\'Evaluation de syst\`emes apprenant tout au long de la vie (Evaluation of lifelong learning systems )
Aujourd{'}hui les syst{\e}mes intelligents obtiennent d{'}excellentes performances dans de nombreux domaines lorsqu{'}ils sont entra{\^\i}n{\'e}s par des experts en apprentissage automatique. Lorsque ces syst{\e}mes sont mis en production, leurs performances se d{\'e}gradent au cours du temps du fait de l{'}{\'e}volution de leur environnement r{\'e}el. Une adaptation de leur mod{\e}le par des experts en apprentissage automatique est possible mais tr{\e}s co{\^u}teuse alors que les soci{\'e}t{\'e}s utilisant ces syst{\e}mes disposent d{'}experts du domaine qui pourraient accompagner ces syst{\e}mes dans un apprentissage tout au long de la vie. Dans cet article nous proposons un cadre d{'}{\'e}valuation g{\'e}n{\'e}rique pour des syst{\`e}mes apprenant tout au long de la vie (SATLV). Nous proposons d{'}{\'e}valuer l{'}apprentissage assist{\'e} par l{'}humain (actif ou interactif) et l{'}apprentissage au cours du temps.
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