Ahlem REFAI-BOUSRI2023-04-202023-04-202018https://dspace.univ-annaba.dz//handle/123456789/2619Cette étude porte sur une proposition d’un nouveau modèle de réseau bayésien pour le diagnostic des pathologies les plus fréquentes du sein et leur implémentation sous un système de diagnostic médical dans le cadre de la maintenance, l’idée principale consiste à reproduire le processus de diagnostic du médecin qui permet une identification d’une maladie par ses symptômes. Le réseau bayésien proposé permet une représentation des connaissances qualitatives et quantitatives exprimant l’incertitude décomposée en quatre niveaux, niveau clinique, niveau imagerie médicale, niveau biologique et niveau de diagnostic. Nous utilisons les réseaux bayésiens pour calculer les probabilités à postériori de ou des causes, les plus probables d’une anomalie observée en utilisant l’algorithme d’inférence exacte clustering (JLO). En effet, en raison d’erreurs dans la construction du modèle fourni à priori par un expert, et des changements dans la dynamique des domaines, nous avons opté pour une amélioration des performances du système. Nous proposons la maintenance du réseau bayésien qui met en application des politiques de mise à jour d'une structure fixe. La maintenance s’intéresse à sa réorganisation de cette structure en définissant des variables supplémentaires notées comme des actions de maintenance où on pourrait les ajouter ou les supprimer et modifier leurs valeurs.frThesis