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Academic literature on the topic 'Algorithmes d'apprentissage automatique'

Author: Grafiati

Published: 25 May 2024

Last updated: 31 July 2025

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Journal articles on the topic "Algorithmes d'apprentissage automatique"

1

Perez, Julien, and Emma Taillefer. "L'intelligence artificielle au service du contrôle citoyen." Cahiers Droit, Sciences & Technologies 20 (2025): 41–58. https://doi.org/10.4000/147zo.

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Abstract:

Cette étude explore l'utilisation de l'intelligence artificielle pour détecter les anomalies dans les marchés publics français. En se concentrant sur deux types de fraudes – le recours excessif à un même prestataire et les montants anormalement élevés – l'analyse combine des techniques statistiques et des modèles de détection d'anomalies appliqués aux données essentielles de la commande publique (DECP). L'étude examine d'abord le cadre juridique, puis présente une méthodologie d'analyse comprenant la collecte et le traitement des données. Les résultats révèlent des tendances significatives, no

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2

Bourkhime, H., N. Qarmiche, N. Bahra, et al. "P36 - La prédiction de la dépression chez les Marocains atteints de maladies respiratoires chroniques - Analyse comparative des algorithmes d'apprentissage automatique." Journal of Epidemiology and Population Health 72 (May 2024): 202476. http://dx.doi.org/10.1016/j.jeph.2024.202476.

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3

Sédar Paluku, Mutsotsya, Mpia Héritier Nsenge, Munga Manassé Nzanzu, Baelani Nephtali Inipaivudu, and Kasolene Moïse Katembo. "Prédiction des notes finales des étudiants en fin du premier cycle : Utilisation de Data Mining éducatif." Revue Internationale Multidisciplinaire Etincelle 25, no. 2 (2024): 1–17. http://dx.doi.org/10.61532/rime252114.

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Abstract:

L'analyse des performances académiques est basée sur un certain nombre de facteurs qui mesurent les capacités intellectuelles. Cette mesure de la performance est basée sur un certain nombre de variables qui peuvent être utilisées pour prédire la performance académique et les notes finales. Les outils statistiques permettent avant tout de mesurer l'impact des données les unes sur les autres. À cette fin, l'étude des corrélations est le meilleur compromis pour identifier les vrais et les faux prédicteurs entre les variables. Aussi, par le biais des statistiques descriptives, la distribution des

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4

MOKDAR, Safaa, and Tarek ZARI. "La mise en œuvre des algorithmes d'apprentissage automatique en assurance non-vie : une revue de littérature." International Journal of Accounting, Finance, Auditing, Management and Economics, December 5, 2024. https://doi.org/10.5281/zenodo.14285939.

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Abstract:

<strong>Résumé : </strong> Le secteur de l’assurance non-vie est un secteur extrêmement concurrentiel, il est nécessaire pour les compagnies d’assurances de créer une tarification ajustée aux exigences du marché. Généralement, les assureurs utilisent les modèles linéaires généralisés pour la modélisation de la prime pure. Ces modèles traditionnels présentent des limites qui imposent des contraintes sur la structure du risque modélisé et sur les in

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5

Lazli, Lilia, and Mohamed Tayeb Laskri. "A New Data Fusion Method for Hybrid MMC/RNA Learning : Application to Automatic Speech Recognition." Revue Africaine de la Recherche en Informatique et Mathématiques Appliquées Volume 3, Special Issue... (September 2, 2005). http://dx.doi.org/10.46298/arima.1842.

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Abstract:

International audience It is well known that traditional Hidden Markov Models (HMM) systems lead to a considerable improvement when more training data or more parameters are used. However, using more data with hybrid Hidden Markov Models and Artificial Neural Networks (HMM/ANN) models results in increased training times without improvements in performance. We developed in this work a new method based on automatically separating data into several sets and training several neural networks of Multi-Layer Perceptrons (MLP) type on each set. During the recognition phase, models are combined using s

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6

Ndiaye, Mamadou, René Boissy, Mbagnick Faye, and N’kpomé Styvince Romaric Kouao. "Évaluation comparative des algorithmes d'apprentissage automatique pour la classification des types de sols à partir de caractéristiques physico-chimiques : application de Random Forest, XGBoost, SVM et KNN." VertigO, 2025. https://doi.org/10.4000/13raq.

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Abstract:

Cette étude explore l'application des algorithmes d'apprentissage automatique pour la classification des types de sol, une tâche essentielle pour l'agriculture et la gestion durable des terres, en particulier dans des zones confrontées à des défis environnementaux tels que la dégradation des sols. La recherche a été menée dans la commune de Djilor, située dans le Sine Saloum au Sénégal, une région affectée par la salinisation et la perte de terres agricoles. En utilisant des caractéristiques physico-chimiques telles que la texture (pourcentages de sable, limon et argile), le pH, la matière org

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7

AZDINE, Bilal, and KABBOURI Mounime EL. "L'analyse sentimentale et l'apprentissage automatique : Méthodes hybrides et perspectives futures." International Journal of Accounting, Finance, Auditing, Management and Economics, January 12, 2025. https://doi.org/10.5281/zenodo.14633276.

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Abstract:

<strong>Résumé : </strong> L'analyse de sentiment (SA) utilisant le langage naturel est l'un des sujets les plus passionnants de cette décennie en raison de l'utilisation généralisée des médias sociaux, qui permet d'analyser les interactions entre les individus et de déterminer les structures importantes dans ces communications. La SA est définie comme un domaine d'étude qui utilise des méthodes d'intelligence pour analyser, traiter et révéler les sentiments, émotions et ressentis des individ

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8

CHOUH, ILIAS. "L'impact des algorithmes d'intelligence artificielle sur les marchés financiers." African Scientific Journal Vol 03, N°17 (2025). https://doi.org/10.5281/zenodo.14988152.

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Abstract:

<strong>Résumé </strong> L'intelligence artificielle (IA) a transformé les marchés financiers en introduisant des algorithmes capables d'analyser des données massives en temps réel. Ces technologies améliorent l'efficacité des transactions, permettent des prédictions plus précises des tendances du marché et optimisent la gestion des risques. Par exemple, les algorithmes d'IA exécutent des transactions en millisecondes, réduisant les coûts et augmentant la liquidité. Ils utilisent égal

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9

Moffo, Fabien, Auguste Noumsi Woguia, Joseph Mvogo Ngono, and Samuel Bowong. "Analysis of COVID-19 Coughs: From the Mildest to the Most Severe Form, a Realistic Classification Using Deep Learning." Revue Africaine de Recherche en Informatique et Mathématiques Appliquées Volume 42 - Special issue CRI... (January 17, 2025). https://doi.org/10.46298/arima.13343.

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Abstract:

soumission à EpisciencesCough is the most common symptom of lung disease. COVID-19, a respiratory illness, has caused over 700 million positive cases and 7 million deaths worldwide. An effective, affordable, and widely available diagnostic tool is crucial in combating lung disease and the COVID-19 pandemic. Deep learning and machine learning algorithms could be used to analyze the cough sounds of infected patients and make predictions. Our research lab and the COUGHVID research lab provide the cough data. This diagnostic approach can distinguish cough sounds from COVID-19 patients and people s

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Dissertations / Theses on the topic "Algorithmes d'apprentissage automatique"

1

Germain, Pascal. "Algorithmes d'apprentissage automatique inspirés de la théorie PAC-Bayes." Thesis, Université Laval, 2009. http://www.theses.ulaval.ca/2009/26191/26191.pdf.

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Abstract:

Dans un premier temps, ce mémoire présente un théorème PAC-Bayes général, duquel il est possible d'obtenir simplement plusieurs bornes PAC-Bayes connues. Ces bornes permettent de calculer une garantie sur le risque d'un classificateur à partir de ses performances sur l'ensemble de données d'entraînement. Par l'interprétation du comportement de deux bornes PAC-Bayes, nous énonçons les caractéristiques propres aux classificateurs qu'elles favorisent. Enfin, une spécialisation de ces bornes à la famille des classificateurs linéaires est détaillée. Dans un deuxième temps, nous concevons trois no

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2

Mariéthoz, Johnny. "Algorithmes d'apprentissage discriminants en vérification du locuteur." Lyon 2, 2006. http://theses.univ-lyon2.fr/documents/lyon2/2006/mariethoz_j.

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Abstract:

This thesis addresses text-independent speaker verification from a machine learning point of view. We use the machine learning framework to better define the problem and to develop new unbiased performance measures and statistical tests to compare objectively new approaches. We propose a new interpretation of the state-of-the-art Gaussian Mixture Model based system and show that they are discriminant and equivalent to a mixture of linear classifiers. A general framework for score normalization is also given for both probability and non-probability based models. With this new framework we bette

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3

Lacasse, Alexandre. "Bornes PAC-Bayes et algorithmes d'apprentissage." Thesis, Université Laval, 2010. http://www.theses.ulaval.ca/2010/27635/27635.pdf.

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Abstract:

L’objet principale de cette thèse est l’étude théorique et la conception d’algorithmes d’apprentissage concevant des classificateurs par vote de majorité. En particulier, nous présentons un théorème PAC-Bayes s’appliquant pour borner, entre autres, la variance de la perte de Gibbs (en plus de son espérance). Nous déduisons de ce théorème une borne du risque du vote de majorité plus serrée que la fameuse borne basée sur le risque de Gibbs. Nous présentons également un théorème permettant de borner le risque associé à des fonctions de perte générale. À partir de ce théorème, nous concevons des a

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4

Choquette, Philippe. "Nouveaux algorithmes d'apprentissage pour classificateurs de type SCM." Master's thesis, Québec : Université Laval, 2007. http://www.theses.ulaval.ca/2007/24840/24840.pdf.

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5

Giguère, Sébastien. "Algorithmes d'apprentissage automatique pour la conception de composés pharmaceutiques et de vaccins." Doctoral thesis, Université Laval, 2015. http://hdl.handle.net/20.500.11794/25748.

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Abstract:

La découverte de composés pharmaceutiques est actuellement trop longue et trop coûteuse, et le taux d’échec, trop élevé. Les bases de données biochimiques et génomiques ne cessent de grossir et il est maintenant impraticable d’interpréter ces données. Un changement radical est nécessaire ; certaines étapes de ce processus doivent être automatisées. Les peptides jouent un rôle important dans le système immunitaire et dans la signalisation cellulaire. Leurs propriétés favorables en font des candidats de choix pour initier la conception de nouveaux médicaments et assister la production de nouveau

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6

Sayadi, Karim. "Classification du texte numérique et numérisé. Approche fondée sur les algorithmes d'apprentissage automatique." Thesis, Paris 6, 2017. http://www.theses.fr/2017PA066079/document.

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Abstract:

Différentes disciplines des sciences humaines telles la philologie ou la paléographie font face à des tâches complexes et fastidieuses pour l'examen des sources de données. La proposition d'approches computationnelles en humanités permet d'adresser les problématiques rencontrées telles que la lecture, l'analyse et l'archivage de façon systématique. Les modèles conceptuels élaborés reposent sur des algorithmes et ces derniers donnent lieu à des implémentations informatiques qui automatisent ces tâches fastidieuses. La première partie de la thèse vise, d'une part, à établir la structuration thém

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7

Tavakoli, Amirhossein. "Algorithmes hybrides d'optimisation combinatoire et d'apprentissage automatique pour l'efficacité énergétique des réseaux d'eau potable." Electronic Thesis or Diss., Université Côte d'Azur, 2023. http://www.theses.fr/2023COAZ4121.

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Abstract:

Les réseaux de distribution d'eau potable sont des systèmes énergivores, en raison principalement du pompage. Cependant, ils offrent des opportunités de réduction et de report de charge, grâce aux châteaux d'eau et à leur capacité de stockage. La gestion opérationnelle optimisée du pompage et du stockage dans les réseaux d'eau, dite aussi « ordonnancement du pompage », est donc est un levier avantageux pour les réseaux électriques, mais c'est aussi un problème d'optimisation mathématique complexe. L'objet de cette thèse est la conception d'algorithmes de résolution efficaces pour un modèle mat

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8

Brouard, Thierry. "Algorithmes hybrides d'apprentissage de chaines de Markov cachées : conception et applications à la reconnaissance des formes." Tours, 1999. http://www.theses.fr/1999TOUR4002.

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Abstract:

La problématique de ce travail repose sur la qualité de modélisation de données (appelées observations) faite par des chaines de Markov cachées (CMC). Notre objectif est alors de proposer des algorithmes permettant d'améliorer cette qualité. Le critère retenu pour quantifier la qualité de la modélisation est la probabilité que la CMC génère des observations données. La résolution de ce problème fait appel à des techniques d'hybridation. Les outils employés conjointement aux CMC dans ce travail sont les algorithmes génétiques. Nous les utilisons ici pour répondre à une double attente. Premièrem

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Drouin, Alexandre. "Inferring phenotypes from genotypes with machine learning : an application to the global problem of antibiotic resistance." Doctoral thesis, Université Laval, 2019. http://hdl.handle.net/20.500.11794/34944.

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Abstract:

Tableau d’honneur de la Faculté des études supérieures et postdoctorales, 2018-2019<br>La compréhension du lien entre les caractéristiques génomiques d’un individu, le génotype, et son état biologique, le phénotype, est un élément essentiel au développement d’une médecine personnalisée où les traitements sont adaptés à chacun. Elle permet notamment d’anticiper des maladies, d’estimer la réponse à des traitements et même d’identifier de nouvelles cibles pharmaceutiques. L’apprentissage automatique est une science visant à développer des algorithmes capables d’apprendre à partir d’exemples. Ces

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10

Fournier, Laurent. "Contribution à la modélisation d'un véhicule automobile et de son environnement : Algorithmes d'apprentissage pour la commande électronique de boîte de vitesse automatique." Limoges, 1996. http://www.theses.fr/1996LIMO0061.

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More sources

Books on the topic "Algorithmes d'apprentissage automatique"

1

Caelli, Terry, and Garry Briscoe. A Compendium of Machine Learning: Symbolic Machine Learning (Ablex Series in Artificial Intelligence). Ablex Publishing Corporation, 1995.

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Reports on the topic "Algorithmes d'apprentissage automatique"

1

Arbour, William, Guy Lacroix, and Steeve Marchand. Libération conditionnelle, réinsertion sociale et récidive criminelle. CIRANO, 2023. http://dx.doi.org/10.54932/likh8817.

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Abstract:

Cette étude se divise en deux parties distinctes. Dans la première, nous nous intéressons aux motifs pour lesquels plus de 50 % des détenus québécois choisissent de renoncer à leur droit de participer à une audience en vue d’une libération conditionnelle éventuelle. Cette décision est examinée à travers des régressions multivariées et des algorithmes d'apprentissage automatique, révélant que la renonciation est fortement influencée par les caractéristiques individuelles des détenus, leur profil criminogène et la nature du crime commis. L’analyse montre également que les détenus qui renoncent à

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