Un modèle de diagnostic stochastique : application à la médecine et à la robotique
Abstract
Dans cet exposé, je présenterai une application concrète des modèles de décision markoviens partiellement observables à un problème réél : le suivi médical de patients dialysés à domicile. Je montrerai comment les contraintes induites par ce cadre applicatif nous amènent à un modèle ayant une sémantique forte. Je présenterai également un algorithme permettant d'adapter ce modèle à un patient, tout en respectant cette sémantique. Je concluerai en montrant l'application de cette architecture à la robotique mobile, et les avantages et inconvénients d'une telle approche.