Cet algorithme public permet d'identifier les patients à risque vasculaire (diabète, hypertension) pour calculer des indicateurs de dépistage biologique de l'insuffisance rénale chronique (IRC). Il analyse les données du SNDS (DCIR) pour produire des statistiques sur les examens biologiques (créatinine, albuminurie) et les décliner par département, région, classe d'âge et sexe. Les résultats visent à améliorer la prise en charge des patients selon leur stade de MRC, en orientant vers des parcours de soins adaptés (primaires ou spécialisés).

Ce projet permet d'analyser et d'optimiser des graphes pour résoudre des problèmes de parcours, de logistique ou de réseaux. Il facilite la modélisation de structures complexes comme des réseaux de transport, des circuits électroniques ou des flux de données. Les algorithmes intégrés aident à identifier les chemins optimaux, à détecter des goulots d'étranglement ou à simuler des scénarios d'évolution. L'outil est particulièrement utile pour les ingénieurs, les chercheurs ou les data scientists travaillant sur des systèmes interconnectés.

Ce projet implémente un algorithme de recherche de chemin (A*) sur une grille où chaque case possède une hauteur. Il permet de déterminer le trajet le plus court entre deux points en tenant compte ou non des dénivelés, offrant ainsi une solution adaptée aux déplacements en milieu urbain ou naturel. L'outil est utile pour des applications nécessitant une optimisation de parcours, comme la planification de routes ou l'analyse de reliefs.

Ce projet permet d'explorer et de visualiser des chemins récursifs dans des structures de données comme des arbres ou des graphes. Il offre une interface pour analyser les parcours algorithmiques et comprendre les mécanismes de récursivité. Idéal pour les étudiants ou les développeurs souhaitant approfondir leurs connaissances en algorithmique.

Ce projet concerne l'analyse et la résolution d'algorithmes de graphes, permettant la recherche de parcours dans des graphes et l'analyse de leurs propriétés.

Ce projet concerne l'étude et l'implémentation de différents algorithmes de parcours de graphes, tels que Dijkstra, pour résoudre des problèmes concrets tels que l'analyse de réseaux sociaux, la planification d'itinéraires ou la gestion de workflows.

Ce projet permet d'explorer et d'analyser des chemins récursifs au sein de structures de données complexes comme des graphes ou des arbres. Il facilite la compréhension des parcours algorithmiques et offre des outils pour optimiser ces chemins. Idéal pour les développeurs, chercheurs ou étudiants en informatique souhaitant étudier les mécanismes de récursivité.

Ce projet développe un système de simulation et d'analyse pour des jeux de stratégie, notamment en utilisant des algorithmes comme le minimax pour évaluer les meilleures décisions possibles. Il permet de tester différentes stratégies, d'optimiser les parcours de jeu et d'analyser les probabilités de victoire pour améliorer les performances des joueurs.

Ce projet permet d'explorer et d'analyser des chemins récursifs au sein de structures de données complexes comme des graphes ou des arbres. Il facilite la compréhension des parcours algorithmiques et aide à optimiser les chemins dans des réseaux, que ce soit pour des applications informatiques ou des analyses théoriques.

Ce projet pédagogique propose un parcours complet pour initier les étudiants à l'intelligence artificielle et au machine learning. Il couvre les concepts fondamentaux, les algorithmes classiques et avancés, ainsi que des applications concrètes comme l'analyse de données de consommation électrique ou de pollution atmosphérique. Le contenu est structuré en cours, exercices pratiques et projets collaboratifs.