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Ressources

Présentations du logiciel

• Présentation générale de BayesiaLab Découvrez le monde des réseaux bayésiens avec cette première présentation de BayesiaLab.

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• Outils d'analyse Les réseaux bayésiens sont par nature lisibles. BayesiaLab va plus loin en proposant une boîte à outils d'analyse complète.

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• Apprentissage des réseaux bayésiens BayesiaLab est un formidable outil de Data Mining et permet d'extraire simplement et automatiquement la connaissance enfouie dans vos données.

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• Aide à la décision Utilisation des noeuds Décision et des noeuds Utilités pour découvrir les politiques d'actions optimales sur un exemple simple : le forage de puits de pétrole.

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• Réseaux bayésiens dynamiques et apprentissage de politiques d'actions Outre la représentation de la connaissance statique, BayesiaLab permet également de représenter la connaissance dynamique et de calculer vos politiques d'actions optimales.

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• Modalités filtrées On trouve régulièrement dans les études des variables dont l'existence est conditionnelle à un contexte (usage/configuration). Nous décrivons ici comment BayesiaLab permet de prendre en compte ces variables de manière rigoureuse pendant l'apprentissage et l'analyse

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• Equations structurelles probabilistes Nous décrivons dans cette présentation comment BayesiaLab permet d'utiliser les réseaux bayésiens comme alternative pragmatique à la modélisation par équations structurelles (SEM), aux PLS et aux analyses de trajets (Path Analysis)

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• Environnement de recueil d'expertise de BayesiaLab Cette présentation décrit le nouvel environnement de recueil d'expertise mis en oeuvre dans BayesiaLab 5.0. Cet environnement permet de réduire fortement les traditionnels biais du recueil d'expertise (biais cognitifs, biais liés au groupe, biais liés aux "facilitateurs"), et permet également d'améliorer de manière très significative la traçabilité des sessions de Brainstorming.

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 Manuel utilisateur

Etudes de cas

Industrie

• Modélisation et simulation de systèmes dynamiques Optimisation des stratégies de maintenance d'un processus industriel complexe via un réseau bayésien dynamique.

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• Optimisation de la production par analyse du rex A travers cette étude de cas, découvrez la puissance de l'apprentissage automatique de BayesiaLab pour exploiter et valoriser vos données issues du retour d'expérience.

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Marketing

• Identification de leviers d'appréciation de parfums Pangborn 2009 Présentation à la conférence de Pangborn 2009 par notre partenaire Repères de l'utilisation des réseaux bayésiens via BayesiaLab pour l'identification des leviers d'appréciation de parfums.

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• Analyse sensorielle de parfums Applibugs 2009 Application des Equations Structurelles Probabilistes à l'analyse sensorielle de parfums.

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• Modélisation des préférences des consommateurs Sensometrics meeting 2008 (St Catharine, Ontario) Présentation lors du congrès Sensometrics (St Catharines, Ontario, 21 Juillet 2008) d'une méthode de modélisation bayésienne des préférences des consommateurs (en collaboration avec Repères)

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• Segmentation des consommateurs Conférence SKIM 2008 (Barcelone) Présentation à la conférence SKIM (Barcelone, mai 2008) d'une méthode novatrice pour la segmentation des consommateurs par réseaux bayésiens (en collaboration avec Repères).

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• Caractérisation de clients, élaboration de profils Apprentissage de profil de clients à partir d'une base de donnée, caractérisation pour prédire les produits adaptés et détecter les fraudes.

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• Analyse de questionnaires de satisfaction La satisfaction des clients passée au crible avec BayesiaLab.

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• Mise en oeuvre d'un score bayésien Mise en oeuvre d'un score bayésien et utilisation du module graphique pour visualiser les données.

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Santé

• Analyse des intubations difficiles Scata 2007 (Londres) La prédiction des intubations difficiles est cruciale pendant l'évaluation du patient avant l'anesthésie. Plusieurs critères sont utilisés pour prédire les intubations difficiles avec des performances différentes. Cette étude de cas démontre comment l'analyse de données d'intubations difficiles avec BayesiaLab a permis de découvrir rapidement des relations probabilistes inconnues entre les variables et d'améliorer la prédiction.

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• Détection de salmonelles 20th International Pig Veterinary Society Congress, 2008, Durban (Afrique du Sud) Identification des facteurs associés à la détection de salmonelles sur les carcasses de porc grâce aux réseaux bayésiens.

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• Analyse des trajectoires de santé Prévision du besoin médical avec BayesiaLab.

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• Analyse du transcriptome Bioinformatique avec BayesiaLab.

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Stratégie

• Coupe du monde de football 2010 Lavenant Une application ludique illustrant les chances d'une équipe de se qualifier pour le second tour de la coupe du monde 2010.

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• Analyse de la satisfaction du personnel Application des équations structurelles probabilistes pour déterminer les leviers de la satisfaction du personnel en entreprise.

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• Analyse politique Réunion MAGDA - CEVIPOF Analyse des résultats des élections présidentielles françaises d'avril 2007 (présentation au CEVIPOF : Centre de Recherches Politiques de Sciences Po).

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Gestion du risque

• Analyse du risque et politique de sécurité : exemple du transport de personne Analyse de risque pour le transport de personnes, modélisation d'une politique de prévention.

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Autres

• Text mining : identification de noms de sociétés Le text-mining avec BayesiaLab.

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