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

Author: Grafiati
Published: 25 May 2024
Last updated: 31 July 2025

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

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Cuxac, Pascal, Kafil Hajlaoui, Jean-Charles Lamirel, and Claire François. "Aide à l’expertise des brevets par alignement avec les publications scientifiques." Document Numérique 16, no. 1 (2013): 11–29. https://doi.org/10.3166/dn.16.1.11-29.

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Abstract:
International audience ; Ce travail s'inscrit dans le cadre du programme de recherche QUAERO1 , un vaste projet de recherche et d'innovation se rapportant au traitement automatique de contenus multimédias et multilingues. L'objectif abordé dans cet article est de proposer une méthode de classification automatique d'articles dans un plan de classement international de brevets relevant du même domaine. La finalité applicative de ce travail est de proposer une aide aux experts dans le processus d'évaluation de l'originalité et de la nouveauté d'un brevet, en lui proposant les citations scientifiq
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Chehata, Nesrine, Karim Ghariani, Arnaud Le Bris, and Philippe Lagacherie. "Apport des images pléiades pour la délimitation des parcelles agricoles à grande échelle." Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, no. 209 (January 29, 2015): 165–71. http://dx.doi.org/10.52638/rfpt.2015.220.

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Abstract:
Les pratiques et les arrangements spatiaux des parcelles agricoles ont un fort impact sur les flux d'eau dans les paysages cultivés . Afin de surveiller les paysages à grande échelle, il ya un fort besoin de délimitation automatique ou semi-automatique des parcelles agricoles. Cet article montre la contribution des images satellitaires à très haute résolution spatiales, telles que Pléiades, pour délimiter le parcellaire agricole de manière automatique .On propose une approche originale utilisant une classification binaire supervisée des limites. Une approche d'apprentissage actif est proposée
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Ramahefy, Razefania Tiana, and Mahandrisoa Rivo RANDRIAMAROSON. "Fiabilisation du machine learning pour l’apprentissage de données déséquilibrées combinant la chaîne de Markov cachée et les techniques de rééchantillonnage - Application sur la prédiction d’anomalie." International Journal of Progressive Sciences and Technologies 46, no. 2 (2024): 294. https://doi.org/10.52155/ijpsat.v46.2.6572.

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Abstract:
L'objectif de cet article est de concevoir un modèle capable de gérer des données déséquilibrées en utilisant le rééchantillonnage d'apprentissage automatique plus précisément synthetic over-sampling technique, combiné à des chaînes de Markov cachées pour la prédiction des anomalies. Le principe étant de construire une approche puissante pour améliorer les performances de prédiction, notamment dans des contextes comme la détection de fraude qui est considérée comme une sorte d’anomalie
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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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Jean-Robert, Kamenan Satti, Adja Miessan Germain, Marc Youan Ta, Amani Michel Kouassi, and Amandine Carine Njeugeut Mbiafeu. "Qualité des données hydrométriques prédites par une approche machine learning dans l’évaluation de la ressource en eau au nord de la Cote d’Ivoire." European Scientific Journal, ESJ 20, no. 36 (2024): 155. https://doi.org/10.19044/esj.2024.v20n36p155.

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Abstract:
L'écoulement des rivières revêt un intérêt particulier dans la gestion rationnelle des ressources en eau. Son estimation permet d'évaluer quantitativement la disponibilité des ressources en eau, ainsi que de prévenir des catastrophes naturelles telles que les inondations et les sécheresses. Ces estimations, généralement effectuées à l'aide de méthodes statistiques d'apprentissage automatique, sont parfois biaisées, entraînant des écarts par rapport aux observations in situ. Ainsi, cette étude a pour objectif d'evaluer la qualité des données de débit de la rivière Bagoé prédites par des réseaux
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Djionang Pindoh, Prestilien, and Paulin Melatagia Yonta. "Self-supervised and multilingual learning applied to the Wolof, Swahili and Fongbe." Revue Africaine de Recherche en Informatique et Mathématiques Appliquées Volume 42 - Special issue CRI... (February 11, 2025). https://doi.org/10.46298/arima.13416.

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Abstract:
soumission à EpisciencesUnder-resourced languages encounter substantial obstacles in speech recognition owing to the scarcity of resources and limited data availability, which impedes their development and widespread adoption. This paper presents a representation learning model that leverages existing frameworks based on self-supervised learning techniques—specifically, Contrastive Predictive Coding (CPC), wav2vec, and a bidirectional variant of CPC—by integrating them with multilingual learning approaches. We apply this model to three African languages: Wolof, Swahili, and Fongbe. Our evaluat
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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>R&eacute;sum&eacute;&nbsp;: </strong> L'analyse de sentiment (SA) utilisant le langage naturel est l'un des sujets les plus passionnants de cette d&eacute;cennie en raison de l'utilisation g&eacute;n&eacute;ralis&eacute;e des m&eacute;dias sociaux, qui permet d'analyser les interactions entre les individus et de d&eacute;terminer les structures importantes dans ces communications. La SA est d&eacute;finie comme un domaine d'&eacute;tude qui utilise des m&eacute;thodes d'intelligence pour analyser, traiter et r&eacute;v&eacute;ler les sentiments, &eacute;motions et ressentis des individ
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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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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>R&eacute;sum&eacute; </strong> L'intelligence artificielle (IA) a transform&eacute; les march&eacute;s financiers en introduisant des algorithmes capables d'analyser des donn&eacute;es massives en temps r&eacute;el. Ces technologies am&eacute;liorent l'efficacit&eacute; des transactions, permettent des pr&eacute;dictions plus pr&eacute;cises des tendances du march&eacute; et optimisent la gestion des risques. Par exemple, les algorithmes d'IA ex&eacute;cutent des transactions en millisecondes, r&eacute;duisant les co&ucirc;ts et augmentant la liquidit&eacute;. Ils utilisent &eacute;gal
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Dissertations / Theses on the topic "Approches d'apprentissage automatique"

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Girard, Nicolas. "Approches d'apprentissage et géométrique pour l'extraction automatique d'objets à partir d'images de télédétection." Thesis, Université Côte d'Azur, 2020. https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03177997.

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Abstract:
Créer un double numérique de la Terre sous forme de cartes a de nombreuses applications comme la conduite autonome, la planification urbaine, les télécommunications, la gestion des catastrophes naturelles, etc. Les systèmes d'information géographique (SIG) sont utilisés pour intégrer des données géolocalisées sous forme de cartes. Les SIG utilisent une représentation vectorielle pour les objets, prenant peu d'espace mémoire et rendant leur modification plus facile que des données raster. Avec la quantité croissante d'images satellites et aériennes capturées chaque jour, des méthodes automatiqu
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Maggiori, Emmanuel. "Approches d'apprentissage pour la classification à large échelle d'images de télédétection." Thesis, Université Côte d'Azur (ComUE), 2017. http://www.theses.fr/2017AZUR4041/document.

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Abstract:
L’analyse des images satellite et aériennes figure parmi les sujets fondamentaux du domaine de la télédétection. Ces dernières années, les avancées technologiques ont permis d’augmenter la disponibilité à large échelle des images, en comprenant parfois de larges étendues de terre à haute résolution spatiale. En plus des questions évidentes de complexité calculatoire qui en surgissent, un de plus importants défis est l’énorme variabilité des objets dans les différentes régions de la terre. Pour aborder cela, il est nécessaire de concevoir des méthodes de classification qui dépassent l’analyse d
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Wang, Xiuheng. "Approches conjointes de modélisation et d'apprentissage pour l'imagerie hyperspectrale et la détection de changements." Electronic Thesis or Diss., Université Côte d'Azur, 2024. http://www.theses.fr/2024COAZ5025.

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Abstract:
À l'ère de l'intelligence artificielle, on observe un consensus croissant sur le fait que des solutions à des problèmes complexes de science et d'ingénierie nécessitent de nouvelles méthodologies qui peuvent associer des méthodes de modélisation physique à des techniques d'apprentissage automatique, en recourant à l'optimisation stochastique et aux réseaux neuronaux profonds. Cette thèse vise à étudier des méthodes permettant de combiner les avantages de la modélisation basée sur la physique et de l'apprentissage automatique, en accordant une attention particulière à deux questions importantes
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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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Loisel, Julie. "Détection des ruptures de la chaîne du froid par une approche d'apprentissage automatique." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2023. http://www.theses.fr/2023UPASB014.

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Abstract:
La chaîne du froid est indispensable pour assurer la sécurité sanitaire et éviter le gaspillage alimentaire. Pour suivre l'évolution de la température de l'air à travers la chaîne du froid, les capteurs sans fil sont de plus en plus utilisés, mais l'exploitation de ces mesures est encore limitée. Cette thèse explore comment l'apprentissage automatique peut être utilisé pour prédire la température de différents types de produits alimentaires à partir d'une mesure de la température de l'air dans une palette et détecter les ruptures de chaîne du froid. Nous avons d'abord introduit une définition
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Motta, Jesus Antonio. "VENCE : un modèle performant d'extraction de résumés basé sur une approche d'apprentissage automatique renforcée par de la connaissance ontologique." Doctoral thesis, Université Laval, 2014. http://hdl.handle.net/20.500.11794/26076.

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Abstract:
De nombreuses méthodes et techniques d’intelligence artificielle pour l’extraction d'information, la reconnaissance des formes et l’exploration de données sont utilisées pour extraire des résumés automatiquement. En particulier, de nouveaux modèles d'apprentissage automatique semi supervisé avec ajout de connaissance ontologique permettent de choisir des phrases d’un corpus en fonction de leur contenu d'information. Le corpus est considéré comme un ensemble de phrases sur lequel des méthodes d'optimisation sont appliquées pour identifier les attributs les plus importants. Ceux-ci formeront l’e
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Arman, Molood. "Machine Learning Approaches for Sub-surface Geological Heterogeneous Sources." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2023. http://www.theses.fr/2023UPASG014.

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Abstract:
Dans le domaine de l'exploration et de la production du pétrole et du gaz, il est essentiel de comprendre les structures géologiques de sous-sol, tels que les diagraphies de puits et les échantillons de roche, afin de fournir des outils de prédiction et d'aide à la décision. Exploiter des données provenant de différentes sources, structurées ou non structurées, telles que des bases de données relationnelles et des rapports numérisés portant sur la géologie du sous-sol, est primordial. Le principal défi pour les données structurées réside dans l'absence d'un schéma global permettant de croiser
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Oum, Oum Sack Pierre Marie. "Contribution à l'étude de la qualité du logiciel : approche à base d'apprentissage automatique et de transformation de modèles." Littoral, 2009. http://www.theses.fr/2009DUNK0221.

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Abstract:
Cette thèse propose des travaux liés à la définition et l’évaluation de la qualité du logiciel. Nous considérons la qualité comme un concept transversal devant être pris en charge par toutes les activités du développement du logiciel. Il devient donc important de fournir des mécanismes et outils assurant l’interopérabilité de ces activités. Ainsi, une partie importante de nos travaux est consacrée à l’adoption de GXL (Graph eXchange Language) comme médium d’échange d’objets ou artefacts logiciels. GXL sert donc comme support technologique de mise en œuvre de notre approche de modélisation et d
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Moulet, Lucie. "Modélisation de l'apprenant avec une approche par compétences dans le cadre d'environnement d'apprentissage en ligne." Paris 6, 2011. http://www.theses.fr/2011PA066636.

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Qamar, Ali Mustafa. "Mesures de similarité et cosinus généralisé : une approche d'apprentissage supervisé fondée sur les k plus proches voisins." Phd thesis, Université de Grenoble, 2010. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00591988.

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Abstract:
Les performances des algorithmes d'apprentissage automatique dépendent de la métrique utilisée pour comparer deux objets, et beaucoup de travaux ont montré qu'il était préférable d'apprendre une métrique à partir des données plutôt que se reposer sur une métrique simple fondée sur la matrice identité. Ces résultats ont fourni la base au domaine maintenant qualifié d'apprentissage de métrique. Toutefois, dans ce domaine, la très grande majorité des développements concerne l'apprentissage de distances. Toutefois, dans certaines situations, il est préférable d'utiliser des similarités (par exempl
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