Browsing by Author "HACHEMI, Rania"

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    Developing a Chatbot for Detecting Autism Spectrum Disorder (ASD) based on Deep Learning
    (université Ghardaia, 2024) HACHEMI, Rania
    Dans les environnements éducatifs, le diagnostic précoce du Trouble du Spectre Autistique (ASD) est crucial car il permet de fournir un soutien plus rapide et plus efficace aux enfants touchés. Les éducateurs peuvent déployer des technolo- gies de diagnostic efficaces pour rendre les séances éducatives inclusives. Bien que les symptômes puissent varier et aller d’un trouble du spectre autistique (ASD) léger à sévère, les domaines cognitifs, linguistiques, de communication et sociaux sont très touchés. Bien que l’ASD soit un problème non curable, la détection précoce sera toujours la première étape de l’intervention. Cette recherche utilise pour la première fois l’intelligence artificielle (IA) pour dé- tecter le trouble du spectre autistique (ASD) à un stade précoce par messagerie et apprentissage automatique. Le chatbot apprend de ses conversations et les compare à celles considérées comme typiques des personnes présentant des con- ditions à risque d’ASD. Ensuite, un modèle efficace d’apprentissage automatique est entraîné par un ensemble de données qui inclut les dialogues du chatbot avec des tout-petits présentant ou non un ASD pour différencier les tout-petits dans l’état potentiellement à risque par les différentes caractéristiques. Les résultats de cette recherche concluent que le modèle de chatbot proposé est plus pré- cis par rapport aux types traditionnels d’outils de dépistage pour détecter les tout-petits présentant un risque élevé d’ASD.