of Bradford, UK
A study on applications of Machine Learning Techniques in Data Mining
SrcAStudyOnAp01
Cassar et al. - 2017 - A Survey of Runtime Monitoring Instrumentation Tec.pdf:E\:\\Docs\\Zotero\\storage\\77MJZGJ9\\Cassar et al. - 2017 - A Survey of Runtime Monitoring Instrumentation Tec.pdf:application/pdf
Cassar, Ian and Francalanza, Adrian and Aceto, Luca and Ingólfsdóttir, Anna
A {Survey} of {Runtime} {Monitoring} {Instrumentation} {Techniques}
SrcASurveyOfR01
Liu, Qiang and Li, Pan and Zhao, Wentao and Cai, Wei and Yu, Shui and Leung, Victor CM
A survey on security threats and defensive techniques of machine learning: A data driven view
SrcASurveyOnS01
Corbi{\`e}re, Charles and Thome, Nicolas and Bar-Hen, Avner and Cord, Matthieu and P{\'e}rez, Patrick
Addressing failure prediction by learning model confidence
SrcAddressing01
Chakraborty, Anirban and Alam, Manaar and Dey, Vishal and Chattopadhyay, Anupam and Mukhopadhyay, Debdeep
Adversarial attacks and defences: A survey
SrcAdversaria01
Demetrescu, Camil and Finocchi, Irene and Italiano, Giuseppe F
Current Trends in Theoretical Computer Science: The Challenge of the New Century Vol 1: Algorithms and Complexity Vol 2: Formal Models and Semantics
SrcAlgorithmE01
M{\"u}ller-Hannemann, Matthias and Schirra, Stefan
SrcAlgorithmE02
Algorithm engineering--an attempt at a definition
SrcAlgorithmE03
I. {Colwell} and B. {Phan} and S. {Saleem} and R. {Salay} and K. {Czarnecki}
2018 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV)
An Automated Vehicle Safety Concept Based on Runtime Restriction of the Operational Design Domain
SrcAnAutomate01
Multidisciplinary Digital Publishing Institute
Architectural framework for exploring adaptive human-machine teaming options in simulated dynamic environments
SrcArchitectu01
Artificial Intelligence (AI) — Assessment of the robustness of neural networks — Part 1: Overview
SrcArtificial01
European Commission, Directorate-General for Communications Networks, Content and Technology
Artificial intelligence (AI) — Assessment of the robustness of neural networks — Part 2: Methodology for the use of formal methods
Artificial intelligence: a modern approach
SrcArtificial02
Artificial Intelligence: A European perspective. EC JRC Flagship report on AI
SrcArtificial03
{High-Level Expert Group on Artificial Intelligence}
Assessment List for Trustworthy Artificial Intelligence (ALTAI)
SrcAssessment01
Avizienis, Algirdas and Laprie, J-C and Randell, Brian and Landwehr, Carl
IEEE transactions on dependable and secure computing
Basic concepts and taxonomy of dependable and secure computing
SrcBasicConce01
{COMMUNICATION FROM THE COMMISSION Artificial Intelligence for Europe. COM/2018/237 final}
SrcCOMMUNICAT01
Barreno, Marco and Nelson, Blaine and Sears, Russell and Joseph, Anthony D and Tygar, J Doug
Proceedings of the 2006 ACM Symposium on Information, computer and communications security
SrcCanMachine01
Community survey on ICT usage and e-commerce in enterprises
SrcCommunityS01
Szyperski, Clemens and Gruntz, Dominik and Murer, Stephan
Component software: beyond object-oriented programming
SrcComponentS01
Sch{\"o}lkopf, B and Herbrich, R and Smola, AJ and Helmbold, D and Williamson, B
SrcComputatio01
CARNEGIE-MELLON UNIV PITTSBURGH PA DEPT OF COMPUTER SCIENCE
Computer structures: Readings and examples
SrcComputerSt01
SrcComputersM01
Goodfellow, Ian and Bengio, Yoshua and Courville, Aaron
SrcDeepLearni01
Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence
SrcDetectingS01
Définition de l'intelligence artificielle
SrcDfinitionD01
Office of the Under Secretary of Defense for Acquisition and Sustainment
DoD 5000.2 Operation of the Adaptive Acquisition Framework
SrcDoD50002Op01
OFFICE OF THE UNDER SECRETARY OF DEFENSE
DoD modeling and simulation (M\& S) verification, validation, and accreditation (VV\& A)
SrcDoDModelin01
ASAADI,Erfan and PETROFF,Dimo and DENNEY,Ewen and MENZIES,Jonath and PAI,Ganesh
Dynamic Assurance Cases: A Pathway to Trusted Autonomy
SrcDynamicAss01
{EASA Artificial Intelligence Roadmap 1.0 published. A human-centric approach to AI in aviation}
SrcEASAArtifi01
Albers, Susanne and Alt, Helmut and N{\"a}her, Stefan
Efficient algorithms: essays dedicated to Kurt Mehlhorn on the occasion of his 60th birthday
SrcEfficientA01
Demetrescu, Camil and Italiano, Giuseppe F
International Workshop on Experimental and Efficient Algorithms
SrcEngineerin01
Liang, Shiyu and Li, Yixuan and Srikant, Rayadurgam
Enhancing the reliability of out-of-distribution image detection in neural networks
SrcEnhancingT01
SrcEthical01
Arrieta, Alejandro Barredo and D{\'\i}az-Rodr{\'\i}guez, Natalia and Del Ser, Javier and Bennetot, Adrien and Tabik, Siham and Barbado, Alberto and Garc{\'\i}a, Salvador and Gil-L{\'o}pez, Sergio and Molina, Daniel and Benjamins, Richard and others
Explainable Artificial Intelligence (XAI): Concepts, taxonomies, opportunities and challenges toward responsible AI
SrcExplainabl01
Federal automated vehicles policy: Accelerating the next revolution in roadway safety
SrcFederalAut01
Phillips, P. Jonathon and Hahn, Carina A. and Fontana, Peter C. and Broniatowski, David A. and Przybocki, Mark A.
{NIST National Institute of Standards and Technology, U.S. Department of Commerce}
{Four Principles of Explainable Artificial Intelligence}
SrcFourPrinci01
SrcFromDataTo01
Goal structuring notation community standard (version 2)
SrcGoalStruct01
Green, Bob and Marotta, Joseph and Petre, Brian and Lillestolen, Kirk and Spencer, Richard and Gupta, Nikhil and O'Leary, Daniel and Lee, Jason Dan and Strasburger, John and Nordsieck, Arnold and others
Handbook for the selection and evaluation of microprocessors for airborne systems
SrcHandbookFo01
LeCun, Yann and Boser, Bernhard and Denker, John and Henderson, Donnie and Howard, Richard and Hubbard, Wayne and Jackel, Lawrence
Advances in neural information processing systems
Handwritten digit recognition with a back-propagation network
SrcHandwritte01
{Health informatics — Detailed clinical models, characteristics and processes}
SrcHealthInfo01
IEEE Standard Glossary of Software Engineering Terminology
SrcIEEEStanda01
Industrial automation systems and integration — Product data representation and exchange — Part 1: Overview and fundamental principles
SrcIndustrial01
{ISO/IEC JTC 1/SC 42/WG 1 Foundational standards}
Information technology — Artificial intelligence — Overview of trustworthiness in artificial intelligence
{Information technology — Artificial intelligence — Artificial intelligence concepts and terminology}
SrcInformatio01
{ISO/IEC JTC 1/SC 27 Information security, cybersecurity and privacy protection}
{ISO/IEC JTC 1/SC 42 Artificial intelligence}
Information technology - Governance of IT for the organization
Information technology — Governance of IT for the organization
{Information technology — Big data — Overview and vocabulary}
{Information technology — Security techniques — Information security for supplier relationships — Part 3: Guidelines for information and communication technology supply chain security}
SrcInformatio02
Information technology — Vocabulary — Part 28: Artificial intelligence — Basic concepts and expert systems
{Information technology — Security techniques — Information security management systems — Overview and vocabulary}
SrcInformatio03
{Information technology — Security techniques — Systems Security Engineering — Capability Maturity Model\copyright~ (SSE-CMM\copyright)}
SrcInformatio04
SrcInformatio05
Integrated Modular Avionics (IMA) Development Guidance and Certification Considerations
SrcIntegrated01
SrcJORFN0285D01
International Center for Computational Logic
{JWS special issue on Knowledge Graphs/en}
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EC2 project dedicated to Process and Methods
{Knowledge Engineering State of the Art}
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Scharei, Kristina and Heidecker, Florian and Bieshaar, Maarten
Knowledge Representations in Technical Systems--A Taxonomy
SrcKnowledgeR01
MDA Foundation Model. OMG document number ORMSC/2010-09-06
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{European Organization for Civil Aviation Equipment (EUROCAE)}
{MODEL-BASED DEVELOPMENT AND VERIFICATION SUPPLEMENT TO ED-12C AND ED-109A}
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Branco, Miguel and Zaluska, Ed and De Roure, David and Salgado, Pedro and Garonne, Vincent and Lassnig, Mario and Rocha, Ricardo
OTM Confederated International Conferences" On the Move to Meaningful Internet Systems"
Managing very-large distributed datasets
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{Model-Based development and verification supplement to ED-12C and ED-109A}
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On the interpretation of Assurance Case Arguments
SrcOnTheInter01
SrcOxfordDict01
Predictive uncertainty estimation via prior networks
SrcPredictive01
{Proposal for a Regulation of the European Parliament and of the Council laying down Harmonised Rules on Artificial Intelligence (Artificial Intelligence Act) and Amending Certain Union Legislative Acts}
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Daniels, Susan E and Johnson, Kristen and Johnson, Corinne
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{Quality management systems — Fundamentals and vocabulary}
SrcQualityMan01
{ISO/TC 176/SC 1 Concepts and terminology}
SrcQualityMan02
{Railway Applications - The Specification and Demonstration of Reliability, Availability, Maintainability and Safety (RAMS) - Part 1: Generic RAMS Process}
SrcRailwayApp01
{Railway applications - The specification and demonstration of Reliability, Availability, Maintainability and Safety (RAMS)}
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{Railway applications - Communication, signalling and processing systems - Software for railway control and protection systems}
SrcRailwayApp03
{Railway applications - Communication, signalling and processing systems - Safety-related electronic systems for signalling}
SrcRailwayApp04
SrcRecurrentN01
SrcRiskManage01
Road vehicles — Functional safety — Part 1: Vocabulary
SrcRoadVehicl01
{Road vehicles - Functional safety - Part 1: Vocabulary}
SrcRoadVehicl02
Road vehicles — Safety of the intended functionality
SrcRoadVehicl03
Robotics — Application of ISO 13482 — Part 1: Safety-related test methods
SrcRoboticsAp01
{Safety aspects — Guidelines for their inclusion in standards}
SrcSafetyAspe01
Safety management requirements for defence systems
SrcSafetyMana01
SrcSecurityAn01
Selective classification for deep neural networks
SrcSelectiveC01
Bak, Stanley and Duggirala, Parasara Sridhar
International Conference on Computer Aided Verification
Simulation-equivalent reachability of large linear systems with inputs
SrcSimulation01
Software and systems engineering — Software testing — Part 11: Guidelines on the testing of AI-based systems
SrcSoftwareAn01
Papernot, Nicolas and McDaniel, Patrick and Sinha, Arunesh and Wellman, Michael P
2018 IEEE European Symposium on Security and Privacy (EuroS\&P)
Sok: Security and privacy in machine learning
SrcSokSecurit01
{Standard for Safety for the Evaluation of Autonomous Products}
SrcStandardFo01
{ISO/IEC JTC 1/SC 7 Software and systems engineering}
Systems and software engineering — Vocabulary
{Systems and software engineering — System life cycle processes}
SrcSystemsAnd01
Systems and software engineering — Software life cycle processes
{Systems and software engineering — Systems and software Quality Requirements and Evaluation (SQuaRE) — Measurement of data quality}
{Systems and software engineering — Systems and software Quality Requirements and Evaluation (SQuaRE) — System and software quality models}
SrcSystemsAnd02
Haskins, Cecilia and Forsberg, Kevin and Krueger, Michael and Walden, D and Hamelin, D
{British Standards Institution - Information systems co-ordination}
{Systems Engineering - Trustworthiness Vocabulary}
SrcSystemsEng01
{Taxonomy and Definitions for Terms Related to On-Road Motor Vehicle Automated Driving Systems}
SrcTaxonomyAn01
Threat of adversarial attacks on deep learning in computer vision: A survey
SrcThreatOfAd01
Brundage, Miles and Avin, Shahar and Wang, Jasmine and Belfield, Haydn and Krueger, Gretchen and Hadfield, Gillian and Khlaaf, Heidy and Yang, Jingying and Toner, Helen and Fong, Ruth and others
Toward trustworthy AI development: mechanisms for supporting verifiable claims
SrcTowardTrus01
Towards neural networks that provably know when they don't know
SrcTowardsNeu01
UK Ministry of Defence Standards. SAFETY MANAGEMENT REQUIREMENTS FOR DEFENCE SYSTEMS - PART 1: REQUIREMENTS
SrcUKMinistry01
Understanding the Overarching properties
SrcUnderstand01
Wilkinson, C and Lynch, J and Bharadwaj, R and Woodham, K
Federal Aviation Administration, DOT/FAA/TC-16/4
SrcVerificati01
What is a Generative Adversarial Network (GAN)? - Definition from Techopedia
SrcWhatIsAGen01
What's the Difference Between Descriptive, Predictive and Prescriptive Analytics?
SrcWhatsTheDi01
Mamalet, Franck and Jenn, Eric and FLANDIN, Gregory and Delseny, Herv{\'e} and Gabreau, Christophe and Gauffriau, Adrien and Beaudouin, Bernard and Ponsolle, Ludovic and Alecu, Lucian and Bonnin, Hugues and Beltran, Brice and Duchel, Didier and Ginestet, Jean-Brice and Hervieu, Alexandre and Pasquet, Sylvain and Delmas, Kevin and Pagetti, Claire and Gabriel, Jean-Marc and Chapdelaine, Camille and Picard, Sylvaine and Damour, Mathieu and Cappi, Cyril and Gard{\`e}s, Laurent and Grancey, Florence De and Lefevre, Baptiste and Gerchinovitz, S{\'e}bastien and Albore, Alexandre
{White Paper Machine Learning in Certified Systems}
SrcWhitePaper01
Delseny, Herv{\'e} and Gabreau, Christophe and Gauffriau, Adrien and Beaudouin, Bernard and Ponsolle, Ludovic and Alecu, Lucian and Bonnin, Hugues and Beltran, Brice and Duchel, Didier and Ginestet, Jean-Brice and others
White Paper Machine Learning in Certified Systems
SrcWhitePaper02
Wild patterns: Ten years after the rise of adversarial machine learning
SrcWildPatter01
Stability
Partie Prenante
Stakeholder
Storability
Supervisability
Apprentissage supervisé
Supervised Learning
Supportability
Survavibility
Survivability
Sustainability
Méthodes symboliques
Symbolic methods
Syntactic Data Accuracy
System
Système
System-Dependent Data Quality
System-Dependent Robustness
System Integrity
Technology
Testability
Time-behaviour
Time Behaviour
Tool
Traceability
Traçabilité
Transitionability
Transparence
Transparency
Transparency on the operating conditions specification
Transparency on the risks
Transperency
Evénement déclencheur
Triggering event
Confiance
Trust
Trustworthiness
Trustworthiness Gouvernance
Incertitude
Uncertainty
Understandability
Universal Design
Apprentissage non supervisé
Unsupervised Learning (learning without a teacher)
Usability
User
Utilisateur
User Controllability
User controllability
User Error Protection
User error protection
User Interface Aesthetics
User Satisfaction
Validation
Valeur
Value
Verifiability
Vérifiabilité
Verification
Vérification
Verifliability
Verifliable
Visual comfort
Vulnerability
Vulnérabilité
Readability (e.g. of source code)
Transparency on the system's ability