Intelligence Artificielle : Apprentissage Automatique et Fouille de données

Avec le développement des technologies d’acquisition de données telles que l’Internet des objets, les jumeaux numériques et autres, de grands volumes de données sont produits au quotidien et leur exploitation peut apporter une aide considérable à la prise de décision. Ces données pour la plupart séquentielles ont souvent des incertitudes dans leur mesure. La prise en compte de l’aspect temporel et des incertitudes dans les données peut améliorer les résultats des analyses faites sur ces données et améliorer la prise de décision. De nombreuses applications peuvent de ces analyses se faire dans le contexte Camerounais: les outils d’intelligence artificielle (IA) peuvent d’une part aider des entreprises dans l’exploitation des données accumulées dans leurs serveurs; dans des situations de manques de données (ou avec des faibles quantités de données), l’apprentissage par transfert peut être utile pour réadapter les modèles construits sur des données secondaires. D’autres part, l’analyse des séries temporelles permet d’extraire des tendances observables dans le temps et les motifs graduels qui permettront d’observer les co-évolutions entre les attributs.