المذكرة النهائية لنيل شهادة الماستر 2

MINISTERE DE L’ENSEIGNEMENT SUPERIEUR
ET DE LA RECHERCHE SCIENTIFIQUE
UNIVERSITE ABBES LAGHROUR KHENCHELA
FACULTE DES SCIENCES ET DE LA TECHNOLOGIE
Département de Mathématiques et informatique
N° de série :……
Mémoire de fin d’études

Pour l’obtention du diplôme de Master (L.M.D)
Spécialité : informatique
Option : sécurité et Technologies web
THEME
Une approche de prédiction médicale basée sur les
données cliniques utilisant des algorithmes
d’apprentissage automatique
Réalisés par : Dirigé par :
Souad BOUTEARI Dr. Hichem RAHAB
Alla Eddine RICHE
Membre de jury:
Dr. Dalal BARDOU Président
Dr. Hichem RAHAB Rapporteur
Mr. Nabil AZIZI Examinateur
Année universities: 2020 - 2021

Abstract
In this work, we have designed four models to predict diabetes in order to reduce the
risk and the occurrence of complications of this disease on the health of the patient. To design
these models, we used four machine learning algorithms, i.e. K nearest neighbors KNN,
Decision trees DT, Support Vector Machine SVM, and Logistic Regression LR. The
performance of the obtained models was tested according to the accuracy of each model. The
highest accuracy rates were obtained in the decision tree model in both the split method
(Train / Test Split) and k_fold cross validation splitting model.
Keywords: machine Learning, K nearest neighbors, Decision trees, Support vector machine,
Logistic Regression, diabetes prediction, medical prediction.
Résumé
Dans ce mémoire, nous avons conçu quatre modèles pour prédire le diabète afin de
réduire le risque et la survenue de complications de cette maladie sur la santé du patient. Pour
concevoir ces modèles, nous avons utilisé des algorithmes d'apprentissage automatique, à
savoir ; K voisins les plus proches, les Arbres de décision, Les séparateurs à Vaste Marge
SVM, et la régression logistique. La comparaison des modèles a été faite selon le taux de
classification (Accuracy). Les taux de classification les plus élevés ont été obtenus dans le
modèle d'arbre de décision dans les deux méthodes de division ; Train/Test Split et la
validation croisée k_fold.
Mots clés : apprentissage automatique, K voisins les plus proches, Arbres de décision, Les
séparateurs à Vaste Marge, la régression logistique, prédiction de diabète, prédiction
médicale.
‫ملخص‬
‫ ورىل ىرقيٍو ٍخاطش وٍضاعفاخ هزا اىَشض عيى صحح‬،‫فً هزه اىَزمشج قَنا ترصٌٍَ أستع نَارج ىيرنثؤ تَشض اىسنشي‬
‫ اىَقسَاخ‬،‫ أشجاس اىقشاس‬،‫اىجاس األقشب‬- ‫ ك‬:ً‫ ىرصٌٍَ اىنَارج قَنا تاسرعَاه خىاسصٍٍاخ اىرعيٌ اَىً واىَرَثيح ف‬.‫اىَشٌط‬
ٌ‫ أعيى نسثح أداء ذ‬.)Accuracy ( ‫ ذَد ٍقاسنح اىنَارج حسة نسثح األداء‬.ً‫راخ اىهاٍش األمثش واإلنحذاس اىيىجسر‬
.‫ اىرذسٌة|االخرثاس واىَصادقح اىَرذاخيح‬:ٌٍ‫اىرحصو عيٍها تاسرخذاً نَىرج أشجاس اىقشاس ورىل تاعرَاد طشٌقرٍن ىيرقس‬
،ً‫اإلنحذاس اىيىجسر‬، ‫ اىَقسَاخ راخ اىهاٍش األمثش‬،‫ أشجاس اىقشاس‬،‫اىجاس األقشب‬- ‫ ك‬،ً‫ اىرعيٌ اَى‬:‫الكلمات المفتاحية‬
.ً‫ ىيرنثؤ اىطث‬،‫اىرنثؤ تَشض اىسنشي‬
Remerciements
Nous remercions et exprimons notre grande gratitude au grand

Dieu qui nous a donné la force et la volonté de faire ce travail.
Tout d'abord, ce travail ne pourrait exister sans aide et

l'encadrement de Dr.Hichem Rahab, nous le remercions pour la
qualité de son encadrement exceptionnelle, pour sa patience,
sa précision et sa volonté lors de notre préparation de ce
mémoire.
Mes sincères remerciements aux membres du jury d'avoir

accepté de juger l'œuvre.
Nous remercions également tous nos professeurs pour leur

générosité et leur grande patience, malgré leurs responsabilités
Nous tenons également à remercier tous ceux qui nous ont

aidés de près ou de loin pour développer ce travail.
A tous ceux dont le soutien nous a été utile et nécessaire.

Dédicace
Je dédie ce travail à :
A ma mère,
A mon père,
A mes frères et sœurs,
A toute ma famille,
A tous ceux que j'aime,
Sans oublier tous les professeurs que ce soit du primaire, du

moyen, du secondaire ou de l’enseignement supérieur.
Qu'ils trouvent ici l'expression de toute ma reconnaissance.
BOUTEARI Souad
Dédicace
Je dédie ce mémoire,
A mes très chers parents
Qui veillent sans cesse sur moi avec leurs prières et leurs
recommandations. Que Dieu le tout puissant les protège et leur
réserve une longue et meilleure vie.
A mes très chers frères et sœurs.
A toute ma famille
A mes chères amies
RICH Alla Eddine

Table de matière
Table de matière
CHAPITRE 1 : 13
Généralités sur le diabète 13
1.1 Introduction 14
1.2 Définition de diabète 14
1.3 Définition L'insuline 15
1.3.1 Les différents types d’insuline : 15
1.4 Diabètes et complications 16
1.4.1 Complications métaboliques : 16
1.4.2 Complications chroniques : 17
1.4.3 Complications infectieuses: 17
1.5 Diagnostic du diabète 17
1.5.1 Qui est concerné par le dépistage du diabète ? 18
1.5.2 Comment savoir si l'on est diabétique ? 18
1.5.3 Décoder et comprendre les résultats de la glycémie 20
1.5.4 À quelle fréquence dois-je contrôler ma glycémie ? 20
1.6 Classification du diabète 20
1.6.1 Diabète de type 1 (5-10% des patients) 21
1.6.2 Symptômes majeurs du diabète de type 1 21
1.6.3 Diabète de type 2 (90-95% des patients) 22
1.7 Les symptômes du diabète de type 2 22
1.7.1 Diabète gestationnel (14% des femmes enceintes) 22
1.8 Symptômes du diabète gestationnel durant la grossesse 23
1.8.1 Le traitement du diabète gestationnel 23
1.9 Prévention des complications du diabète 24
1.10 Conclusion 24
CHAPITRE 2 : 25
L'apprentissage automatique 25
2 Chapitre 2 : L'apprentissage automatique 26
2.1 Introduction 26
2.2 Définition de l’intelligence artificielle 26
2.3 Apprentissage automatique 26
2.4 Les types d’apprentissage automatique 27
2.4.1 Apprentissage Supervisé 27
2.4.2 Apprentissage non Supervisé 29
2.4.3 L’apprentissage par renforcement 30
2.4.4 Apprentissage semi supervisé 30
2.5 Les algorithmes de l'apprentissage automatique utilisés 31
2.5.1 K plus proche voisins(KNN) 31
2.5.2 Arbre de décision 32
2.5.3 Machine à Vecteurs Support (SVM) 32
2.5.4 Naïves Bayes 33
2.5.5 Réseaux de neurones 33
2.5.6 Régression 34
2.5.6.1 Régression linéaire 34
2.5.6.2 Régression logistique 34
2.5.7 Les méthodes par ensemble 35
2.5.7.1 Méthodes d’ensemble parallèles (Bagging) 35
2.5.7.2 Méthodes d'ensemble séquentielles (Boosting) 35
2.6 Apprentissage non supervisé 35
2.6.1 K-Means : 36
2.6.2 T-distributed stochastic neighbor embedding (T-SNE): 36
2.7 Conclusion 36
3 Chapitre 3 : prédiction du diabète par algorithmes d’apprentissage automatique 39
3.1 Introduction 39
3.2 Définition de Dataset utilisée 39
3.2.1 Description du dataset 40
3.3 Définition des outils utilisés 41
3.3.1 Googlecolab (Colaboratoire Google) 41
3.3.2 Python 42
3.4 visualisations de données 43
3.4.1 Charger et affiche le fichier dataset.CSV 43
3.4.2 Statistiques descriptives 44
3.4.3 Histogrammes 44
3.4.4 Diagrammes de densité 45
3.5 Algorithme utilise 46
3.6 Implémentation 47
3.6.1 Train/Test Split 47
3.6.2 Matrice de confusion 47
3.6.3 La prédiction 49
3.7 Arbre de décision 49
3.7.1 Méthode 01 : Train/Test Split 49
3.7.2 Méthode 02 : Validation crois (k_folde) 50
3.8 Machine à Vectors Support (svm) 52
3.9 Régression logistique 54
3.9.2 Méthode 02 : Validation crois (k_fold) 55
3.10 K plus proche voisins (kNN) 57
3.11 Comparaison enter les algorithmes 58
3.12 Conclusion 59
Table de figures
Table de figures
Figure 1:Insulinorésistance et insulinopénie[3] .................................................................................... 15
Figure 2: Diabètes et complications à long terme [4] ........................................................................... 16
Figure 3:test-hémoglobine glyquée (HbA1c) [8] ................................................................................... 19
Figure 4: Glucomètre [9] ....................................................................................................................... 19
Figure 5:l’apprentissage automatique *17+ ........................................................................................... 27
Figure 6: Les grandes classes d’apprentissage automatique *18+ ......................................................... 27
Figure 7: Workflow d'un apprentissage supervisé [3]........................................................................... 28
Figure 8: Exemple d’apprentissage non supervisé *18+ ........................................................................ 29
Figure 9: L’apprentissage par renforcement *20+ ................................................................................. 30
Figure 10:L’apprentissage par renforcement [20] ................................................................................. 33
Figure 11:Algorithme pour charger et affiche dataset (capture d'écran) ............................................. 43
Figure 13:Algorithme Statistiques descriptives pour dataset ............................................................... 44
Figure 14: statistiques descriptives du Dataset ...................................................................................... 44
Figure 15:Algorithme Histogrammes pour Dataset .............................................................................. 45
Figure 16: Résultats d’Algorithme Histogrammes................................................................................. 45
Figure 17:Code de Diagrammes de densité .......................................................................................... 46
Figure 18:Résulta d’Algorithme Diagrammes de densité...................................................................... 46
Figure 19:Algorithme Arbre de décision Train/Test Split ...................................................................... 50
Figure 20:Algorithme Arbre de décision k_fold .................................................................................... 50
Figure 21:Algorithme Matrice de confusion ......................................................................................... 51
Figure 22: Matrice de confusion Arbres de décision............................................................................. 51
Figure 23:Algorithme Arbre de décision La prédiction ......................................................................... 51
Figure 24:Algorithme séparateurs à vaste marge Train/Test Split....................................................... 52
Figure 25:Algorithme séparateurs à Vaste Marge k_folde ................................................................... 53
Figure 26:Résultats de matrice de confusion d’algorithme (svm) ........................................................ 54
Figure 27:Algorithme régression logistique Train/Test Split ................................................................. 55
Figure 28:Algorithme Régression logistique k_folde ............................................................................ 55
Figure 29: Matrice de confusion d’Algorithme logistique Régression .................................................. 56
Figure 30 : Algorithme K plus proche voisins Train/Test Split ............................................................... 57
Figure 31:Algorithme K plus proche voisins k_folde ............................................................................. 57
Figure 32:Matrice de confusion d’Algorithme KNN .............................................................................. 58
Table de tableaux
Table de tableaux
Tableau 1:Valeurs de référence lors d’une analyse à jeun Situation normale / Diabète ..................... 18
Tableau 2:Description des variables d'ensemble dataset ..................................................................... 40
Tableau 3:Matrice de confusion............................................................................................................ 48
Tableau 4: comparaison de performance enter les quatre algorithmes .............................................. 58
Tableau 5 : Validation croisée (k_plis ou fold) ...................................................................................... 59
Introduction générale
Introduction générale
Depuis la découverte des ordinateurs, de nombreuses activités de la vie quotidienne
ont été simplifiées. Aujourd'hui, les gens peuvent facilement traiter l'information à l'aide de
logiciels et de réseaux informatiques. Compte tenu de son évolution, Internet contribue à faire
de ce monde un meilleur endroit où on peut vivre avec une plate-forme unique d'innovation,
de créativité et d'opportunités économiques. Cette technologie est importante car elle
contribue à améliorer la qualité de vie des personnes du monde entier.
L'intelligence artificielle est la capacité d'une machine d'agir par lui-même et non
explicitement programmé pour reproduire de la parole ou des tâches qui sont généralement
des activités humaines. Aujourd'hui, on trouve l'intelligence artificielle et l'informatique dans
les réseaux sociaux, les transports, et notamment dans le secteur médical. L'application de
l'intelligence artificielle en médecine permet aux machines d'analyser des données et fournir
des estimations dans le but de prédire de nombreuses maladies pour que les médecins puissent
intervenir le plus rapidement possible pour réduire les risques de complications des maladies
sur la santé du patient et lutter contre la propagation des maladies.
L'apprentissage automatique (également appelé apprentissage machine) est une

branche de l’intelligence artificielle liée à la conception et au développement d'algorithmes
permettant à l'ordinateur (une machine au sens large) d’apprendre à exécuter des tâches très
complexes sans avoir été explicitement programmé et il s'améliore automatiquement avec
l'expérience.
Dans ce mémoire, nous avons étudié la prédiction (l’estimation) médicale par

apprentissage automatique via l'utilisation des algorithmes d'apprentissage supervisé pour la
prédiction du diabète qui est un dysfonctionnement du système de régulation de la glycémie.
On vise à réduire les risques des complications de cette maladie chronique sur la santé du
patient.
Pour résoudre cette problématique nous avons définit le diagnostic médical comme un
processus de classification. Cette formulation nous a permet l’utilisation des ordinateurs avec
des capacités de calculs importantes pour effectuer cette tâche de prédiction. Cependant, la
décision du médecin reste le facteur le plus important dans le diagnostic. Les systèmes de
classement sont très utiles, ils réduisent les erreurs dues à la fatigue et au temps de diagnostic.
La méthode utilisée dans ce travail consiste à appliquer différents algorithmes
d’apprentissage supervisé, à savoir ; K voisins les plus proches, les arbres de décision, la
régression logistique, et les Séparateurs à vaste Marge SVM (Support Vector Machine), avec
des données extraites de l'hôpital qui sont des données cliniques des patients. L’algorithme
qui a abouti à la meilleure classification des patients en termes de taux de classification et de
sensibilité du modèle est l’arbre de décision dans notre expérimentation.
Ce travail a été organisé en trois chapitres principaux comme suit :
Dans le premier chapitre, on va présenter un aperçu général sur la maladie du diabète,

sa définition et ses différents types, symptômes, diagnostic et traitement de la maladie et
quelques précautions pour se protéger du diabète. Ensuite, nous définissons l'insuline et ses
différents types.
Dans le deuxième chapitre, nous avons essayé de démarrer une étude théorique sur
l'apprentissage automatique et les algorithmes utilisés. Nous nous sommes également
intéressés par les algorithmes d'apprentissage supervisé afin de les utiliser dans le dernier
chapitre pour prédire le diabète.
Le dernier chapitre présente d'abord une étude technique dans laquelle nous
détaillerons la base de données utilisée et l'environnement logiciel adopté pour construire
notre modèle de prédiction. Ensuite, on va présenter les différentes techniques utilisées et la
partie d’implémentation (test/split, k_folde, matrice de confusion prédiction) et les captures
d'écran des algorithmes utilisés et la comparaison enter ces différents algorithmes.
Enfin, ce travail se termine par une conclusion générale qui résume les principales idées que
nous avons apportées et les perspectives pour des futurs travaux.
12
Chapitre 1 Généralités sur le diabète
CHAPITRE 1 :
Généralités sur le diabète
Dans le premier chapitre, nous présentons quelques concepts préliminaires liés au diabète, qui
est une partie essentielle de sa prédiction dans les chapitres suivants.
Chapiter1 : Généralités sur le diabète
1.1 Introduction
Le diabète est l'une des maladies les plus courantes dans le monde. Actuellement, on
estime que 150 millions de personnes dans le monde souffrent de diabète. Malgré des
décennies d'efforts de recherche et l'espoir de traitements radicaux voire préventifs, cette
maladie continue de ne bénéficier que d'alternatives aux restrictions quotidiennes, faisant
participer activement le patient à son travail de traitement. Dans ce chapitre, nous fournissons
d'abord une introduction au diabète et à l'insuline et à ses types, puis nous donnons les deux
complications ainsi que la façon de diagnostiquer le diabète et les différents types de diabète
et comment prévenir ces complications ou maladies.
1.2 Définition de diabète
Le diabète sucre, plus simplement appelé diabète connue aussi sous le nom d’une
maladie silencieuse. L'organisation mondiale de la santé (OMS) définit le diabète comme une
maladie grave, à long terme (ou chronique), qui survient lorsque le taux de glycémie d’une
personne est élevée parce que son organisme ne peut pas produire assez d’insuline, qu’il n’en
produit pas ou qu’il ne peut pas utiliser efficacement l’insuline qu’il produit [1][2].
Plus d’explication sur le diabète
Lorsque nous mangeons, les aliments sont dégradés en glucose (sucre). Ce glucose fournit de
l'énergie au corps afin qu'il puisse fonctionner correctement en puisant dans ses ressources.
Pendant la digestion, le sang transporte le glucose dans tout le corps et vient alimenter les
cellules. Cependant, pour que le sucre présent dans le sang puisse ensuite être transmis aux
cellules, le corps a besoin d'insuline, une hormone sécrétée par le pancréas. L’insuline agit
donc comme une clé permettant au glucose de passer du sang aux cellules de notre corps. Si le
glucose reste dans le sang, la glycémie augmente. À long terme, cela peut entraîner le
dysfonctionnement et la détérioration de nombreux organes comme les yeux et les reins [3].
14
Figure 1:Insulinorésistance et insulinopénie[3]
1.3 Définition L'insuline
L'insuline est une hormone polypeptidique qui a un effet régulateur sur le métabolisme
du glucose. Une insuline insuffisante conduit au diabète. L'insuline est fabriquée à partir de
cellules bêta du pancréas, dans les îlots de Langerhans et transportée dans le sang. L'insuline
permet au corps d'utiliser le glucose comme énergie [15].
1.3.1 Les différents types d’insuline :
Tous les types d'insuline produisent le même effet. Ils imitent les augmentations et les
diminutions naturelles des niveaux d'insuline dans le corps pendant la journée. La
composition des différents types d'insuline affecte la rapidité et la durée de leur action:[15]
 Insuline à action rapide: ce type d'insuline commence à agir environ 15 minutes

après l'injection. Ses effets peuvent durer entre trois et quatre heures. Il est souvent
utilisé avant un repas.
 Insuline à action brève: vous injectez cette insuline avant un repas. Il commence à
agir 30 à 60 minutes après l'injection et dure cinq à huit heures.
 Insuline à action intermédiaire: ce type d'insuline commence à agir une à deux
heures après l'injection et ses effets peuvent durer de 14 à 16 heures.
 Insuline à action prolongée: cette insuline peut ne commencer à agir que deux heures
environ après l'injection. Ses effets peuvent durer jusqu'à 24 heures ou plus.
15
1.4 Diabètes et complications
Quel qu'en soit le type de diabète, ce dernier peut entraîner des complications à court terme
(hypoglycémie, malaise...), et des complications à long terme (L'hyperglycémie) en cas de
mauvais contrôle de la glycémie [3].
Figure 2: Diabètes et complications à long terme [4]
Il existe trois types de complications [5] :
1.4.1 Complications métaboliques :
On a d’abord le coma acidocetosique, le coma Hypoglycémique, et le coma hyperosmolairess.
 Acidocétose : C’est une complication grave du diabète, pouvant provoquer un coma.

Elle survient lorsque l’organisme n’a plus assez d’insuline, et que le sang devient
trop acide à Cause de la présence d’acétone.
 Coma hypoglycémique : Perte de conscience, relative à un manque de sucre dans le
sang. Il peut être provoqué par une forte dose d’insuline ou après un effort violent. Il
se traite par injection de glucagon.
 Comahyperosmolaire : concerne surtout le sujet âgé, le plus souvent diabétique de
type 2, Non insulinodépendant. A l'occasion d'un déficit hydrique, des troubles de la
conscience s’installent alors qu'apparaît une importante déshydratation.
16
1.4.2 Complications chroniques :
 Micro angiopathie : Observée après de longues périodes d’hyperglycémies, elle

correspond à une atteinte des petits vaisseaux. Elle est à l’origine de lésions
rétiniennes et rénales.
 Néphropathie : C’est l’atteinte des petits vaisseaux sanguins rénaux. L’excès de sucre
va s’y déposer et perturber les flux sanguins donc le travail de filtration du rein. Cela
aboutit à l’insuffisance rénale : le sang n’est plus « nettoyé » correctement.
 Neuropathie : C’est l’atteinte des nerfs périphériques et sensitifs. Elle peut se traduire
par des douleurs aux membres inférieurs, des troubles de la sensibilité ou de la
vidange gastrique. Elle est liée à l’hyperglycémie chronique.
 Rétinopathie : C’est l’atteinte des petits vaisseaux sanguins de la rétine. L’excès de
sucre dans le sang abîme la paroi de ces vaisseaux, les rend perméable et des lésions
apparaissent sur la rétine. Un traitement au laser peut stopper l’évolution de ces
lésions.
 Macro angiopathie : Observée après de longues périodes d’hyperglycémie, elle
correspond à une atteinte des gros vaisseaux. C’est l’équivalent de l’athérosclérose,
mais ce phénomène est plus fréquent et plus étendu chez les personnes diabétiques
mal équilibrées.
1.4.3 Complications infectieuses:
Le diabète favorise l’éclosion d’infections bactériennes et mycosiques, ce qui conduit à des

gangrènes nécessitant l’amputation des membres
1.5 Diagnostic du diabète
Cette maladie silencieuse et indolore est détectée le plus souvent lorsque les
complications à long terme s'expriment. Cette découverte peut notamment être brutale dans le
cas de diabète de type 1 (pas de sécrétion d'insuline), allant jusqu'au coma diabétique.
Il est clair qu'il n'est pas toujours facile de savoir par soi-même si l'on est diabétique ou non, si
vous constatez des symptômes multiples et/ou aigus, de vous adresser à un professionnel de la
santé. En effet, c'est le taux de glucose dans le sang qui constitue le signe le plus manifeste de
diabète. Le test sanguin sera effectué deux fois. Si le taux de glycémie est trop élevé dans les
deux mesures, vous souffrez de diabète. Mais quand parle-t-on d'un taux de glycémie trop
17
élevé ? Le tableau ci-dessous donne un aperçu des valeurs de référence générales dans une
situation normale avant et après un repas, ainsi que des valeurs pouvant indiquer une
hypoglycémie ou une hyperglycémie. Ces valeurs ne fournissent qu’une indication générale ;
elles peuvent varier d'une personne à l'autre et dépendent de la situation [7].
Tableau 1:Valeurs de référence lors d’une analyse à jeun Situation normale / Diabète
Avant le repas Valeurs de référence
Entre 70 et 110 mg/dl

Situation normale 2 heures après le repas
Moins de 180 mg/dl
Plus de 126 mg/dl
Diabète 2 heures après le repas
Plus de 200 mg/dl
Plus le taux de glucose dans le sang est élevé et plus cette augmentation dure longtemps,
plus les symptômes seront nombreux et plus le risque de problèmes de santé graves sera
élevé.
1.5.1 Qui est concerné par le dépistage du diabète ?
Toute personne ayant des membres de sa famille atteints de diabète de type 2 doit se
faire dépister régulièrement car un risque héréditaire existe (si l'un des deux parents est
diabétique de type 2, le risque héréditaire est de 40 % ; si les deux parents sont atteints, le
risque monte à 70%). Pour le diabète de type 1, le risque de transmission aux enfants est de 6
% si le père est diabétique, 2 ou 3 % si la mère l'est, et 30 % si les deux parents sont atteints
de diabète. Les personnes en surpoids ou souffrant de troubles de la glycémie doivent
également se plier au dépistage.
Il en va de même pour les femmes ayant développé du diabète pendant leur grossesse (diabète
gestationnel) ou ayant mis au monde un bébé de faible poids. Le dépistage est également
recommandé aux personnes de plus de 65 ans [6].
1.5.2 Comment savoir si l'on est diabétique ?
La diagnostique du diabète se fait par un test de prise du sang mesurant la glycémie ou le taux
de sucre sanguin, qui varie selon les apports alimentaires .il existe deux méthode de test : [3]
18
1. Teste en laboratoire d'analyses médicales : pour mesurer sa glycémie à jeun tous

les 3 mois, son hémoglobine glyquée (HbA1c), c’est le meilleur indice de
surveillance du diabète et de l'efficacité des traitements antidiabétiques. Ce
marqueur permet de vérifier que le diabète est équilibré [8].
Figure 3:test-hémoglobine glyquée (HbA1c) [8]
2. Auto- teste: un lecteur de glycémie pour contrôler plusieurs fois par jour sur une
goutte de sang à des moments précis, c'est ce qu'on appelle l’auto-surveillance. Le
glucomètre permet à une personne de connaître le niveau de glycémie,
généralement de petite taille, il s’agit d’un appareil de mesure transportable que
le patient peut utiliser lui-même à domicile, au travail, etc. Même si son
fonctionnement est assez simple, quelques précautions sont à prendre avant,
durant, et après usage du lecteur de glycémie. [9]
Figure 4: Glucomètre [9]
19
1.5.3 Décoder et comprendre les résultats de la glycémie
Un résultat de test de glycémie correspond au taux de sucre dans le sang à un instant

donné. La glycémie varie dans le temps, le résultat d’un test ne sera pas identique d’un jour à
l’autre à la même heure et à différents moments de la même journée.
De même que deux mesures de la glycémie réalisées consécutivement ne seront pas

forcément strictement identiques. Le dépistage du diabète peut être fait à tout moment de la
journée, mais il est primordial de tester la glycémie après un minimum de 8 heures de jeûne.
On considère qu'il y a présence de diabète si la glycémie est supérieure ou égale à 1,26 g/l a
jeun et supérieure ou égale à 2 g/l après le repas. [3]
1.5.4 À quelle fréquence dois-je contrôler ma glycémie ?
Avant toute vérification, il est nécessaire de connaître vos objectifs glycémiques : à jeun
et 2 heures après les repas (post- prandial). Votre médecin déterminera avec vous ces objectifs
ainsi que la fréquence de mesure. Il n’existe pas de règle universelle. Toutefois, la Haute
autorité de santé (HAS) recommande :
 Pour le diabète de type 1 : au moins quatre tests par jour. Les objectifs glycémiques
sont fixés entre 70 et 120 mg/dl avant le repas et < 160 mg/dl en post-prandial.
 Pour le diabète de type 2 : dans tous les cas, les objectifs glycémiques sont fixés
entre 70 et 120 mg/dl avant les repas et 180mg/dl en post-prandial. Selon le type de
traitement, la fréquence est variable.
 Pour le diabète gestationnel : les objectifs sont stricts : à jeun < 0,95 g/l et < 1,20 g/l
en postprandial. [10]
1.6 Classification du diabète
Selon l’Organisation Mondial de la Santé, la classification du diabète dépend principalement

de cette classification étiologie et caractéristiques physiopathologiques en trois types : [3]
 Diabète de type 1
 Diabète de type 2
 Diabète gestationnel
20
1.6.1 Diabète de type 1 (5-10% des patients)
Ce type de diabète apparaît en général chez le sujet jeune mais peut se développer à
tout âge. L’étiologie exacte reste inconnue mais une pathologie auto-immune détruisant les
cellules béta du pancréas est souvent évoquée, ainsi que des facteurs environnementaux et
certains virus ou bactéries. Le pancréas ne produit plus du tout ou pas assez d’insuline ce qui
provoque les symptômes classiques d’hyperglycémie [21].
1.6.2 Symptômes majeurs du diabète de type 1
Les principaux symptômes révélateurs, également appelés les signes cardinaux du diabète,
sont présents dès le début de la maladie :
 une polyurie importante, c'est-à-dire une augmentation du volume des urines (2 ou 3

l/j, alors que chez un individu normal, il est compris entre 0,8 et 1,5 litre), imposant
des mictions fréquentes
 une polydipsie, c'est-à-dire une soif excessive associée à une consommation très
importante de liquide, comme si la boisson n'assouvissait pas la soif
 une polyphagie, c'est-à-dire une faim excessive avec une absence de sensation de
satiété, malgré une absorption importante de nourriture
 un amaigrissement, quand le diabète est déjà installé depuis quelques semaines
 une fatigue inexpliquée.
Les signes majeurs du diabète de type 1 se manifestent souvent à l'occasion d'un épisode
fébrile ou d'une infection virale, parfois lors d'un stress aigu [12].
Le traitement du diabète de type 1
Le traitement du diabète de type 1 a pour objectif de contrôler la glycémie. Il repose

sur l’apport d’insuline, qui n’est plus fabriquée par le pancréas en quantité suffisante.
L’enfant ou l’adolescent doit le suivre quotidiennement et toute sa vie, sans interruption. Le
choix du type d’insuline (insulinothérapie) dépend de l’objectif défini avec le médecin de
l'enfant pour le contrôle de la glycémie. Cet objectif est individuel et il est fonction de chaque
situation personnelle. Il peut être modifié au cours de l'évolution du diabète. [13]
21
1.6.3 Diabète de type 2 (90-95% des patients)
Il peut apparaître à tout âge mais se développe en général chez les adultes d’âge moyen
ou les personnes âgées pouvant déjà souffrir d’un syndrome métabolique (surpoids, obésité,
dyslipidémie, hypertension...). L’étiologie est inconnue mais il apparaît plus fréquemment
chez certaines ethnies ou après un diabète gestationnel. Le pancréas est en général encore
fonctionnel (au moins au début) mais une production insuffisante d’insuline est observée ainsi
qu’une résistance des cellules à l’action de celle-ci [21].
1.7 Les symptômes du diabète de type 2
L'hyperglycémie chronique est le plus souvent asymptomatique. Si le diabète est très

déséquilibré, des symptômes peuvent apparaître et seront les signes d'une insulino -
nécessitante, imposant un bilan médical rapide :
 Soif importante
 Envie d'uriner très fréquente (c'est le syndrome polyuro-polydipsique)
 Fatigue (asthénie) majeure
 Amaigrissement. [11]
Le traitement du diabète de type 2

Le traitement de référence du diabète de type 2 est l’optimisation des habitudes de vie
une perte de poids si nécessaire, une activité physique régulière et une alimentation équilibrée
peuvent être suffisants pour contrôler la glycémie dans un premier temps. En seconde
intention, des antidiabétiques oraux et /ou injectables sont prescrits pour contrôler la
glycémie. Lorsque le diabète évolue, il peut nécessiter la mise en place d’un traitement par
insuline [10].
1.7.1 Diabète gestationnel (14% des femmes enceintes)
Ce diabète apparaît lors d’une grossesse. Il se développe une intolérance au glucose due
à une sécrétion insuffisante d’insuline dans le cadre d’une résistance à l’action de celle-ci
augmentée durant la grossesse. Ce diabète est en général asymptomatique d’où l’importance
du dépistage chez la femme enceinte [21].
22
1.8 Symptômes du diabète gestationnel durant la grossesse
Le diabète gestationnel se déclare généralement à partir du sixième mois de grossesse et

concerne un peu moins de 10 % des femmes enceintes. Certaines femmes enceintes ont un
risque accru de développer cette forme particulière de diabète sucré, lorsqu’elles présentent un
ou plusieurs facteurs de risque : [12]
 un surpoids ou une obésité

 une prise de poids importante au cours de la grossesse
 un âge supérieur à 35 ans
 des antécédents familiaux de diabète sucré
 des antécédents personnels de diabète gestationnel au cours d'une précédente grossesse
1.8.1 Le traitement du diabète gestationnel
Il faut absolument équilibrer un diabète, qu’il soit insulinodépendant ou non. La solution

principale est la modification du régime alimentaire ou du mode de vie. Cela suffit
généralement à maintenir la glycémie à un taux normal.
La future maman devra :
- Surveiller ses apports en glucides
- Manger moins d’aliments riches en gras saturés (beurre, crème...)
- Ne pas prendre trop de poids pendant la grossesse
- Augmenter son activité physique en faisant de l’exercice régulièrement
- Parfois prendre de l'insuline (en petite injection dans le ventre, la cuisse ou le bras)
sous contrôle médical (et sous prescription médicale),
Les femmes concernées sont généralement prises en charge par une équipe de soignants :
médecin, infirmière, sage femme, diététicienne.[14]
23
1.9 Prévention des complications du diabète
Pour parvenir à lutter efficacement contre le diabète, il est important de sensibiliser le

public et les milieux professionnels aux facteurs de risque et aux symptômes. La prévention
est assurée par des bilans régulière : [5]
 de l’état nutritionnel du malade

 de la glycémie
 du retentissement sur l’œil
 des retentissements cardio-vasculaires (surveillance de la TA, des troubles
circulatoires, de la peau
 surveillance rénale et notamment de la glycosurie
 surveillance neurologique
 Tout diabétique doit être pris en charge par une diététicienne qui établit un régime
adapté à sa pathologie
1.10 Conclusion
Le diabète présente une source d'inquiétude grandissante dans le domaine de la santé

publique. Il pose un vrai problème dans les pays développés et aussi celle en développement
et sera dû à l'accroissement démographique, au vieillissement de la population, à des régimes
alimentaires déséquilibrés, à l'obésité et à un mode de vie sédentaire. Comme nous avons
indiqué en introduction, il n'y a pas un traitement radical pour cette maladie mais le traitement
a pour but d’éviter la survenue des complications dégénératives et métaboliques aigues. Dans
ce chapitre nous avons présenté la maladie du diabète, leur différent types, les symptômes
ainsi que le diagnostic et le traitement de la maladie et à la fin nous avons cité quelques
préventions pour évité cette maladie
24
Chapitre 2 : L'apprentissage automatique
CHAPITRE 2 :
L'apprentissage automatique
Dans ce deuxième chapitre, nous avons essayé de démarrer une étude théorique sur
l'apprentissage automatique et les algorithmes utilisés. Nous nous sommes également
concentrés sur les algorithmes d'apprentissage supervisé afin de les utiliser dans le dernier
chapitre pour prédire le diabète.
2 Chapitre 2 : L'apprentissage automatique
2.1 Introduction
L'apprentissage automatique (ou machine Learning) est un branche de l’intelligence

artificielle performante dédié à la résolution de problèmes divers, qui peuvent aller du filtrage
d'une collection de photos aux défis mondiaux les plus urgents (en termes de santé et
d'environnement, par exemple). Dans ce chapitre, nous fournissons d'abord une définition de
l’intelligence artificielle qui est à l'origine de l'apprentissage automatique, puis nous donnons
une définition de l'apprentissage automatique avec une mention de ses types et les
algorithmes spécifiques qu’il utilise. On va expliqués dans ce chapitre les algorithmes
d’apprentissage supervisé et ceux de l’apprentissage non supervisé.
2.2 Définition de l’intelligence artificielle
L'intelligence artificielle (IA) est le nouveau terme que nous entendons à chaque fois
ces dernières années. L'intelligence artificielle détermine généralement la capacité d'une
machine d'agir en soi et non explicitement programmé pour reproduire des activités et tâches
qui sont généralement liées au comportement humain. L’apprentissage automatique est une
discipline de l'intelligence artificielle qui s'efforce de trouver un moyen de créer des
programmes informatiques qui s'améliorent automatiquement avec l’expérience [3].
2.3 Apprentissage automatique
La définition de l’apprentissage automatique selon Wikipedia (septembre 2020) est : «

L’apprentissage automatique (en anglais machine Learning, littéralement « apprentissage
machine ») ou apprentissage statistique est un champ d’étude de l’intelligence artificielle qui
se fonde sur des approches mathématiques et statistiques pour donner aux ordinateurs la
capacité d’« apprendre » à partir de données, c’est à-dire d’améliorer leurs performances à
résoudre des tâches sans être explicitement programmés pour chacune. Plus largement, il
concerne la conception, l’analyse, l’optimisation, le développement et l’implémentation de
telles méthodes. » [16].
26
Figure 5:l’apprentissage automatique [17]
2.4 Les types d’apprentissage automatique
Il existe plusieurs façons d’apprendre automatiquement à partir des données

dépendamment des problèmes à résoudre et des données disponibles. La Figure 6 donne un
sommaire des types d’apprentissage automatique les plus connus [18].
Apprentissage Automatique
Apprentissage Apprentissage non Apprentissage par Apprentissage

Supervisé Supervisé Renforcement semi supervisé
Figure 6: Les grandes classes d’apprentissage automatique [18]
2.4.1 Apprentissage Supervisé
L’algorithme est entrainé en utilisant une base de données d’apprentissage contenant

des exemples de cas réels traités et validés. L’objectif est de trouver des corrélations entre les
données d’entrée (variables explicatives) et les données de sorties (variables à prédire), pour
ensuite inférer la connaissance extraite sur des entrées avec des sorties inconnues. Chaque
27
exemple, appelé aussi instance, est un couple d’entrée-sortie 𝑥𝑛 , 𝑦𝑛 , 𝑛 ∈ 1, 𝑁 avec

𝑥𝑛 ∈ 𝑋 et 𝑦𝑛 ∈ 𝑌 et Où :
𝑋 est l’ensemble d’attributs (discrets ou continues).
𝑌 est l’ensemble des valeurs de sortie (la variable cible ou dépendante) [18].
Plus clairement : [3]
𝐷𝑑𝑜𝑛𝑛 é𝑒 = 𝑥1 , 𝑦1 , … . . , 𝑥𝑛 , 𝑦𝑛 un ensemble de données fini. On ait 𝑓 𝑥𝑛 = 𝑦𝑛
Phase 1 : l'ensemble d'apprentissage ou base d’apprentissage.
𝐷𝑒𝑛𝑡𝑟 é𝑒 = 𝑥1 , 𝑦1 , … . . , 𝑥𝑖 , 𝑦𝑖 et 𝐷𝑒𝑛𝑡𝑟 é𝑒 ∈ 𝐷𝑑𝑜𝑛𝑛 é𝑒
i : indice de donnée
x : donnée et y : classe ou étiquète de donnée.
Phase 2: La création de modèle ou la fonction de prédiction l'algorithme d'apprentissage

reçoitD x i ,y i entrée et construit un modèle Ou bien
Une fonction de prédiction 𝑓 𝑥𝑖 = 𝑦𝑖
Phase 3 : phase de test on test la qualité de modèle sur un ensemble de variables étiquetées
qu'on désigne par :
Dtest = xi+1 , yi+1 ; … … ; (xn , yn )
Dtest ∈ Ddonnée
Figure 7: Workflow d'un apprentissage supervisé [3]
En apprentissage supervisé, on distingue entre deux types de tâches :
28
 la classification : quand la variable cible (à prédire) est discrète,𝑌 = 1, … . 𝐼 Ce qui

revient à attribuer une classe (ou étiquette) à chaque entrée. C’est le cas si on cherche
à prédire la tendance d’un mouvement futur d’un actif (haut, neutre, bas).
 la régression : Un modèle de régression permet de prédire une valeur quantitative.
Cela signifie que l'ensemble des valeurs de sortie Y qu'on essai d'estimer avec la
fonction f est un ensemble de réels.
2.4.2 Apprentissage non Supervisé
L'apprentissage non-supervisé (ou classification automatique). Quand le système ou

l'opérateur ne disposent que d'exemples, mais non d'étiquettes, et que le nombre de classes et
leur nature n'ont pas été prédéterminés, on parle d'apprentissage non supervisé ou clustering.
Aucun expert n'est requis. L'algorithme doit découvrir par lui-même la structure plus ou
moins cachée des données. Le partitionnement de données, data clustering en anglais, est un
algorithme d'apprentissage non supervisé. Le système doit ici dans l'espace de description (la
somme des données) cibler les données selon leurs attributs disponibles, pour les classer en
groupe homogènes d'exemples. La similarité est généralement calculée selon une fonction de
distance entre paires d'exemples. [19]
Figure 8: Exemple d’apprentissage non supervisé [18]
29
2.4.3 L’apprentissage par renforcement
L’apprentissage se fait sans supervision, par interaction avec l’environnement

(principe d’essai / erreur) et, en observant le résultat des actions prises. Chaque action de la
séquence est associée à une récompense. Le but est de déterminer la stratégie
comportementale optimale afin de maximiser la récompense totale. Pour cela, un simple
retour des résultats est nécessaire pour apprendre comment la machine doit agir. Ceci est
appelé le signal de renforcement. Il peut être très avantageux pour la prévision financière à
haute fréquence où l’environnement est dynamique et en conséquence, il est difficile de
trouver ou d’automatiser manuellement des stratégies efficaces [18].
Figure 9: L’apprentissage par renforcement [20]
2.4.4 Apprentissage semi supervisé
Il s’agit d’un mixe entre l’apprentissage supervisé et non supervisé en utilisant des
données. L’avantage d’utiliser cette approche réside dans le fait que l'étiquetage de données
peut être couteux et prend souvent beaucoup de temps. En plus, il pourra entrainer un biais
humain dans les données étiquetées. Dans ce cas, l'apprentissage semi-supervisé, qui ne
nécessite que quelques étiquettes, est très pratique. Et le fait d’inclure un grand nombre de
données non étiquetées au cours du processus d’entrainement a tendance à améliorer la
performance du modèle final tout en réduisant le temps et les coûts consacrés à la
construction de données étiquetées et non-étiquetées pour le même ensemble de données [18].
30
2.5 Les algorithmes de l'apprentissage automatique utilisés
2.5.1.1 K plus proche voisins(KNN)

C’est un algorithme utilisé dans des structures d'apprentissage automatique, souvent
appelé algorithme de machine learning. L'idée est d'utiliser un grand nombre de données afin
"d'apprendre à la machine" à résoudre un certain type de problème. Nourrie par un grand
nombre d’exemples, elle va apprendre et devenir de plus en plus performante (l’algorithme de
k plus proches voisins ne nécessite pas de phase d’apprentissage à proprement parler, il faut
juste stocker le jeu de données d’apprentissage) [16].
KNN est un algorithme qui ne fait aucune hypothèse sur la structure des données et de
la distribution, ce qui signifie qu'il s'agit d'un algorithme non paramétrique. Il est également
appelé algorithme de l'apprenant paresseux, car il n'apprend pas immédiatement de l'ensemble
d'apprentissage, mais stocke l'ensemble de données et au moment de la classification, il
exécute une action sur l'ensemble de données. KNN fonctionne par classifiassions ou
prédiction sur la base d'un nombre fixe (K) de points de données les plus proches de point
d'entrée. Cela signifie que pour une valeur choisie de K, un point d'entrée serait classée ou
devrait appartenir a la même classe que la classe la plus proche des nombre des points K
voisins [3].
Principe de l'algorithme : [16]
On suppose que l'ensemble 𝑬 contient 𝒏 données labellisées et une autre donnée

n’appartenant pas a 𝑬 qui ne possède pas de label. Soit 𝒅 une fonction qui renvoie la distance
(qui reste à choisir) entre la donnée u et une donnée quelconque appartenant à 𝑬. Soit un
entier 𝑲 inferieur ou égal à 𝒏.
Le principe de l’algorithme de k-plus proches voisins est le suivant:
 On calcule les distances entre la donnée 𝑢 et chaque donnée appartenant à 𝐸 à l’aide

de la fonction 𝑑.
 On retient les 𝐾données du jeu de données 𝐸 les plus proches de 𝑢.
 On attribue à 𝑢 la classe qui est la plus fréquente parmi les 𝑘 données les plus proches.
Distance des k plus proches voisins [22]
31
Mesures souvent utilisées pour la distance 𝑑𝑖𝑠𝑡(𝑥𝑖 , 𝑥𝑗 )
 La distance euclidienne (valeurs continues)

La distance euclidienne calcule la racine carrée de la différence entre les cordonnées
d’une paire d’objets (points ou classes). Si on considère deux points 𝐴 et 𝐵, de
cordonnées respectives (𝑋𝐴,𝐴) et (𝑋𝐵,𝑌𝐵) [15] [17], la distance euclidienne est
données par :
 La distance de Manhattan (valeurs continues)
Si on considère encore deux points 𝐴 et 𝐵, de cordonnées respectives (𝑋𝐴,𝐴) et (𝑋𝐵,𝑌𝐵) , la

distance de Manhattan est définie par : 𝐷𝑖𝑠𝑡𝐴𝐵=|𝑋𝐵−𝑋𝐴|+|𝑌𝐵−𝑌𝐴| .
 La distance de Hamming (valeurs discrètes)
C’est la distance entre deux point données par la différence maximale entre leur
cordonnées. Maintenant, on considère deux points 𝐴 et 𝐵, de cordonnées respectives
𝑋1 , 𝑋2 , … , 𝑋𝑛 et (𝑌1 , 𝑌2 , … , 𝑌𝑛 ), la distance de Tchebychev est définie par :
𝐷𝑖𝑠𝑡𝐴𝐵= max𝑖∈ [0,](|𝑋𝑖−𝑌𝑖|)
2.5.2 Arbre de décision
Un arbre de décision est un outil de classification et prédiction pour représentant un

ensemble de choix sous la forme graphique d'un arbre. Les différentes décisions possibles
sont situées aux extrémités des branches (les « feuilles » de l'arbre), et sont atteints en
fonction de décisions prises à chaque étape. L'arbre de décision est un outil utilisé dans des
domaines variés tels que la sécurité, la fouille de données, la médecine, etc. Il a l'avantage
d'être lisible et rapide à exécuter. Il s'agit de plus d'une représentation calculable
automatiquement par des algorithmes d'apprentissage supervisé. [21]
2.5.3 Séparateurs à Vaste Marge (SVM)
Les Séparateurs à Vaste Marge (SVM) souvent traduit par l’appellation de Séparateur
à Vaste Marge sont une classe d’algorithmes d’apprentissage initialement définis pour la
discrimination ; c’est-à-dire la prévision d’une variable qualitative initialement binaire. Ils ont
32
été ensuite généralisés à la prévision d’une variable quantitative. Dans le cas de la

discrimination d’une variable dichotomique, ils sont basés sur la recherche de l’hyperplan de
marge optimale qui, lorsque c’est possible, classe ou sépare correctement les données tout en
étant le plus éloigné possible de toutes les observations. Le principe est donc de trouver un
classifier, ou une fonction de discrimination, dont la capacité de généralisation (qualité de
prévision) est la plus grande possible.
Figure 10:L’apprentissage par renforcement [20]
2.5.4 Naïves Bayes
Naïve bayes fait partie des algorithmes d'apprentissage automatique supervise qui sont
principalement utilisés pour la classification. C’est un classificateur probabiliste simple basé
sur l'application de théorème de bayes et qui aide à construire des modèles d'apprentissage
automatique rapides qui peuvent faire des prédictions rapides. Naïve bayes, dans l'algorithme,
se réfère à l'hypothèse naïve que l'algorithme fait, qui est que chaque fonctionnalité est
indépendante des autres fonctionnalités [3].
2.5.5 Réseaux de neurones
Le terme réseau de neurones est une référence à la neurobiologie. Originalement, ce

concept est inspiré du fonctionnement des neurones du cerveau humain, apprend
essentiellement de l’expérience. Un réseau de neurones est une organisation hiérarchique de
neurones connectés entre eux. Ces derniers transmettent un message ou un signal à d’autres
neurones en fonction des paramètres d’entrés reçus et forment un réseau complexe
33
Un réseau de neurones est en général composé d'une succession de couches (Layer en

anglais). Ce modèle comporte trois ensembles de règles : multiplication, sommation et
activation. Les données d’entrées (Input data en anglais) sont consommées par les neurones
de la première couche cachée (Hidden layers en anglais). Chaque couche peut avoir un ou
plusieurs neurones. La connexion entre deux neurones de couches successives aurait un poids
associé qui définit l’influence de l’entrée sur la sortie du neurone suivant et éventuellement
sur la sortie finale globale. Sur chaque neurone artificiel, chaque valeur d’entrée est multipliée
par le poids correspondant [22].
𝑦 = 𝐹( 𝑤𝑖 . 𝑥𝑖 + 𝑏)
𝑖=0
− 𝑤𝑖 représentent les poids.
− 𝑥𝑖 représentent les données d’entrées.
− 𝑏 représente le biais.
− 𝐹 représente la fonction d’activation.
− 𝑦 représente la valeur de sortie
2.5.6 Régression
Les méthodes de régression s’appliquent lorsque le résultat que l'on cherche à estimer
est une valeur continue. En machine learning ML, la régression est un outil important de
l’apprentissage supervisé pour la modélisation et l’analyse des données. Elle est notamment
utilisée en statistique et en économie [22].
2.5.6.1 Régression linéaire

On appelle modèle de régression tout modèle capable à établir une relation linéaire
entre une variable, dite expliqué ou dépendante, et une ou plusieurs variables, dite
explicatives ou variables indépendantes.
2.5.6.2 Régression logistique

La régression logistique a été développée par le statisticien David Cox en 1958. Le
modèle logistique est un modèle statistique qui utilise une fonction logistique, il est également
34
utilisé dans les problèmes de classification. La régression logistique ne nécessite pas de

relation linéaire entre les variables dépendantes et indépendantes, mais elle nécessite des
échantillons de grande taille afin d’avoir plus de précision lors de l’estimation de la
vraisemblance.
2.5.7 Les méthodes par ensemble
Ces techniques sont des méta-algorithmes qui consistent à combiner plusieurs modèles
uniques de base, comme les arbres de décision, dans un même modèle prédictif. L’objectif est
d’améliorer la généralisation et la robustesse de nos modèles. En effet, statistiquement
parlant, la moyenne d’un ensemble d’échantillons est plus fiable que celle d’un seul
échantillon. Les méthodes d’ensemble peuvent être divisées en deux catégories : les méthodes
d’ensemble parallèles et les méthodes d'ensemble séquentielles [22].
2.5.7.1 Méthodes d’ensemble parallèles (Bagging)

Pour ces méthodes, les modèles de base (exemple : les arbres de décision) sont générés
de façon indépendante et en parallèle (par exemple, les forêts aléatoires). La motivation
derrière ces méthodes est que l'erreur de prédiction peut être réduite de manière significative
en réduisant la variance [22].
2.5.7.2 Méthodes d'ensemble séquentielles (Boosting)

Pour ces méthodes, les classifieurs de base sont générés de manière séquentielle (par
exemple AdaBoost) et dépendante, contrairement aux méthodes parallèles. À chaque fois
qu’un classifieur de base est entrainé, les instances mal classées précédemment sont
pondérées avec un poids plus élevé, dans le but que lors des prochaines itérations, les
nouveaux modèles corrigent les erreurs des modèles précédents, ce qui devra améliorer la
performance globale [22].
2.6 Apprentissage non supervisé
Dans l'apprentissage non supervisé il n'y a pas de valeurs de sortie, il s'agit de trouver
des structures cachées à partir d'un ensemble de données qui doivent être regroupé d'où le
terme «clustering ». Le but de ce type d’apprentissage est de séparer les données en groupes
ou en catégories [22].
35
Le clustering est une technique d’apprentissage automatique non supervisé, utilisé pour
le regroupement des données non étiquetées dans de nombreux domaines. Si on dispose d’un
nombre fini de points de données et on cherche à les classer dans des groupe de sorte que
chaque groupe contient des points de données ayant des propriétés et/ou caractéristiques
similaires. Le problème principal qui se pose dans ces algorithmes c’est le choix des
propriétés à prendre en compte au cours du regroupement. L’un des algorithmes de clustering
les plus utilisés est le « K-Means ».[22]
2.6.1 K-Means :
C’est l’algorithme de classification le plus connu. Son principe est simple, facile à
comprendre et à implémenter dans un code. Tout d’abord, on sélectionne un certain nombre
de groupes puis, aléatoirement, on initialise le centre associée à chaque groupe. Il est
préférable de commencer par analyser globalement les données présentes et essayer
d’identifier des groupes distincts afin de mieux déterminer le nombre de classes à utiliser
[22].
2.6.2 T-distributed stochastic neighbor embedding (T-SNE):
C’est une technique linéaire non supervisée, développée par Laurens Van der Martens
et Geoffrey Hinton en 2008. T-SNE est une méthode de réduction de dimension, elle
transforme la représentation de données multidimensionnelles en deux ou trois dimensions et
donne, par conséquent, une idée sur la façon dont les données sont disposées dans un espace
de grande dimension. T-SNE trouve des modèles à partir des données en identifiant des
groupes (clusters) contenant les données qui partagent des caractéristiques similaires [22].
2.7 Conclusion
Dans ce chapitre, nous avons expliqué les algorithmes d'apprentissage automatique.

C’est un outil puissant pour faire des prédictions et analyser et décrire les données dans divers
types des problèmes. Parmi ces problèmes celui que nous étudierons dans chapitre 3. Cela
nous aide à détecter l’apparition précoce du diabète, c'est a dire à prédire une maladie, ce qui
peut aidera à réduire les risques et des complications de cette maladie sur la santé du patient.
Dans la suite de cette étude, l'objectif principal est d'appliquer les algorithmes ; K voisins les
36
plus proches, les arbres de décision, les Séparateurs à Vaste Marge, et la régression logistique
pour la classification et la prédiction de diabète.
37
Chapitre 3 : Prédiction du diabète par Algorithmes l'apprentissage
automatique
CHAPITRE 3
Prédiction du diabète
par Algorithmes
l'apprentissage
automatique
Dans ce troisième chapitre, on va appliquer les algorithmes d'apprentissage automatique

(supervisé) pour prédire le diabète. On va déterminer le meilleur algorithme en termes de
performances pour ce type de problème.
Chapitre 3 : Prédiction du diabète par Algorithmes l'apprentissage automatique
3 Chapitre 3 : prédiction du diabète par algorithmes

d’apprentissage automatique
3.1 Introduction
Dans ce dernier chapitre de notre mémoire nous présentons notre contribution dans la
prédiction médicale sur le cas du diabète. Nous présentons d'abord une étude de l'origine des
données utilisées, le Dataset Pima, et nous décrivons ses caractéristiques. On va également
présenter et identifié tous les outils et packages utilisés dans l’implémentation des
algorithmes. Quatre algorithmes d’apprentissage automatique ont été appliqués. Nous avons
également choisi le meilleur algorithme parmi les algorithmes appliqués. Une prédiction est
faite avec les modèles entraînés avec des données entrées pour lesquelles les classes sont
connues à l'avance. Il est nécessaire de savoir comment relier les entrées aux sorties afin que
les sorties puissent être prédites à l'avenir pour toute nouvelle entrée.
3.2 Définition de Dataset utilisée
C'est un ensemble de données sur le diabète, extrait de l’Institut national de diabète et

de diagnostique de maladies rénales indiens Pima (the National Institute of Diabetes and
Digestive and Kidney Diseases). L’objectif de l’ensemble de données est de prédire de façon
diagnostique si un patient est atteint ou non du diabète, en fonction de certaines données
cliniques incluses dans l’ensemble de données. L’ensemble de données se compose de
plusieurs variables prédictives médicales et d'une variable cible (classe) <Outcome>. La
valeur ‘0’ indique un diagnostic négatif (il n’y a pas de diabète) pour la valeur ‘1’ il est
question d’un cas positif (il y a du diabète).
Les variables dans un data set :

 Pregnancies : La condition d’être enceinte
 Glucose : Concentration de glucose plasmatique à 2 heures dans un test de tolérance
au glucose par voie orale.
 BloodPressure : Pression artérielle diastolique (mm Hg).
 SkinThickness : Epaisseur de pli cutané du triceps (mm).
39
 Insulin : Hormone polypeptidique qui régule le métabolisme des glucides (insuline

sérique de 2 heures (mu U/ml).
 BMI : indice de masse corporelle (poids en kg/(taille en m) 2).
 DiabetesPedigreeFunction : Fonction généalogique du diabète.
 Age : age du patient
 Outcome : variable de classe (0 ou 1) ou 0 indique que le patient ne souffre pas de
diabète et 1 indique que le patient est diabétique.
3.2.1 Description du Dataset
Tableau 2:Description des variables d'ensemble dataset
Type de variable
Variable Description de variable
Pregnancies Nombre de fois enceinte int64

Le glucose est un sucre simple de
formule moléculaire C₆H₁₂O₆. Le
Glucose glucose est le monosaccharide le int64
plus abondant, une sous-catégorie
de glucides.
Si un TA diastolique >90 signifie
une pression artérielle élevé
(probabilité élevé de diabète) Un
BloodPressure int64
TA diastolique < 60 signifie une
pression artérielle base (mois
probabilité de diabète)
Nous avons mesuré l'épaisseur de la
peau chez 66 patients atteints de
DSID âgés de 24 à 38 ans et
SkinThickness int64
recherché si elle était corrélée au
contrôle glycémique à long terme et
à la présence de certains
40
Hormone polypeptidique qui régule

le métabolisme des glucides
Insulin int64
(insuline sérique de 2 heures (mu
U/ml)).
(poids en kg / taille en m2) IMC de
18.5 à 20 c'est normal IMC entre 25
BMI et 30 situer dans une plage surpoids float64
Et de 30 ou plus situer dans la
fourchette d'obésité
DiabetesPedigreeFunction :
fonction généalogique du diabète
(une fonction qui évalue la
probabilité de diabète en fonction
DiabetesPedigreeFunction float64
des antécédents familiaux) Âge :
âge (années) Résultat : variable de
classe (0 si non diabétique, 1 si
diabétique)
Age âge du patient Int64
caractéristique cible
Outcome 0 = négative (non diabétique) Int64
1= positive (diabétique)
3.3 Définition des outils utilisés
3.3.1 Googlecolab (Colaboratoire Google)
Colaboratory, souvent raccourci en "Colab", est un produit de Google Research. Colab

permet à n'importe qui d'écrire et d'exécuter le code Python de son choix par le biais du
navigateur. C'est un environnement particulièrement adapté à l’apprentissage automatique, à
l'analyse de données et à l'éducation. En termes plus techniques, Colab est un service hébergé
41
de notebooks Jupyter qui ne nécessite aucune configuration et permet d'accéder gratuitement à

des ressources informatiques, dont des GPU [23].
3.3.2 Python
Python est un langage de programmation multi-paradigme et le langage de

programmation dominant dans la science des données (data science) avec de nombreuses
implémentations ce qui le rend encore plus intéressant. Concernant le domaine de
l'apprentissage automatique, Python se distingue tout particulièrement en orant une pléthore
de librairies de très grande qualité, couvrant tous les types d'apprentissages disponibles qui
combine la facilité d'utilisation et d'apprentissage avec la puissance des librairies qu'elles
possèdent.
Parmi ces bibliothèques, nous avons utilisé :
Numpy
NumPy est une bibliothèque pour langage de programmation Python, destinée à

manipuler des matrices ou tableaux multidimensionnels ainsi que des fonctions
mathématiques opérant sur ces tableaux. Plus précisément, cette bibliothèque logicielle libre
et open source fournit de multiples fonctions permettant notamment de créer directement un
tableau depuis un fichier ou au contraire de sauvegarder un tableau dans un fichier, et
manipuler des vecteurs, matrices et polynômes [24].
Pandas
Pandas est aussi une bibliothèque Python fournissant des structures de données
rapides, flexibles et expressives conçues pour rendre le travail avec des données structurées
(tabulaires, multidimensionnelles, potentiellement hétérogènes) possède une fonctionnalité
importante nettoyage des données dans un projet d'apprentissage automatique car de
nombreux ensembles de données disponibles contiennent des champs vides ou nuls, ce qui
peut avoir un impact négatif énorme sur notre modèle [25].
Matplotlib
Matplotlib peut être utilisé pour créer des graphiques. La bibliothèque est généralement
utilisée comme suit :
42
1. Appelez une fonction de traçage avec des données (par exemple .plot()).
2. Appelez de nombreuses fonctions pour configurer les propriétés du tracé (par
exemple, les étiquettes et les couleurs).
3. Rendre l'intrigue visible (par exemple .show()).[3]
Scikit-learn
Scikit-learn (Sklearn) est la bibliothèque la plus utile et la plus robuste pour

l’apprentissage automatique en Python. Il fournit une sélection d’outils efficaces pour
l’apprentissage automatique et la modélisation statistique, y compris la classification, la
régression, le clustering et la réduction de la dimensionnalité via une interface de consistance
en Python. Cette bibliothèque, qui est en grande partie écrite en Python, est construite sur la
base de NumPy, SciPy et Matplotlib [26].
3.4 visualisations de données
La visualisation permet de comprendre la composition de données afin d'obtenir les

meilleurs résultats des algorithmes d'apprentissage automatique. Les visualisations de données
fournissent des informations clés sur des ensembles de données complexes de manière
significative et intuitive, elle aide à voir des choses n'étaient pas évidentes. La visualisation
facilité la transmission des informations de façon universelle et facilite le partage d'idées avec
les autres.
3.4.1 Charger et affiche le fichier dataset.CSV
Figure 11:Algorithme pour charger et affiche dataset (capture d'écran)
43
3.4.2 Statistiques descriptives
Les statistiques descriptives constituent une bonne idée de ce à quoi ressemble chaque
attribut. Fonction describe () sur l’objet pandas répertorie 8 propriétés statistiques pour
chaque attribut. Ce sont :Compter, moyenne, écart-type, valeur minimum, 25e centile, 50e
centile (médiane), 75e centile, valeur maximum.
Figure 12:Algorithme Statistiques descriptives pour dataset
Résultats :
Figure 13: statistiques descriptives du Dataset
3.4.3 Histogrammes
Les Histogrammes sont un moyen rapide d'avoir une idée de la distribution de chaque
attribut dans le Dataset. La fonction hist () nous permet d’avoir faire une idée rapide sur
les attributs, si un attribut est gaussien et asymétrique, ou même une a une distribution
exponentielle.
44
Figure 14:Algorithme Histogrammes pour Dataset
Résultats :
Nous pouvons voir que peut-être les attributs Grossesses, âge et Insuline
peuvent avoir un effet exponentiel Distribution. Nous pouvons également voir que les
attributs Glucose, et BMI et Pression artérielle peuvent avoir un Distribution gaussienne ou
presque gaussienne. Ceciest intéressant car de nombreux apprentissages automatiques les
techniques supposent une distribution univariée gaussienne sur les variables d'entrée.
Figure 15: Résultats d’Algorithme Histogrammes
3.4.4 Diagrammes de densité
Les tracés de densité sont un autre moyen d'avoir une idée rapide de la
distribution de chaque attribut. Les tracés ressemblent à un histogramme abstrait avec
une courbe lisse tracée en haut de chaque casier,
Résultats d’Algorithme Diagrammes de densité :
45
Figure 16:Code de Diagrammes de densité
Résultats :
Nous pouvons voir que la distribution pour chaque attribut est plus claire que les
histogrammes.
Figure 17:Résultat d’Algorithme Diagrammes de densité
3.5 Algorithme utilise
Dans cette étude, nous avons utilisé quatre algorithmes d'apprentissage supervisé, ces
algorithmes sont:
 Les arbres de décision,

 Séparateurs à Vaste Marge (SVM),
 Régression logistique,
 K plus proche voisins (KNN).
46
3.6 Implémentation
Nous présenterons dans cette section les algorithmes d'apprentissage supervisé utilisés dans la
prédiction du diabète. Nous adoptons le taux de classification (Accuracy) comme un facteur
de comparaison entre les algorithmes d'apprentissage supervisé.
3.6.1 La division (Train/Test Split)
 Méthode 01 : Train/Test Split

Avant d'utiliser l'algorithme, nous avons divisé les données de Dataset en deux parties ; la
première partie d'entraînement pour entraîner le modèle et la deuxième partie pour tester le
modèle le modèle et évaluer ses performances.
Dans la première étape, nous avons divisé les données comme suit : Utilisez 90 % des
données pour apprentissage et 10% pour les tests.
Dans la deuxième étape, nous avons réparti les données comme suit : 80 % des données
utilisées pour apprentissage et 20% pour les tests.
 Méthode 02 : Validation croisée (k_plis ou fold)
Dons cette partie, nous avons divisé l'ensemble de données en k-parties (étape 1 k = 10,
étape 2 k = 5, et étape 3 k=15). Chaque division des données est appelée un fold. Toutes les
données aient une chance d'entrainement et de test. Par ce que le processus est répété de sorte
que chaque pli (fold) de l'ensemble de données ait une chance d'appartenir à l'ensemble de test
retenu. Le résultat de précision de chaque étape des algorithmes selon chaque méthode sont
calculés.
3.6.2 Matrice de confusion
Dans cette partie, la matrice de confusion est utilisée. C'est une matrice bien connue
dans le domaine de l'apprentissage automatique, utilisée pour tester les performances des
algorithmes. Ce tableau contient des informations et des détails sur les évaluations réelles
(évaluées par des humains) et les évaluations prédictives attendues par le classificateur.
47
Chaque colonne du tableau représente la catégorie attendue et chaque ligne représente la

catégorie réelle.
Tableau 3:Matrice de confusion
positive négative
Positive TP FP
True Positive False Positive
négatif FN TN
False négatif True Négative
La signification de TP, TN, FP et FN est comme suit :

 TP: True Positive.
 TN : True Negative.
 FN : False négatif.
 FP : False Positive.
TP : signifie qu'une personne est réellement diabétique et elle a été prédite qu'elle est
diabétique.
TN : signifie qu'une personne est réellement non diabétique et elle a été prédite qu'elle est
non diabétique.
FP : signifie qu'une personne est réellement non diabétique et elle a été prédite qu'elle est
diabétique.
FN: signifie qu'une personne est réellement diabétique et elle a été prédite qu'elle est non
diabétique.
Pour vous donner une idée rapide de la précision du modèle on utilise un certain nombre de
mesures.
 Précision : capacité du modèle de classification à ne renvoyer que des cas Lié, défini
comme le nombre de vrais positifs divisé par le nombre de vrais positifs Positif plus le
nombre de faux positifs.
𝐓𝐏
𝑝𝑟é𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 =
𝐓𝐏+𝐅𝐏
 Rappel : (recall) est la capacité du modèle de classification identifier tous les cas
pertinents, définis comme le nombre de vrais positifs Divisé par le nombre de vrais
positifs plus le nombre de faux négatifs.
48
𝐓𝐏
recall = 𝐓𝐏+𝐅𝐍
 Score F1 : une échelle unique qui combine rappel et précision avec La moyenne
harmonique, en tenant compte des deux échelles dans l'équation suivante.
𝐏𝐫é𝐜𝐢𝐬𝐢𝐨𝐧∗recall
𝐅𝟏= 2 ∗ 𝐏𝐫é𝐜𝐢𝐬𝐢𝐨𝐧+recall
3.6.3 La prédiction
Dans cette partie, la prédiction se fait en saisissant les données du patient, ces donnée
comporte : Pregnancies, Glucose, BloodPressure, SkinThickness, Insulin, BMI,
DiabetesPedigreeFunction, Age.
Et puis il apparaît que le patient souffre de diabète ou non, de sorte que les sorties sont un
message négatif, signifiant que le patient ne souffre pas de diabète, ou positif, lorsque le
patient souffre du diabète
3.7 Arbre de décision
3.7.1 Méthode 01 : Division Train/Test
49
Figure 18:Algorithme Arbre de décision Train/Test Split
Résultat 1 :
Résultats de cet algorithme (les arbres de décision) : nous avons divisé les données comme
suit : 90 % des données pour l’entraînement et 10% pour le test.
Résultat 2 :
Résultats de cet algorithme (arbre de décision) : nous avons réparti les données comme suit :
80 % des données utilisées pour entraînement et 20% pour les tests.
Donc la meilleure division des données est : 90 % des données pour entraînement et 10%
pour les tests.
3.7.2 Méthode 02 : Validation crois (k_fold)
Figure 19:Algorithme Arbre de décision k_fold
Résultat : k-fold
K=10
K=5
K=15
50
Matrice de confusion
Figure 20:Algorithme Matrice de confusion
Résultat :
positive négative
Positive 125 0
négative 0 75
Figure 21: Matrice de confusion Arbres de décision
La prédiction
Figure 22:Algorithme Arbre de décision La prédiction
Résultats de prédiction
51
Pour exécution de cet algorithme, on demande les données d’un patient. Les données du
patient ont été saisies afin de savoir si ce patient souffre diabète.
Please enter your patient data....

Donner le taux Pregnancies : 7
Donner le taux Glucose : 152
Donner le taux BloodPressure : 88
Donner le taux SkinThickness : 44
Donner le taux Insulin : 0
Donner le taux BMI:50
Donner le taux DiabetesPedigreeFunction : 0.337
Donner le taux Age : 36
L’algorithme estime que la personne a le diabète :
Résultat de predicion:[1] positive, the patient has diabetes.
3.8 Séparateurs à Vaste Marge (SVM)
3.8.1 Méthode 01 : Train/Test Split
Figure 23:Algorithme séparateurs à vaste marge Train/Test Split
Résultats de l’algorithme séparateurs à vaste marge (SVM) : nous avons divisé les données
comme suit : 90 % des données pour entraînement et 10% pour les tests.
52
Résultat 2 :
Résultat de cet algorithme séparateurs à vaste marge(SVM) nous avons réparti les données
comme suit : 80 % des données utilisées pour entraînement et 20% pour test.
Figure 24:Algorithme séparateurs à Vaste Marge k_folde
Résultat : k_folde
K=10
K=5
K=15
Matrice de confusion (SVM)
positive négative
positive 100 29
négative 55 16
53
Figure 25:Résultats de matrice de confusion d’algorithme (svm)
Résultats de prédiction (SVM)
Pour exécution de cet algorithme, on demande les données de cet patient. Les données du
patient ont été saisies afin que ce patient soit testé :
Please enter your patient data....

Donner le taux Pregnancies : 4
Donner le taux Glucose : 115
Donner le taux BloodPressure : 72
Donner le taux SkinThickness : 0
Donner le taux Insulin : 0
Donner le taux BMI:28.9
Donner le taux DiabetesPedigreeFunction : 0.376
Donner le taux Age : 46
Le résultat de cet algorithme est incorrect, en fait la personne a le diabète, mais le résultat de
algorithme est que la personne n' a pas de diabète.
Result the predicion : [0] negative, the patient does not

have diabetes.
3.9 Régression logistique
54
Figure 26:Algorithme régression logistique Train/Test Split
Résultat 1 :
Résultats de l’algorithme régression logistique: nous avons divisé les données comme
suit : 90 % des données pour entraînement et 10% pour les tests.
Résultat 2 :
Résultat de cet algorithme régression logistique nous avons réparti les données comme suit :
80 % des données utilisées pour entraînement et 20% pour les tests.
Figure 27:Algorithme Régression logistique k_folde
Résultat : k_fold
K=10
K=5
55
K=15
Matrice de confusion (Régression logistique)
positive négative
positive 205 64
négative 95 36
Figure 28: Matrice de confusion d’Algorithme logistique Régression
56
3.10 K plus proche voisins (kNN)
Figure 29 : Algorithme K plus proche voisins Train/Test Split
Résultats 1 :
Résultats de l’algorithme K plus proche voisins (kNN) : nous avons divisé les données
comme suit : 90 % des données pour entraînement et 10% pour les tests.
Résultats 2 :
Résultats de l’algorithme K plus proche voisins (kNN) nous avons réparti les données comme
suit : 80 % des données utilisées pour entraînement et 20% pour les tests.
3.10.2 Méthode 02 : Validation crois (k_folde)
Figure 30:Algorithme K plus proche voisins k_folde
Résultats
57
K=10
K=5
K=15
Matrice de confusion(KNN)
positive négative
positive 104 14
négative 27 55
Figure 31:Matrice de confusion d’Algorithme KNN
3.11 Comparaison enter les algorithmes
Tableau 4: comparaison de performance enter les quatre algorithmes
20%-80%
10%-90%
Précision Rappel Accuracy Précision Rappel Accuracy
DT 1.0 1.0 1.0 0.99 0.99 0.972
SVM 0.65 0.78 0.775 0.79 0.88 0.747
LR 0.68 0.76 0.77 0.80 0.88 0.8
KNN 0.80 0.88 0.79 0.83 0.88 0.8
58
Dans cette étude, les quatre algorithmes sont utilisés dans l'étude de la prédiction du
diabète et leurs performances sont comparées. Deux méthodes ont été utilisées, la division
(Train/Test Split) et k_fold, et à partir du tableau ci-dessus, le modèle d'arbre de décision a
obtenu la meilleure taux de classification (Accuracy) dans les deux méthodes.
Nous sélectionnons le modèle d'arbre de décision comme le modèle le plus optimal et qui
fonctionne mieux pour notre ensemble de données en raison de son importante précision,
rappel et taux de classification.
Tableau 5 : Validation croisée (k_plis ou fold)
15-fold 10-fold 5-fold
Précision Rappel Accuracy Précision Rappel Accuracy P R ACC

DT 0.96 0.99 0.990 0.98 0.99 0.991 0.96 0.99 0.992
SVM 0.77 0.92 0.771 0.78 0.92 0.769 0.77 0.92 0.770
0.81 0.90 0.81 0.91 0.81 0.91 0.777
LR 0.777 0.775
KNN 0.84 0.88 0.84 0.88 0.84 0.88
0.796 0.805 0.827
3.12 Conclusion
Dans ce chapitre, nous avons présenté et expliqué les données sur le diabète (définition
et visualisations de données) et définir tous les logiciels et bibliothèques utilisées. Nous
avons également appliqué des algorithmes d'apprentissage à savoir ; K voisins les plus
proches(KNN), les Arbres de décision séparateurs à Vaste Marge (SVM), et la régression
logistique afin de classifier et de prédire le diabète. Le taux de classification chacun des
algorithmes utilisés a été calculé afin de choisir le meilleur algorithme. D’après notre étude
comparative, nous avons trouvé que le meilleur modèle est l'arbre de décision.
59
Conclusion générale
Conclusion générale
Le diabète reste l'une des maladies que nous rencontrons fréquemment et qui provoque
une augmentation de la glycémie. En fait, il est primordial de consacrer un effort pour mieux
comprendre et reconnaître son mécanisme et ses causes. La prédiction du diabète fait partie
des applications et problématiques rencontrées fréquemment dans le domaine médical. Mais
une approche d'apprentissage automatique peut aider à résoudre ce problème. Le but de cette
étude est de construire un modèle prédictif pour un problème critique, à savoir, le diagnostic
automatique de diabète en utilisant des algorithmes d'apprentissage automatique.
Dans ce mémoire nous avons étudie la prédiction médicale par apprentissage automatique.
Nous avons-nous concentrés sur l’étude le cas de diabète.
En premier chapitre, nous avons présenté la maladie du diabète, ses différent types, les
symptômes ainsi que le diagnostic et le traitement de la maladie et à la fin nous avons cité
quelques préventions pour se protéger contre cette maladie.
Dans le deuxième chapitre, nous avons présenté les algorithmes d'apprentissage

automatique. L’apprentissage automatique, ou machine learning, constitue un outil puissant
pour faire les analyses et décrire les données dans divers types des problèmes.
Le troisième chapitre explique les données sur le diabète (définition et visualisations

de données) et décrit tous les outils et bibliothèques que nous avons utilisé dans ce travail.
Nous avons appliqué quatre algorithmes d'apprentissage automatique à savoir ; K voisins les
plus proches, Arbres de décision, Machine à vecteurs de support, et régression logistique.
Afin de classifier et prédire le diabète, la précision de chacun des algorithmes utilisés a été
calculée afin de choisir le meilleur algorithme. Après la comparaison, nous avons trouvé que
le meilleur modèle est obtenu avec les arbres de décision.
Perspectives
Nous suggérons, comme suite de ce mémoire, l’exploration d’autres algorithmes qu’on

n pas utiliser dans ce travaille et aussi l’apprentissage profond (Deep learning). Aussi nous
proposons l’utilisation de plus importantes Datasets pour valider mieux les modèles propo
Bibliographie
Bibliographie
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2019.176p.
[2]. Organisation mondiale de la santé. (2016).Rapport mondial sur le diabète.88p
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https://www.tutorialspoint.com/scikit_learn/index.htm(Consulté 8/06/2021 /).
62

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MINISTERE DE L’ENSEIGNEMENT SUPERIEUR

Département de Mathématiques et informatique

Mémoire de fin d’études

Dr. Hichem RAHAB Rapporteur

Mr. Nabil AZIZI Examinateur

Année universities: 2020 - 2021

Nous remercions et exprimons notre grande gratitude au grand

Tout d'abord, ce travail ne pourrait exister sans aide et

Mes sincères remerciements aux membres du jury d'avoir

Nous remercions également tous nos professeurs pour leur

Nous tenons également à remercier tous ceux qui nous ont

A tous ceux dont le soutien nous a été utile et nécessaire.

A mes frères et sœurs,

A tous ceux que j'aime,

Sans oublier tous les professeurs que ce soit du primaire, du

Qu'ils trouvent ici l'expression de toute ma reconnaissance.

RICH Alla Eddine

L'apprentissage automatique (également appelé apprentissage machine) est une

Dans ce mémoire, nous avons étudié la prédiction (l’estimation) médicale par

Ce travail a été organisé en trois chapitres principaux comme suit :

Dans le premier chapitre, on va présenter un aperçu général sur la maladie du diabète,

Généralités sur le diabète

1.2 Définition de diabète

Plus d’explication sur le diabète

Figure 1:Insulinorésistance et insulinopénie[3]

1.3 Définition L'insuline

1.3.1 Les différents types d’insuline :

 Insuline à action rapide: ce type d'insuline commence à agir environ 15 minutes

1.4 Diabètes et complications

Figure 2: Diabètes et complications à long terme [4]

Il existe trois types de complications [5] :

1.4.1 Complications métaboliques :

On a d’abord le coma acidocetosique, le coma Hypoglycémique, et le coma hyperosmolairess.

 Acidocétose : C’est une complication grave du diabète, pouvant provoquer un coma.

1.4.2 Complications chroniques :

 Micro angiopathie : Observée après de longues périodes d’hyperglycémies, elle

1.4.3 Complications infectieuses:

Le diabète favorise l’éclosion d’infections bactériennes et mycosiques, ce qui conduit à des

1.5 Diagnostic du diabète

Avant le repas Valeurs de référence

Entre 70 et 110 mg/dl

1.5.1 Qui est concerné par le dépistage du diabète ?

1.5.2 Comment savoir si l'on est diabétique ?

1. Teste en laboratoire d'analyses médicales : pour mesurer sa glycémie à jeun tous

Figure 3:test-hémoglobine glyquée (HbA1c) [8]

Figure 4: Glucomètre [9]

1.5.3 Décoder et comprendre les résultats de la glycémie

Un résultat de test de glycémie correspond au taux de sucre dans le sang à un instant

De même que deux mesures de la glycémie réalisées consécutivement ne seront pas

1.5.4 À quelle fréquence dois-je contrôler ma glycémie ?

1.6 Classification du diabète

Selon l’Organisation Mondial de la Santé, la classification du diabète dépend principalement

1.6.1 Diabète de type 1 (5-10% des patients)

1.6.2 Symptômes majeurs du diabète de type 1

 une polyurie importante, c'est-à-dire une augmentation du volume des urines (2 ou 3

Le traitement du diabète de type 1

Le traitement du diabète de type 1 a pour objectif de contrôler la glycémie. Il repose

1.6.3 Diabète de type 2 (90-95% des patients)

1.7 Les symptômes du diabète de type 2

L'hyperglycémie chronique est le plus souvent asymptomatique. Si le diabète est très