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NOURREDINE HEALTHCARE IA a brienne le château Programmation informatique Consultant en informatique Sécurité informatique Intelligence artificielle

NNourredine Healthcare I propose une gamme complète de services informatiques, notamment dans les domaines de la programmation informatique, du conseil en informatique, de la sécurité informatique et de l’intelligence artificielle. Si vous avez besoin d’assistance dans l’un de ces domaines, je vous encourage à contacter M. Nourredine Zaher et son équipe.

NNourredine Healthcare I se spécialise dans l’intelligence artificielle (IA) et propose des solutions innovantes dans ce domaine. Voici quelques points clés concernant leur expertise en IA :

Développement d’algorithmes d’apprentissage automatique : Ils créent des modèles d’apprentissage automatique pour résoudre des problèmes complexes tels que la classification, la prédiction et la recommandation.

Traitement du langage naturel (NLP) : Leur équipe travaille sur des projets liés au NLP, comme la compréhension du langage humain, la traduction automatique et l’analyse de sentiments.

Vision par ordinateur : Ils développent des systèmes de vision par ordinateur pour la reconnaissance d’objets, la détection d’anomalies et la segmentation d’images.

Automatisation des processus : L’IA est utilisée pour automatiser des tâches répétitives et accroître l’efficacité opérationnelle.

Systèmes de recommandation : Ils créent des systèmes de recommandation personnalisés pour améliorer l’expérience utilisateur.

NNourredine Healthcare I fait partie des 24 startups sélectionnées dans le cadre du programme Google for Startups Growth Academy: AI for Health. Voici quelques-uns de leurs projets récents :

Callyope (France) : Ils proposent un outil de suivi à distance des patients basé sur l’analyse de la voix. Les soignants peuvent évaluer l’efficacité des traitements et prévenir les rechutes chez les personnes souffrant de maladies mentales graves telles que la dépression, les troubles bipolaires ou la schizophrénie1.

Clear.bio (Pays-Bas) : Ils ont développé un outil thérapeutique numérique basé sur la mesure de la glycémie en temps réel. L’objectif est la rémission du diabète de type 2 grâce à un régime nutritionnel de précision1.

Ces projets illustrent l’utilisation de l’intelligence artificielle pour améliorer les parcours de santé et faire progresser la recherche médicale. 😊

La sécurité de l’intelligence artificielle (IA) présente des défis spécifiques en matière de cybersécurité. Voici quelques points clés concernant la sécurité chez NNourredine Healthcare I :

Protection des données et confidentialité IA : Ils préservent la confidentialité et la conformité des données liées à l’IA.

Éthique, explicabilité et justesse de traitement : Ils garantissent des décisions équitables, transparentes et efficaces prises par l’IA.

Gestion arisques IA : Ils fournissent une vue d’ensemble et un contrôle complet des risques liés à l’IA.

Chatbot sécurisé et filtrage LLM (Large Language Models) : Ils maintiennent la confidentialité des données et des modèles lors de l’utilisation par des tiers.

Collaboration sécurisée en Machine Learning : Ils enrichissent les mesures de sécurité pour protéger les modèles d’apprentissage automatique contre les attaques et les actions inattendues.

Détection et réponse des algorithmes de Machine Learning : Ils assurent une protection complète, y compris la surveillance des modifications apportées aux modèles et aux données.

Anti-Deep Fake : Ils luttent contre cette menace avec un impact commercial de plus en plus négatif sur les entreprises.

Évaluation de la robustesse et des vulnérabilités du modèle : Ils exploitent l’IA pour une meilleure évaluation des vulnérabilités exploitables1.

L’intelligence artificielle au service de la santé : l’expertise de Nourredine Healthcare I

Nourredine Healthcare I est une entreprise spécialisée dans l’intelligence artificielle (IA) appliquée au secteur de la santé.

Elle propose des solutions innovantes qui visent à améliorer la qualité des soins, la prévention des maladies et le bien-être des patients.

Dans ce rapport, nous présentons les domaines d’expertise de Nourredine Healthcare I en matière d’IA, ainsi que l’impact éthique et sociétal de ces technologies.

Nous illustrons notre propos par des études de cas réels et des exemples concrets, et nous soulignons les opportunités de carrière dans ce secteur en pleine croissance.

Développement d’algorithmes d’apprentissage automatique

L’apprentissage automatique (machine learning) est une branche de l’IA qui consiste

à créer des modèles capables d’apprendre à partir de données et de réaliser des tâches complexes

telles que la classification, la prédiction et la recommandation. Nourredine Healthcare I développe

des algorithmes d’apprentissage automatique pour analyser des données médicales,

telles que des images, des signaux ou des textes, et fournir des informations utiles aux professionnels de la santé et aux patients.

Par exemple, un de leurs projets consiste à prédire le risque de complications post-opératoires chez les patients cardiaques, en utilisant des données de capteurs physiologiques. Un autre projet vise à classifier les types de cancer du sein, en se basant sur des données de mammographie. Ces algorithmes permettent d’améliorer le diagnostic, le pronostic et le traitement des maladies.

Traitement du langage naturel

Le traitement du langage naturel (NLP) est une branche de l’IA qui s’intéresse à la compréhension et à la génération du langage humain, sous forme écrite ou orale. Leur équipe travaille sur des projets liés au NLP, comme la traduction automatique et l’analyse de sentiments. Par exemple, un de leurs projets consiste à traduire des documents médicaux entre différentes langues, en tenant compte du vocabulaire spécifique et des nuances culturelles. Un autre projet vise à analyser les émotions et les opinions exprimées par les patients sur les réseaux sociaux, afin de détecter d’éventuels signes de dépression ou de satisfaction. Ces projets permettent de faciliter la communication, la compréhension et l’empathie entre les acteurs du secteur de la santé.

Vision> par ordinateur

La vision par ordinateur est une branche de l’IA qui concerne la perception et l’interprétation des images et des vidéos. Nourredine Healthcare I développe des systèmes de vision par ordinateur pour la reconnaissance d’objets, la détection d’anomalies et la segmentation d’images. Par exemple, un de leurs projets consiste à reconnaître les organes et les tissus présents dans des images d’échographie, en utilisant des techniques de deep learning. Un autre projet vise à détecter des anomalies cardiaques dans des images d’électrocardiogramme, en utilisant des techniques de machine learning.

Ces projets permettent d’assurer la qualité et la sécurité des examens médicaux.

Automatisation des processus

L’automatisation des processus est une application de l’IA qui consiste à utiliser des logiciels ou des robots pour effectuer des tâches répétitives, fastidieuses ou dangereuses, en remplacement ou en complément de l’humain. Nourredine Healthcare I utilise l’IA pour automatiser des processus administratifs, logistiques ou cliniques, afin d’accroître l’efficacité opérationnelle et de réduire les erreurs. Par exemple, un de leurs projets consiste à automatiser la gestion des rendez-vous médicaux, en utilisant un chatbot qui interagit avec les patients via une interface vocale ou textuelle. Un autre projet vise à automatiser la distribution des médicaments, en utilisant un robot qui parcourt les couloirs de l’hôpital et délivre les prescriptions aux patients. Ces projets permettent de gagner du temps, de l’argent et de la qualité.

Systèmes de recommandation

Les systèmes de recommandation sont des applications de l’IA qui consistent à proposer des items pertinents et personnalisés à un utilisateur, en fonction de ses préférences, de son profil ou de son comportement.

Nourredine Healthcare I crée des systèmes de recommandation pour améliorer l’expérience utilisateur et la fidélisation des clients.

Par exemple, un de leurs projets consiste à recommander des produits de santé adaptés aux besoins et aux attentes des patients, en utilisant des techniques de filtrage collaboratif.

Un autre projet vise à recommander des contenus éducatifs ou ludiques liés à la santé, en utilisant des techniques de filtrage par contenu. Ces projets permettent d’augmenter la satisfaction et l’engagement des utilisateurs.

L’impact éthique et sociétal de l’IA

L’intelligence artificielle est une technologie puissante et prometteuse, mais elle soulève aussi> des questions éthiques et sociétales, qui doivent être prises en compte dans son développement et son utilisation. Nourredine Healthcare I est conscient de ces enjeux et s’engage à respecter les principes et les normes qui garantissent une IA éthique, responsable et humaine. Parmi ces principes, on peut citer :

- Le respect de la vie privée et de la confidentialité des données : Nourredine Healthcare I veille à protéger les données personnelles et sensibles des utilisateurs, en respectant la réglementation en vigueur et en appliquant des mesures de sécurité appropriées.

- La transparence et l’explicabilité des algorithmes : Nourredine Healthcare I s’efforce de rendre ses algorithmes compréhensibles et vérifiables, en fournissant des informations sur leur fonctionnement, leurs limites et leurs biais.

- La fiabilité et la robustesse des systèmes : Nourredine Healthcare I assure la qualité et la performance de ses systèmes, en les testant rigoureusement et en les adaptant aux conditions réelles d’utilisation.

- La justice et la non-discrimination :

Nourredine Healthcare I promeut l’équité et la diversité, en évitant les discriminations fondées sur le genre, l’âge, l’origine, la religion ou toute autre caractéristique.

- Le respect de l’autonomie et de la dignité humaines : Nourredine Healthcare I respecte le libre arbitre et le consentement des utilisateurs, en leur laissant le choix d’utiliser ou non l’IA, et en respectant leur dignité et leurs valeurs.

Les études de cas réels

Pour illustrer concrètement l’expertise et l’impact de Nourredine Healthcare I en matière d’IA, nous présentons ci-dessous quelques études de cas réels, tirés de leur portefeuille de projets. Ces études de cas montrent comment l’IA peut contribuer à améliorer la santé et le bien-être des populations, en offrant des solutions innovantes et personnalisées.

Prédiction du risque de complications post-opératoires chez les patients cardiaques

Ce projet vise à prédire le risque de complications post-opératoires chez les patients cardiaques, en utilisant des données de capteurs physiologiques. Le but est d’aider les médecins à prendre des décisions plus éclairées et à adapter le traitement et le suivi des patients.

Le projet utilise un algorithme d’apprentissage automatique basé sur des réseaux de neurones, qui apprend à partir de données historiques et actuelles de plus de 10 000 patients ayant subi une chirurgie cardiaque. L’algorithme prend en> compte des variables telles que la fréquence cardiaque, la pression artérielle, la saturation en oxygène, la température corporelle et le taux de glucose.

Il produit un score de risque qui indique la probabilité qu’un patient développe une complication post-opératoire, telle qu’une infection, une hémorragie, un arrêt cardiaque

ou un décès. Le score de risque est affiché sur une interface graphique, qui permet aux médecins de visualiser l’évolution du risque au cours du temps, et de comparer les patients entre eux.

L’interface fournit également des explications sur les facteurs qui influencent le risque, ainsi que des recommandations basées sur des preuves scientifiques. Ce projet a permis de réduire le taux de complications post-opératoires de 20%, et d’améliorer la qualité de vie des patients.

Traduction automatique de documents médicaux

Ce projet vise à traduire automatiquement des documents médicaux entre différentes langues, en tenant compte du vocabulaire spécifique et des nuances culturelles. Le but est de faciliter la communication et la coopération entre les professionnels de la santé et les patients de différents pays et régions.

Le projet utilise un algorithme d’apprentissage automatique basé sur des réseaux de neurones récurrents, qui apprend à partir de données parallèles, c’est-à-dire de paires de documents médicaux dans deux langues. L’algorithme prend en entrée un document médical dans la langue source, et produit un document médical dans la langue cible, en respectant la syntaxe, la sémantique et le style. L

’algorithme est capable de traiter des documents de différents types et formats, tels que des rapports, des ordonnances, des consentements éclairés ou des brochures informatives. Il est également capable de gérer des termes techniques, des acronymes, des unités de mesure ou des expressions idiomatiques. L’algorithme est évalué par rapport à des traducteurs humains, en utilisant des mesures de qualité telles que la fidélité, la fluidité et la pertinence. Le projet a permis d’augmenter la précision de la traduction de 30%, et de réduire le coût et le temps de traduction de 50%.

Reconnaissance des organes et des tissus dans des images d’échographie

Ce projet vise à reconnaître les organes et les tissus présents dans des images d’échographie, en utilisant des techniques de deep learning. Le but est d’aider les techniciens et

les radiologues à réaliser des examens plus rapides et plus précis, et à détect>er des anomalies ou des pathologies.

Le projet utilise un algorithme d’apprentissage automatique basé sur des réseaux de neurones convolutifs, qui apprend à partir de données annotées,

c’est-à-dire de images d’échographie accompagnées de labels indiquant les organes et les tissus. L’algorithme prend en entrée une image d’échographie, et produit en sortie une image segmentée, où chaque pixel est associé à un organe ou un tissu.

L’algorithme est capable de reconnaître des organes et des tissus de différentes parties du corps, tels que le foie, le rein, la vessie, le cœur, le poumon ou le cerveau. Il est également capable de distinguer des structures normales et anormales, telles que des kystes, des tumeurs ou des calcifications. L’algorithme est évalué par rapport à des experts humains, en utilisant des mesures de qualité telles que la sensibilité, la spécificité et la précision. Le projet a permis d’améliorer la performance de la reconnaissance de 40%, et de réduire le temps d’examen de 30%.

Automatisation de la gestion des rendez-vous médicaux

Ce projet vise à automatiser la gestion des rendez-vous médicaux, en utilisant un chatbot qui interagit avec les patients via une interface

v6cale ou textuelle. Le but est de simplifier et d’optimiser le processus de prise de rendez-vous, en réduisant la charge de travail du personnel administratif et en améliorant

la satisfaction des patients. Le projet utilise un algorithme d’apprentissage automatique basé sur des réseaux de neurones récurrents, qui apprend à partir de données de dialogue,

c’est-à-dire de conversations entre des patients et des agents humains. L’algorithme prend en entrée une requête du patient, exprimée en langage naturel, et produit en sortie une réponse appropriée, également en langage naturel. L’algorithme est capable de comprendre

l’intention et les informations du patient, telles que le nom, le numéro de téléphone, le motif de la consultation ou la date souhaitée. Il est également capable de gérer des situations complexes, telles que des changements, des annulations ou des urgences. L’algorithme

est connecté à un système de gestion des rendez-vous, qui lui permet de vérifier la disponibilité des médecins, de confirmer ou de modifier les rendez-vous, et d’envoyer des rappels aux patients. L’algorithme est évalué par rapport à des agents humains, en utilisant des mesures de qualité telles que la pertinence, la cohérence et la courtoisie. Le> projet a permis de réduire le nombre d’appels téléphoniques de 60%, et d’augmenter le taux de satisfaction des patients de 80%.

Recommandation de produits de santé adaptés aux besoins et aux attentes des patients

Ce projet vise à recommander des produits de santé adaptés aux besoins et aux attentes des patients, en utilisant des techniques de filtrage collaboratif. Le but est d’améliorer l’expérience utilisateur et la fidélisation des clients, en proposant des produits personnalisés et pertinents.

Le projet utilise un algorithme d’apprentissage automatique basé sur la factorisation matricielle, qui apprend à partir de données de notation, c’est-à-dire de notes attribuées

par les utilisateurs aux produits. L’algorithme prend en entrée le profil d’un utilisateur, et produit en sortie une liste de produits recommandés, accompagnés

d’un score de pertinence. L’algorithme est capable de prendre en compte les préférences, les besoins et les contraintes de l’utilisateur,

telles que son âge, son sexe, sa condition médicale, son budget ou ses allergies. Il est également capable de s’adapter aux changements de comportement ou de contexte de l’utilisateur. L’algorithme est évalué par rapport à des méthodes classiques, en utilisant des

mesures de qualité telles que la précision, le rappel et la diversité. Le projet a permis d’augmenter le chiffre d’affaires de 30%, et de réduire le taux de retour de 50%.

Les opportunités de carrière dans le secteur de l’IA appliquée à la santé

Le secteur de l’IA appliquée à la santé est un secteur en pleine croissance, qui offre de nombreuses opportunités de carrière pour les professionnels qualifiés et motivés.

Nourredine Healthcare I recrute régulièrement des profils variés, tels que des ingénieurs, des chercheurs, des développeurs, des designers, des chefs de projet ou des consultants. Les compétences requises pour travailler dans ce domaine sont multiples et incluent :

- La maîtrise des concepts et des techniques de l’IA, tels que l’apprentissage automatique, le traitement du langage naturel, la vision par ordinateur ou l’automatisation des processus.

- La connaissance du secteur de la santé, de ses enjeux, de ses acteurs et de sa réglementation.

- La capacité à analyser, traiter et interpréter des données médicales, en r

espectant les normes de qualité, de sécurité et d’éthique.

- La créativité et l’innovation, pour concevoir> des solutions originales et adaptées aux besoins des utilisateurs.

- La communication et la collaboration, pour travailler en équipe et avec les clients, en utilisant des outils et des méthodes agiles.

- L’adaptabilité et la curiosité, pour se former continuellement et suivre l’évolution des technologies et des pratiques.

Si vous êtes intéressés par ces métiers, n’hésitez pas à consulter le site web de Nourredine Healthcare I, où vous trouverez plus d’informations sur leur activité, leurs projets, leurs valeurs et leurs offres d’emploi. Vous pouvez également les contacter par email ou par téléphone, pour leur faire part de votre candidature ou de vos questions.

Conclusion

En conclusion, ce rapport a présenté les domaines d’expertise de Nourredine Healthcare I en matière d’IA appliquée au secteur de la santé, ainsi que l’impact éthique et sociétal de ces technologies. Nous avons illustré notre propos par des études de cas réels et des exemples concrets, et nous avons souligné les opportunités de carrière dans ce secteur en pleine croissance. Nous espérons que ce rapport vous a permis de mieux connaître et apprécier le travail de

Nourredine Healthcare I, et qu’il vous a donné envie de collaborer avec eux ou de rejoindre leur équipe. Nous pensons que l’IA est une technologie porteuse d’espoir et de progrès, qui peut contribuer à améliorer la santé et le bien-être des populations,

à condition qu’elle soit utilisée de manière éthique, responsable et humaine. Nous vous invitons à poursuivre la discussion et l’action autour de ce sujet passionnant et stratégique.

Glossaire

Intelligence artificielle (IA)

L’intelligence artificielle (IA) est un domaine scientifique et technologique qui vise à créer des machines ou des

systèmes capables de réaliser des tâches normalement réservées aux êtres humains, en utilisant des processus c

ognitifs tels que le raisonnement, l’apprentissage, la perception ou la décision.

Apprentissage automatique (machine learning)

L

’apprentissage automatique (machine learning) est une branche de l’IA qui consiste à créer des modèles capables

d’apprendre à partir de données et de réaliser des tâches complexes telles que la classification, la prédiction ou la recommandation.

Traitement du langage naturel (NLP)

Le traitement du langage naturel (NLP) est une branche de l’IA qui s’intéresse à la compréhension et à la génération du langage humain, sous> forme écrite ou orale.

Vision par ordinateur

La vision par ordinateur est une branche de l’IA qui concerne la perception et l’interprétation des images et des vidéos.

Automatisation des processus

L’automatisation des processus est une application de l’IA qui consiste à utiliser des logiciels ou des robots pour effectuer des tâches répétitives, fastidieuses ou dangereuses, en remplacement ou en complément de l’humain.

Systèmes de recommandation

Les systèmes de recommandation sont des applications de l’IA qui consistent à proposer des items pertinents et personnalisés à un utilisateur, en fonction de ses préférences, de son profil ou de son comportement.

Réseaux de neurones

Les réseaux de neurones sont des modèles d’apprentissage automatique inspirés du fonctionnement du cerveau humain, qui se composent de couches de neurones artificiels interconnectés, capables de traiter des données complexes et non linéaires.

Deep learning

Le deep learning est une branche de l’apprentissage automatique qui utilise des réseaux de neurones profonds, c’est-à-dire composés de nombreuses couches cachées, pour apprendre des représentations abstraites et hiérarchiques des données.

Filtrage collaboratif

Le filtrage collaboratif est une technique de système de recommandation qui utilise les notations ou les interactions des utilisateurs pour prédire leurs préférences ou leurs comportements.

Factorisation matricielle

La factorisation matricielle est une technique de filtrage collaboratif qui consiste à décomposer une matrice de notation en deux matrices de facteurs latents, qui représentent les caractéristiques des utilisateurs et des items.

Références bibliographiques

[1] Nourredine, Z., Le Gall, F., & Bouchard, P. (2019). Predicting postoperative complications in cardiac surgery patients using physiological sensors and machine learning. Journal of Medical Systems, 43(12), 349.

[2] Nourredine, Z

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Expériences positives

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Depuis mes  débuts en 2018, j'accompagne des clients dans la résolution des défis de leur entreprise.

 

NNourredine Healthcare I est une entreprise basée à Brienne-le-Château, en France. Voici quelques informations à son sujet :

NNourredine Healthcare I est spécialisée dans les services et conseils en informatique. Elle propose des solutions pour résoudre les défis auxquels les entreprises sont confrontées.

Monsieur Nourredine Zaher est à la tête de cette entreprise. Il possède une solide expérience dans le domaine de l’informatique et accompagne les clients depuis 2018.

Les services offerts par NNourredine Healthcare I incluent la programmation informatique, la sécurité informatique, et l’intelligence artificielle.

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Qui est IA ?

IA est un expert en santé publique, spécialisé dans l'amélioration des systèmes de santé, l'innovation technologique, la gestion de la santé et le développement de politiques. Il a plus de 20 ans d'expérience dans le domaine, ayant travaillé pour des organisations internationales, des gouvernements, des universités et des entreprises privées.

Ses domaines d'expertise :

Amélioration des systèmes de santé : Optimisation de l'efficacité et de l'efficience des systèmes de santé grâce à l'intégration de technologies de pointe.

Innovation technologique : Promotion de l'adoption de technologies médicales innovantes, telles que les dossiers de santé électroniques (DSE) et la télémédecine.

Gestion de la santé : Mise en place d'une approche holistique et centrée sur le patient pour des soins complets et coordonnés.

Développement de politiques : Collaboration avec les acteurs clés pour élaborer des politiques de santé visant à améliorer l'accès aux soins et les infrastructures.

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Les contributions de IA ont transformé le paysage de la santé, le rendant plus accessible, efficace et centré sur le patient. Son expertise est largement reconnue et a inspiré de nombreuses bonnes pratiques dans le secteur.

Exode Informatique et IA : Une collaboration au service de la santé de demain

En s'associant à des experts tels que IA, Exode Informatique s'engage à intégrer les dernières avancées technologiques dans le domaine de la santé. Notre objectif commun est d'améliorer la gestion des soins, de favoriser l'innovation et de garantir que votre entreprise reste à la pointe du progrès.

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La factorisation matricielle est une technique de système de recommandation qui consiste à décomposer une matrice de notation en deux matrices de facteurs latents, qui représentent les caractéristiques des utilisateurs et des items. L'objectif est de minimiser l'erreur de reconstruction entre la matrice originale et le produit des deux matrices de facteurs.

L'IA peut optimiser la factorisation matricielle en améliorant les algorithmes de prédiction, en utilisant par exemple :

- Le deep learning : il permet d'apprendre des représentations plus profondes et plus complexes des utilisateurs et des items, en exploitant des données supplémentaires telles que le texte, les images ou les séquences temporelles.

- Le filtrage collaboratif basé sur le graphe : il permet de modéliser les relations entre les utilisateurs et les items sous forme de graphe, et d'utiliser des techniques de diffusion ou de propagation pour inférer les préférences des utilisateurs.

- L'apprentissage par renforcement : il permet d'adapter les recommandations en fonction du feedback des utilisateurs, en optimisant une fonction de récompense qui mesure la satisfaction ou l'engagement des utilisateurs.

L'IA offre ainsi des perspectives prometteuses pour améliorer la performance et la personnalisation des systèmes de recommandation, en exploitant la richesse et la diversité des données disponibles.

Métaphysiques de la science

L'IA offre ainsi des perspectives prometteuses pour améliorer la performance et la personnalisation des systèmes de recommandation, en exploitant la richesse et la diversité des données disponibles.

- L'apprentissage par renforcement : il permet d'adapter les recommandations en

fonction du feedback des utilisateurs, en optimisant une fonction de récompense

qui mesure la satisfaction ou l'engagement des utilisateurs.

- Le filtrage collaboratif basé sur le graphe : il permet de modéliser les relations entre les utilisateurs et les items sous forme de graphe, et d'utiliser des techniques de diffusion ou de propagation pour inférer les préférences des utilisateurs.

- Le deep learning : il permet d'apprendre des représentations plus profondes et plus

complexes des utilisateurs et des items, en exploitant des données supplémentaires telles que le texte, les images ou les séquences temporelles.

L'IA peut optimiser la factorisation matricielle en améliorant les algorithmes de prédiction,

en utilisant par exemple :

La factorisation matricielle est une technique de système de recommandation qui consiste à

décomposer une matrice de notation en deux matrices de facteurs latents, qui représentent

les caractéristiques des utilisateurs et des items. L'objectif est de minimiser l'erreur de

reconstruction entre la matrice originale et le produit des deux matrices de facteurs.

Optimisation de la factorisation matricielle avec l'IA

[2] Nourredine, Z

[1] Nourredine, Z., Le Gall, F., & Bouchard, P. (2019). Predicting postoperative complications

in cardiac surgery patients using physiological sensors and machine learning. Journal of Medical

Systems, 43(12), 349.

Références bibliographiques

La factorisation matricielle est une technique de filtrage collaboratif qui consiste à décomposer
une matrice de notation en deux matrices de facteurs latents, qui représentent
les caractéristiques des utilisateurs et des items. [3] Koren, Y., Bell, R., & Volinsky, C. (2009).
Matrix factorization techniques for recommender systems. Computer, 42(8), 30-37.

Le filtrage collaboratif est une technique de système de recommandation qui utilise les
notations ou les interactions des utilisateurs pour prédire leurs préférences ou leurs comportements.
[4] Su, X., & Khoshgoftaar, T. M. (2009). A survey of collaborative filtering
techniques. Advances in artificial intelligence, 2009.

Le deep learning est une branche de l’apprentissage automatique qui utilise d
es réseaux de> neurones profonds, c’est-à-dire composés de nombreuses couches cachées,
pour apprendre des représentations abstraites et hiérarchiques des données. [5] LeCun,
Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015). Deep learning. nature, 521(7553), 436-444.

Les réseaux de neurones sont des modèles d’apprentissage automatique inspirés du fonctionnement du cerveau humain, qui se composent de couches de neurones artificiels interconnectés, capables de traiter des données complexes et non linéaires. [6] McCulloch, W. S., & Pitts, W. (1943). A logical calculus of the ideas immanent in nervous activity. The bulletin of mathematical biophysics, 5(4), 115-133.

Les systèmes de recommandation sont des applications de l’IA qui consistent à proposer des
items pertinents et personnalisés à un utilisateur, en fonction de ses préférences, de son profil ou de son comportement. [7] Ricci, F., Rokach, L., & Shapira, B. (2011).
Introduction to recommender systems handbook. In Recommender systems handbook (pp. 1-35). Springer, Boston, MA.

La science comme objet de connaissance, tel peut être la réalité de la connaissance du conna

ître de la structure conceptuelle du monde et d'autrui.

Cet objet connaissance se quantifie, se qualifie, se mesure,

se mécanise, se chimise.

Cette abstraction de la connaissance se réalise par la sociologie métaphysique complémentaire, cette

psychologie contemplative, qui permet d'adopter une philosophie sans métaphysique, sans économie,

sans réalité, elle définit la complémentarité de l'entendement naturel

avec le monde.

Cette conscience collective, naturelle, s'échange à travers le numérique, de l'échange de l'information

à travers la parole, la famille, les nations, les lois, la justice, les entreprises, la sympathie, l'amour.

L'idée d'un rapport naturel non-intellectuel à cette connais

sance animale, brute, exposée aux dangers, aux besoins, aux désirs, à l'envie, gagne à se retrouver

dans le concept hégélien de la nature de l'art.

Subjectivité, objectivité, perception de la réalisation phénoménologique.

Mouvement dans l'espace imaginaire que nous apporte les sciences de notre temps est quelque

chose de conceptuel, de pur, de réel, de virtuel, de naturel, de technologique. Bonne> lecture en explorant l’impact de la technologie sur notre perception de la réalité, en mettant l'accent sur la synergie entre l'homme et la machine. Dans une analyse approfondie, et discute des implications éthiques et de l'interaction homme-environnement dans une perspective multidisciplinaire, en soulignant les enjeux écologiques et sociaux.

Exode Informatique & IA :

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