Travaux IA en ligne

1. **Machine Predictive Maintenance Classification (Maintenance prédictive par classification) :**
   – **Description :** Utilisation de techniques de machine learning pour prédire les défaillances potentielles dans les machines industrielles, en se basant sur des données de capteurs et des historiques de maintenance.
   – **Objectifs :** Réaliser une classification précise des états des machines pour optimiser la planification de la maintenance et réduire les temps d’arrêt non planifiés.
Colab : 
https://colab.research.google.com/drive/1ZfKt2EmvC8Qafzru8thPlTLS7JuWo9YP
2. **Octroi de Crédit Bancaire avec Machine Learning et Interface Web (Modèle de machine learning et interface Web Streamlit) :**
   – **Description :** Développement d’un modèle de machine learning pour évaluer le risque de crédit des demandeurs et création d’une interface Web conviviale pour les banquiers.
   – **Objectifs :** Automatiser le processus de décision de prêt, en fournissant des recommandations basées sur des critères de risque établis par le modèle.
Colab : https://colab.research.google.com/drive/1LGfygQQCb1GRAqplogxYHt-6jjrPRAUV
3. **Chatbot Transactionnel Niveau 4 (Classification de texte avec BERT, frontend React.js et backend FastAPI) :**
   – **Description :** Création d’un chatbot avancé capable de comprendre et de répondre à des requêtes transactionnelles complexes, en utilisant des techniques avancées de traitement du langage naturel (NLP) telles que BERT.
   – **Objectifs :** Offrir une expérience utilisateur fluide et naturelle pour gérer des transactions courantes via une interface conversationnelle.
Colab : https://colab.research.google.com/drive/1-VqfX9rFV0W_r8JsMml3JLN0sXioIxkX
4. **Named Entity Recognition (NER) avec BERT :**
   – **Description :** Implémentation d’un système de reconnaissance d’entités nommées utilisant des modèles avancés basés sur BERT, pour identifier et classer les entités (par exemple, noms de personnes, lieux, organisations) dans un texte.
   – **Objectifs :** Améliorer la précision et la vitesse de détection des entités nommées dans des corpus de texte variés.
Colab : https://colab.research.google.com/drive/1OUD7lLVCuYwdFQ2mam2p9CVpZjtehylD
5. **Question Answer Chatbot avec Personnalisation (Traitement du langage naturel) :**
   – **Description :** Développement d’un chatbot capable de répondre à des questions complexes en se basant sur le contexte et les préférences de l’utilisateur.
   – **Objectifs :** Créer une expérience utilisateur plus engageante en personnalisant les réponses du chatbot en fonction des interactions précédentes.
Colab : https://colab.research.google.com/drive/1S2VGwypbQY813f7FTVvjBuhhnbAXFyeN
6. **Prédiction de la Pneumonie par Radiographie Thoracique avec ViT (Vision par Transformer) :**
   – **Description :** Utilisation d’architectures de vision par transformer (ViT) pour la détection et la classification automatique des cas de pneumonie à partir de radiographies thoraciques.
   – **Objectifs :** Améliorer la précision et l’efficacité du dépistage de la pneumonie à partir d’images médicales.

7. **Interprétation Automatisée des ECG (Électrocardiogrammes) avec Deep Learning :**
   – **Description :** Développement d’un système d’interprétation automatique des ECG à l’aide de techniques de deep learning pour détecter des anomalies cardiaques.
   – **Objectifs :** Assister les professionnels de la santé en fournissant des analyses rapides et précises des enregistrements d’ECG.
Colab : https://colab.research.google.com/drive/19e5qyuCVKBG5Ma3lJt2EBea7pgW-JErL