Les types de Diabète

Les types de Diabète

Etat de l’art de Diabète

Le diabète est un problème croissant de santé dans le monde d’aujourd’hui. Saviez-vous que environ 20,8 millions d’enfants et d’adultes sont diagnostiqués avec le diabète dans les seuls Etats-Unis? Ces chiffres augmentent chaque jour. La cause exacte du diabète n’est pas clair, cependant, le manque d’exercice et l’obésité sont les principaux facteurs qui causent le développement du diabète [Web 1] ; Le diabète ne date pas d’hier. En fait, c’est une maladie aussi vieille que les êtres humains. D’ailleurs, le premier document qui en parle date de 4000 ans il a pu être observé et décrit par les plus grands médecins dont Aristote, Galien, Avicenne et Paracelse. Pendant des siècles, les personnes atteintes de diabète étaient condamnées à mourir parce qu’il n’y avait aucun traitement pour les soigner. Encore aujourd’hui, on ne peut pas guérir le diabète. C’est pourquoi on dit que c’est une maladie chronique. Toutefois, on peut le contrôler et améliorer la qualité de vie des personnes qui en sont atteintes. En fait, la meilleure façon de bien vivre avec cette maladie, c’est de la comprendre.

Définition de Diabète 

Afin de bien comprendre ce qu’est le diabète, il faut savoir comment notre corps prend de l’énergie dans les aliments. Les êtres vivants ont besoin d’énergie pour vivre. Il suffit de manger pour retrouver de l’énergie. Tous les aliments (le pain, les pommes de terre, les pâtes, etc.) contiennent des sucres, qu’on appelle des glucides. Par contre, pour nourrir les cellules de notre corps, il faut transformer ces glucides en une autre sorte de sucre : le glucose. Cette transformation se produit pendant la digestion. Ainsi, la principale source d’énergie qui nous permet de fonctionner, c’est le glucose. Le glucose est produit par le foie. Il passe dans le sang et le taux de glucose (qu’on appelle aussi taux de sucre ou glycémie) augmente. À ce moment, le corps envoie un signal à un organe près de l’estomac qui s’appelle le pancréas. Le pancréas produit alors de l’insuline.

L’insuline a beaucoup d’importance. Elle fonctionne un peu comme une clé. C’est elle qui permet au glucose d’entrer dans les cellules pour les nourrir. Lorsque le glucose entre dans les cellules, le corps reçoit l’énergie dont il a besoin. Le diabète se développe lorsque le corps manque d’insuline ou ne réussit pas à utiliser celle qu’il produit. Alors, le glucose ne peut plus entrer dans les cellules et s’accumule dans le sang. C’est ce qu’on appelle faire de l’hyperglycémie [Web 2]. En termes plus « médicaux et officiels», le diabète est défini par une glycémie supérieure à 1,26 g/l (7 mmol/l) après un jeûne de 8 heures et vérifiée à deux reprises. Il est aussi défini par la présence de symptômes de diabète (polyurie, polydipsie, amaigrissement) associée à une glycémie (sur plasma veineux) supérieure ou égale à 2 g/l (11,1 mmol/L) ainsi que par une glycémie supérieure ou égale à 2 g/l (11,1 mmol/l) 2 heures après une charge orale de 75 g de glucose (critères proposés par l’Organisation Mondiale de la Santé). [Web 1]. et Système Multi-Agent

Le thème des systèmes multi-agents, s’il n’est pas récent, est actuellement un champ de recherche très actif. Cette discipline est à la connexion de plusieurs domaines en particulier de l’intelligence artificielle, des systèmes informatiques distribués et du génie logiciel. C’est une discipline qui s’intéresse aux comportements collectifs produits par les interactions de plusieurs entités autonomes et flexibles appelées agents, que ces interactions tournent autour de la coopération, de la concurrence ou de la coexistence entre ces agents. Ce chapitre introduit, tout d’abord, les notions d’agents et de systèmes multi-agents, et détaille par la suite Les travaux sur les SMA qui sont poursuivis activement depuis le début des années 90. Des nouvelles tendances se sont concrétisées tel l’accent mis sur l’apprentissage collaboratif, les interfaces adaptatives et les systèmes multi-agents. Ces recherches sur les agents sont guidées par la nécessité d’avoir des environnements interactifs qui tracent à la fois le comportement du système informatique et celui des usagers (tuteur ou apprenant). En effet, lorsqu’il s’agit de concevoir des systèmes informatiques distribués qui manipulent des connaissances hétérogènes, la technologie agent se révèle bien adaptée. Les systèmes multi-agents permettent non seulement le partage ou la distribution de connaissance, mais aussi, de faire coopérer un ensemble d’agents et de coordonner leurs actions pour l’accomplissement d’un but commun.

Les agents interface [MAE, 95] Les agents interface sont des agents relativement autonomes qui utilisent différentes techniques d’apprentissage pour effectuer des tâches pour leur utilisateur. On peut voir un agent interface comme un assistant personnel qui effectue diverses tâches. Les principales tâches de ce type d’agent est de fournir du support et de l’assistance à l’utilisateur. Entre autre, ces agents peuvent filtrer des courriels, acheter ou vendre des articles sur le Web ou être votre compagnon dans MS Word. Un des principaux mandats de ces agents est de faciliter et accélérer quelques tâches spécifiques de l’utilisateur. La plupart du temps, les agents interface observent et enregistrent les actions de l’utilisateur. Par la suite, ils peuvent lui suggérer une meilleure façon d’effectuer ce travail. Les agents apprennent de différentes façons. Parmi les plus courantes, on retrouve l’apprentissage par observation, par imitation de l’utilisateur, l’apprentissage par réception de feedback6 (négatif ou positif) de l’utilisateur et réception d’instructions explicites de l’utilisateur (Figure 5).

Les « agents informations » [Rho00, RGK97] sont dédiés à la recherche d’information, principalement sur l’Internet. Ces agents (tels que softbot [Etz94]) possèdent une grande autonomie; ils agissent seuls, soit en fonction d’un calendrier, soit en fonction d’un manque d’information, soit en fonction d’une nouvelle disponibilité d’information. Ils sont capables d’adapter leurs fonctionnements en fonction du besoin de l’utilisateur ou de la quantité ou pertinence de l’information (par exemple, si un nouveau site propose des informations plus pertinentes, ce site sera alors privilégié pour les recherches futures). Toutefois, ces agents agissent le plus souvent de manière isolée, ce qui peut entraîner un

La figure II.6 résume ces différents types d’agents cognitifs ainsi que leurs degrés d’autonomie, d’apprentissage et de coopération. Les agents «collaborant » sont autonomes et coopérants, leurs capacités de négociation impliquent une faculté d’adaptation, de modification de leur comportement. Les agents « interfaces » réagissent aux sollicitations de l’utilisateur, ils sont donc peu autonomes. Ils s’adaptent au comportement de l’utilisateur (par exemple, ils peuvent changer leur représentation) et communiquent leurs déductions sur son état (débutant, occasionnel, expert) à d’autres agents interfaces. Les agents « informations » peuvent agir de façon très autonome pour la recherche d’une information au travers de différents sites, mais souvent indépendamment des autres agents. Ils sont capables d’adapter leur stratégie de recherche en fonction des informations trouvées ou non trouvées (par exemple, pour modifier la requête ou chercher de nouvelles sources d’information).

Table des matières

Liste de figures
Liste des tableaux
Liste des abréviations
Introduction Générale
Chapitre I : Etat de l’art de diabète
Introduction
I.Définition de Diabète
II.Les types de Diabète
II.1 Le Diabète de type1
II.2 Le Diabète de type2
II.3 Diabète Gestationnel
II.4 La différence entre le Diabète de type1 et 2
III. Les symptômes de Diabète
Les complications liées aux Diabète
Mesure de Diabète
Conclusion.
Chapitre II : Les systèmes Multi Agent
Introduction
Historique
I.Concept d’agent
I.1 Définition
I.2 Principales caractéristiques d’un agent
I.3 L’environnement
I.4 Typologie des agents
I.4.1 Les agents réactifs
I.4.2 Les agents cognitifs
I.5 Architecture d’agent
I.5.1 Agents à reflexe simple
I.5.2 Agents conservant une trace de monde
I.5.3 Agents ayants buts
I.5.4 Agents utilisant une fonction d’utilité
I.5.5 Agents hybrides
I.6 Fonctionnement d’agents
I.6.1 Le raisonnement des agents
I.6.2 L’apprentissage pour les agents
II.Le système multi agent
II.1 Définition
II.2 Les caractéristiques d’un SMA
II.3 Les interactions dans les SMA
II.3.1 Les types d’interaction
II.3.2 Modélisation des interactions
II.3.3 Les situations d’interaction
II.4 L’organisation dans les SMA
II.5 Les méthodologies de conception des SMA
II.6 Les plateformes de développement des SMA
Conclusion
Chapitre III : Réalisation
Introduction
I.Environnement de développement
I.1 Choix de la plate-forme de développement des agents
I.2 Choix de langage de programmation
I.3 Choix de la base de données
I.4 Choix des classifieurs
II.Les caractéristiques du prototype
III. Réalisation du système multi-agent
III.1 Les agents de CDSMA
III.2 La communication entre Agents
III.3 Les performatifs ACL utilisés
Le fonctionnement de CDSMA
Les Interfaces et L’évaluation.
Conclusion
Conclusion Générale
Références Bibliographie
Annexe
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