Academic literature on the topic 'Réseau de neurone réccurent'
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Journal articles on the topic "Réseau de neurone réccurent"
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Vibert, Jean-François, Vincent Lagoueyte, Nicolas Bourrié, Gilles Fortin, and Jean Champagnat. "Modélisation du réseau de neurone à l'origine des rythmes chez l'embryon de poulet." ESAIM: Proceedings 9 (2000): 101–17. http://dx.doi.org/10.1051/proc:2000020.
Full text
2
Postadjian, Tristan, Arnaud Le Bris, Hichem Sahbi, and Clément Mallet. "Classification à très large échelle d'images satellites à très haute résolution spatiale par réseaux de neurones convolutifs." Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, no. 217-218 (September 21, 2018): 73–86. http://dx.doi.org/10.52638/rfpt.2018.418.
Full textAbstract:
Les algorithmes de classification constituent un outil essentiel pour le calcul de cartes d'occupation des sols. Les récents progrès en apprentissage automatique ont montré les très grandes performances des réseaux de neurones convolutifs pour de nombreuses applications, y compris la classification d'images aériennes et satellites. Ce travail établit une stratégie quant à l'utilisation d'un réseau de neurone convolutif pour la classification d'images satellites à très haute résolution spatiale, couvrant de très larges régions géographiques, avec pour perspective future le calcul de cartes d'occupation des sols à l'échelle d'un pays.
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Michael, RALIJAONA Ahazia, RAKOTOVAO Ndimbinarimalala Philémon, RALIJAONA Mbolahasina Soanandrianina, and RATIARISON Adolphe Andriamanga. "Simulation Numérique De La Propagation Des Vagues Franchissant Un Obstacle Et Modélisation Des Résultats Obtenus Par Réseau De Neurones Et Neuro-Flou." International Journal of Progressive Sciences and Technologies 34, no. 2 (October 5, 2022): 15. http://dx.doi.org/10.52155/ijpsat.v34.2.4610.
Full textAbstract:
Ce travail a pour objectif d’analyser et d’évaluer l’effet de la bathymétrie sur la surface de la mer par la méthode numérique et de modéliser les données de simulations par réseau de neurone et neuro-flou. Les simulations numériques sont effectuées à l’aide du logiciel Ansys Fluent qui utilise la méthode de Volume of Fluid et le modèle de turbulence ; les données sont traitées sur Matlab. Nous avons déterminé sept simulations (M0, M1, M2, M3, M4, M5 et M6). Les résultats ont montré que la morphologie (hauteur maximale) et le comportement (position de la hauteur maximale et position de déferlement) des vagues varient en fonction de la hauteur de l’obstacle. Les modèles par intelligences artificielles, sont excellents avec des valeurs de l’ erreur quadratique moyenne faibles et les critères de Nash sont supérieurs à 90%.
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Susplugas, V., N. Costa, M. Biotteau, L. Molinier, E. Dufetelle, and X. de Boissezon. "Le projet APSoREN - Amélioration du parcours de soins du patient traumatisé crânien par le développement d'un modèle d'intelligence artificielle en Réseau de neurone appliqué à des jeux de données massives." Revue d'Épidémiologie et de Santé Publique 70 (March 2022): S50—S51. http://dx.doi.org/10.1016/j.respe.2022.01.045.
Full text
5
Guellal, Amar, Chérif Larbès, and Linda Hassaine. "Une nouvelle approche MLI basée sur le principe des réseaux de neurone pour la commande des onduleurs." Journal of Renewable Energies 15, no. 1 (October 23, 2023). http://dx.doi.org/10.54966/jreen.v15i1.300.
Full textAbstract:
Les onduleurs sont des convertisseurs statiques continu/alternatif qui assurent des échanges d’énergie entre une source et une charge. Ces onduleurs sont utilisés pratiquement dans toutes les applications photovoltaïques (autonomes, hybrides et connectées au réseau). Les techniques de modulation de largeur d'impulsion (MLI) sont primordiales aux bonnes performances des onduleurs. Le but de ce travail est de démontrer un nouvel algorithme MLI en temps réel basé sur le principe des réseaux de neurone qui présente une précision de calcul pratiquement égale à celle de la technique de Patel et al., permettant ainsi une élimination des premiers harmoniques sélectionnés et un asservissement du fondamental.
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Taieb, Dalila, and Essia Hamdi. "Modélisation spatio-temporelle de la dispersion du dioxyde de soufre près d’un site industriel: Réseau de neurone & bio-indicateur." Journal of Renewable Energies 17, no. 3 (October 19, 2023). http://dx.doi.org/10.54966/jreen.v17i3.460.
Full textAbstract:
Cet article propose un état de l’art sur la modélisation basée sur l’utilisation des méthodes numériques et géostatiques pour la prévision spatio-temporelle de la pollution atmosphérique en SO2 dans la région du Gabès (Sud-Est Tunisien). Les outils numériques en mettant l’accent sur un modèle non linéaire, les réseaux de neurones sont applicables aux données horaires (2012) en SO2 fournies par l’Agence Nationale de Protection de l’Environnement (ANPE) pour faire la paramétrisation de SO2 en fonction des facteurs externes, ainsi que la prévision des concentrations horaires d’un jour de plus. Le modèle déterministe et probabiliste est applicable à des concentrations de soufre mesurés dans le matériel végétal; le Malva ageptiaca, un bio-indicateur passif présente l’intérêt d’interpoler et de cartographier le soufre dans la zone d’étude et permet de servir, dans les conditions de perturbation, de signal d’alarme sur la zone la plus polluée.
Dissertations / Theses on the topic "Réseau de neurone réccurent"
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Messaoud, Kaouther. "Deep learning based trajectory prediction for autonomous vehicles." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2021. http://www.theses.fr/2021SORUS048.
Full textAbstract:
La prédiction de trajectoire des agents avoisinants d'un véhicule autonome est essentielle pour la conduite autonome afin d'effectuer une planification de trajectoire d'une manière efficace. Dans cette thèse, nous abordons la problématique de prédiction de trajectoire d'un véhicule cible dans deux environnements différents ; une autoroute et une zone urbaine (intersection, rond-point, etc.). Dans ce but, nous développons des solutions basées sur l'apprentissage automatique profond en mettant en phase les interactions entre le véhicule cibles et les éléments statiques et dynamiques de la scène. De plus, afin de tenir compte de l'incertitude du futur, nous générons de multiples trajectoires plausibles et la probabilité d'occurrence de chacune. Nous nous assurons également que les trajectoires prédites sont réalistes et conformes à la structure de la scène. Les solutions développées sont évaluées à à l'aide de bases de données de conduite réellesThe trajectory prediction of neighboring agents of an autonomous vehicle is essential for autonomous driving in order to perform trajectory planning in an efficient manner. In this thesis, we tackle the problem of predicting the trajectory of a target vehicle in two different environments; a highway and an urban area (intersection, roundabout, etc.). To this end, we develop solutions based on deep machine learning by phasing the interactions between the target vehicle and the static and dynamic elements of the scene. In addition, in order to take into account the uncertainty of the future, we generate multiple plausible trajectories and the probability of occurrence of each. We also make sure that the predicted trajectories are realistic and conform to the structure of the scene. The solutions developed are evaluated using real driving datasets
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Nkeumaleu, Guy-Merlin. "Propagation d'informations le long d'une ligne de transmission non linéaire structurée en super réseau et simulant un neurone myélinisé." Thesis, Bourgogne Franche-Comté, 2019. http://www.theses.fr/2019UBFCK006/document.
Full textAbstract:
Les systèmes non linéaires sont décrits pour la plupart avec des équations aux dérivées partiellesqui les caractérisent, comme la chaine de pendules couplés, la chaine de protéines comportant des molécules avec liaisons hydrogène, les réseaux atomiques ...etc. Ces modèles comportent le plus souvent des interactions inter particulaires anharmoniques et des potentiels de substrat déformables. En effet, aux conséquences importantes dues à la non linéarité et à la dispersion, ces autres phénomènes comme l’anharmonicité et la déformabilité conduisent à d’autres propriétés de propagation des ondes solitaires telles que les compactons, les kinks et les antikinks , les peakons , … ainsi qu’à la capacité du système à transmettre un signal. Nous utilisons ici la méthode de bifurcation pour tracer les différents portraits de phases obtenus par variation des paramètres du système. Nous mettons en évidence l’influence du facteur d’anharmonicité sur la transmissivité et la bistabilité du système: Il en ressort que l’amplitude du signal d’entrée qui produit la bistabilité augmente avec la valeur absolue du coefficient d’anharmonicité et la bistabilité est retardée. En tenant compte des propriétés importantes générées par de tels systèmes, il nous a paru intéressant de construire une ligne électrique caractérisée par les mêmes équations, mais en doublant sur un tronçon de 10 cellules la valeur de la capacité par rapport à celles des 10 condensateurs suivants, et en reproduisant ce motif avec une périodicité de 20 cellules. Nous réalisons ainsi un super réseau qui simule un neurone myélinisé. Les types de solitons obtenus semblent mieux adaptés pour décrire le signal électrique qui caractérise l’influx neuronal localisé dans l’espace avec un support compactNon-linear systems are almostly described by partial differential equations that characterize them. We have some systems such as the chain of coupled pebdelums, the protein chain comprising molecules with hydrogen bonds, atomic lattice, and so on .These systems are most often characterized by anharmonic inter particulate interactions and and then immersed in deformable potential substrates. In addition to nonlinearity and dispersion, these other phenomena namely anharmonicity and deformability are responsible for certain properties of propagation of solitary waves such as (compactons, kinks and anti-kinks, peackons, ...etc) and also the ability of the systems to transmit a signal . We used the bifurcation method to plot the different phase portraits obtained . For various parameters of such systems , we have highlighted the influence of anharmonicity on transmissivity and bistability of the system: It appears that the amplitude of the input signal which produces bistability increases with anharmonicity and the bistability is delayed.To considering these important properties generated by such systems, it seemed interesting to buildin an electrical line characterized by the same equations of the system. By alternately doubling the capacitance of the capacitors of a section of this line, we have realised a super-lattice that simulates a myelinised neuron. The types of solitons we get from this line are better adapted to describe the electrical signal which characterizes the neuron impulse located in space with a compact support
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Duhr, Fanny. "Voies de signalisation associées au récepteur 5-HT6 et développement neuronal." Thesis, Montpellier, 2015. http://www.theses.fr/2015MONTT042/document.
Full textAbstract:
La mise en place des circuits neuronaux est un processus complexe et précisément régulé. Une atteinte de ce processus est à l'origine de diverses pathologies neurodéveloppementales telles que la schizophrénie ou les troubles du spectre autistique, désordres psychiatriques partageant une altération des fonctions cognitives. Le récepteur 6 de la sérotonine (récepteur 5-HT6), notamment connu pour son implication dans la migration neuronale, s'est révélé être une cible thérapeutique de choix dans le traitement des symptômes cognitifs associés à la schizophrénie mais aussi à des pathologies neurodégénératives comme la maladie d'Alzheimer. Cependant la signalisation déclenchée par le récepteur 5-HT6 n'explique pas entièrement son implication dans les processus neurodéveloppementaux. Mon travail de thèse a donc visé à comprendre les mécanismes de signalisation engagés par le récepteur 5-HT6 au cours du développement neuronal. La réalisation d'un crible protéomique a permis de montrer que le récepteur 5-HT6 interagissait avec plusieurs protéines cruciales dans le développement neuronal comme la protéine Cdk5 et sa cible WAVE-1. J'ai ensuite pu démontrer qu'en plus de son rôle dans la migration, le récepteur 5-HT6 contrôlait de façon agoniste-indépendante l'élongation des neurites par un mécanisme impliquant la phosphorylation de son domaine C-terminal par la kinase Cdk5 et l'activation de la RhoGTPase Cdc42. La seconde partie de mon travail a visé à mettre en évidence le rôle du récepteur 5-HT6 dans la formation des épines dendritiques et à comprendre l'implication de la protéine WAVE-1, cible de Cdk5, dans ce processus. Les résultats obtenus au cours de ma thèse apportent de nouveaux éléments quant au contrôle des processus neurodéveloppementaux par le récepteur 5-HT6. Ce récepteur apparaît donc comme une cible thérapeutique de choix dans les atteintes neurodéveloppementales en contribuant au développement des circuits cognitifs en relation avec la physiopathologie des troubles du spectre autistique ou de la schizophrénieBrain circuitry patterning is a complex, highly regulated process. Alteration of this process is affected gives rise to various neurodevelopmental disorders such as schizophrenia or Autism Spectrum Disorders (ASD), which are both characterized by a wide spectrum of deficits. Serotonin 6 receptor (5-HT6 receptor), which is known for its implication in neuronal migration process, has been identified as a key therapeutic target for the treatment of cognitive deficits observed in schizophrenia, but also in neurodegenerative pathologies such as Alzheimer's disease. However, the signalling mechanisms knowned to be activated by the 5-HT6 receptor do not explain its involvement in neurodevelopmental processes. My thesis project therefore aimed at characterizing the signalling pathways engaged by 5-HT6 receptor during neural development. A proteomic approach allowed me to show that the 5-HT6 receptor was interacting with several proteins playing crucial roles in neurodevelopmental processes such as Cdk5 or WAVE-1. I then demonstrated that, besides its role in neuronal migration, the 5-HT6 receptor was also involved in neurite growth through constitutive phosphorylation of 5-HT6 receptor at Ser350 by associated Cdk5, a process leading to an increase in Cdc42 activity. The second part of my work aimed at understanding the role of 5-HT6 receptor in dendritic spines morphogenesis, and the involvement of WAVE-1 and Cdk5 in this process. These results provide new insights into the control of neurodevelopemental processes by 5-HT6 receptor. Thus, 5-HT6 receptor appears to be a key therapeutic target for neurodevelopmental disorders by contributing to the development of cognitive circuitry related to the pathophysiology of ASD or schizophrenia
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Combes, Denis. "Processus d'intégration dans un système sensori-moteur simple : mécanismes cellulaires impliqués dans le contrôle d'un réseau moteur par un neurone mécanorécepteur primaire chez le homard." Bordeaux 1, 1993. http://www.theses.fr/1993BOR10634.
Full textAbstract:
Une preparation simple a permis d'etudier les mecanismes cellulaires via lesquels une activite motrice centralement programmee peut etre remaniee par un unique propiocepteur. Dans un premier temps, par des etudes morphologiques et electrophysiologiques, il a ete montre que le neurone sensoriel etudie est un mecanorecepteur de type tendineux, premier exemple connu chez les invertebres. D'autre part, apres avoir identifie les relations synaptiques existantes entre tous les elements du generateur central ainsi que les deux uniques voies d'acces du neurone sensoriel a ce generateur, il a ete montre en particulier que le reseau central controle ces voies d'acces et que par ses proprietes intrinseques et les proprietes synaptiques de ses cibles, le mecanorecepteur est capable de selectionner ces memes voies et du meme coup de determiner la nature du remaniement impose au generateur central
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Kosmidis, Efstratios. "Effets du bruit dans le système nerveux central : du neurone au réseau de neurones : fiabilité des neurones, rythmogenèse respiratoire, information visuelle : étude par neurobiologie numérique." Paris 6, 2002. http://www.theses.fr/2002PA066199.
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Chauvet, Pierre. "Sur la stabilité d'un réseau de neurones hiérarchique à propos de la coordination du mouvement." Angers, 1993. http://www.theses.fr/1993ANGE0011.
Full textAbstract:
Dans le premier chapitre, quelques réseaux de neurones capables d'apprendre des mouvements sont présentés. Un modèle du cortex cérébelleux, très impliqué dans la coordination des mouvements, est décrit en détail : c'est un réseau hiérarchique de réseaux de neurones linéaires, appelés unités de Purkinje, qui respectent la connectivité réelle. Les poids synaptiques, en apprentissage, sont modifiés par une règle de covariance. L'étude de ce modèle a permis de définir de nouvelles règles d'apprentissage appelées règles d'apprentissage variationnelles. L'objectif de cette thèse est d'en étudier les conditions de validité pour des unités non linéaires et d'en déduire une explication sur la manière dont la coordination de mouvements est apprise. Dans le deuxième chapitre, une unité de Purkinje linéaire plus générale est analysée. Les notions d'apprentissage et de reconnaissance sont approfondies. Il est montre qu'en phase d'apprentissage, une unité linéaire converge et est stable au sens de Lyapunov, sous certaines conditions. Sous ces mêmes conditions, les règles variationnelles vues dans le chapitre précédent sont confirmées. Dans la première partie du troisième chapitre, il est supposé que les neurones de l'unité sont non linéaires. Sa stabilité au sens de Lyapunov est étudiée par linéarisation autour d'un point équilibre. Dans la seconde partie, des délais sont introduits à l'intérieur de l'unité entre certains neurones. Il en résulte que l'unité possède une dynamique interne. Les conditions de convergence de la sortie de l'unité sont alors déterminées. Finalement, les règles variationnelles sont confirmées sous certaines conditions pour cette unité non linéaire. Dans le quatrième chapitre, l'étude d'un réseau d'unités de Purkinje est entreprise. Après l'étude d'un réseau simple, des délais entre unités sont introduits. Des conditions de stabilité de réseaux d'unités non linéaires sont déterminées et des simulations numériques permettent de vérifier que les règles variationnelles sont bien suivies. Enfin, un exemple de coordination musculaire apprise par un réseau est donné.
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Wauquier, Pauline. "Task driven representation learning." Thesis, Lille 3, 2017. http://www.theses.fr/2017LIL30005/document.
Full textAbstract:
De nombreux algorithmes d'Apprentissage automatique ont été proposés afin de résoudre les différentes tâches pouvant être extraites des problèmes de prédiction issus d'un contexte réel. Pour résoudre les différentes tâches pouvant être extraites, la plupart des algorithmes d'Apprentissage automatique se basent d'une manière ou d'une autre sur des relations liant les instances. Les relations entre paires d'instances peuvent être définies en calculant une distance entre les représentations vectorielles des instances. En se basant sur la représentation vectorielle des données, aucune des distances parmi celles communément utilisées n'est assurée d'être représentative de la tâche à résoudre. Dans ce document, nous étudions l'intérêt d'adapter la représentation vectorielle des données à la distance utilisée pour une meilleure résolution de la tâche. Nous nous concentrons plus précisément sur l'algorithme existant résolvant une tâche de classification en se basant sur un graphe. Nous décrivons d'abord un algorithme apprenant une projection des données dans un espace de représentation permettant une résolution, basée sur un graphe, optimale de la classification. En projetant les données dans un espace de représentation dans lequel une distance préalablement définie est représentative de la tâche, nous pouvons surpasser la représentation vectorielle des données lors de la résolution de la tâche. Une analyse théorique de l'algorithme décrit est développée afin de définir les conditions assurant une classification optimale. Un ensemble d'expériences nous permet finalement d'évaluer l'intérêt de l'approche introduite et de nuancer l'analyse théoriqueMachine learning proposes numerous algorithms to solve the different tasks that can be extracted from real world prediction problems. To solve the different concerned tasks, most Machine learning algorithms somehow rely on relationships between instances. Pairwise instances relationships can be obtained by computing a distance between the vectorial representations of the instances. Considering the available vectorial representation of the data, none of the commonly used distances is ensured to be representative of the task that aims at being solved. In this work, we investigate the gain of tuning the vectorial representation of the data to the distance to more optimally solve the task. We more particularly focus on an existing graph-based algorithm for classification task. An algorithm to learn a mapping of the data in a representation space which allows an optimal graph-based classification is first introduced. By projecting the data in a representation space in which the predefined distance is representative of the task, we aim at outperforming the initial vectorial representation of the data when solving the task. A theoretical analysis of the introduced algorithm is performed to define the conditions ensuring an optimal classification. A set of empirical experiments allows us to evaluate the gain of the introduced approach and to temper the theoretical analysis
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Mayorquim, Jorge Luiz. "Étude en vue de la réalisation d'un réseau de neurones binaires logiques : détection de contours en temps réel." Compiègne, 1996. http://www.theses.fr/1996COMPD893.
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Palluat, Nicolas. "Méthodologie de surveillance dynamique à l'aide des réseaux neuro-flous temporels." Phd thesis, Université de Franche-Comté, 2006. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00217474.
Full textAbstract:
Notre travail porte sur la surveillance industrielle, processus couramment décomposé en deux phases : la détection et le diagnostic. Nous proposons ainsi un système dynamique d'aide à la surveillance, sous la forme de deux outils exploitant les techniques de l'intelligence artificielle. Le premier réalise une détection dynamique intelligente à l'aide des réseaux de neurones récurrents à fonction de base radiale. Le second, basé sur un réseau neuro-flou, effectue une aide au diagnostic. A partir de l'observation de données capteurs, l'outil de détection détermine l'état du système en associant un degré de possibilité à chacun des modes de fonctionnement. A partir de ces informations, l'outil de diagnostic recherche les causes les plus probables (diagnostic abductif) pondérées par un degré de confiance. En complément et dans une optique à la décision, nous avons veillé à ce que l'opérateur puisse ajouter des informations supplémentaires. Notons que la configuration et l'initialisation des outils implique de connaître l'historique et les données de maintenance du système. Nous exploitons pour cela les AMDEC et Arbres de Défaillance des équipements surveillés. La partie applicative de cette thèse se décompose en deux points : l'intégration logicielle de l'ensemble du travail sur un ordinateur industriel (démarche UML + implémentation) ainsi que l'application sur un système de transfert flexible de production.
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Tran, Ngoc Tiem. "Recherche des oscillations de neutrinos par apparition du τ avec désintégration muonique du vτ dans l'expérience OPERA." Phd thesis, Université Claude Bernard - Lyon I, 2010. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00534753.
Full textAbstract:
La physique des oscillations de neutrinos occupe une place majeure dans les études s'intéressant à cetteparticule. Le mécanisme des oscillations, basé sur un changement d'état de saveur d'un neutrino durant sapropagation, permet d'élucider les déficits observés de neutrinos solaires et atmosphériques et apporte des indicationsintéressantes de physique au delà du Modèle Standard par l'étude des angles de mélanges et du schéma de masse desneutrinos.OPERA est un détecteur hybride combinant à la fois latechnique d'une détection électronique en temps réel et la technique de la chambre à brouillard à émulsion ou ECC(EmulsionCloud Chamber). Le détecteur ECC est un détecteur massif (cible) composé de 150000 briques dontchacune est constituée de feuilles de plombs, utilisées comme cible, alternées avec des émulsions nucléaires dont laprécision de reconstruction des traces est de l'ordre du micron. Le détecteur comprend également deux spectromètresavec des plaques de fer magnétisé de 5 cm d'épaisseur alternées avec les détecteurs RPC (Resistive Plate Chamber)associés à six ensembles de drift tubes (PT) pour la mesure de la charge et de l'impulsion du muon, et un plan de vetoservant à la rejection des particules extérieures à la cible.
Books on the topic "Réseau de neurone réccurent"
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Abbott, L. F., and Peter Dayan. Theoretical Neuroscience: Computational and Mathematical Modeling of Neural Systems. The MIT Press, 2005.
Find full textConference papers on the topic "Réseau de neurone réccurent"
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ORLIANGES, Jean-Christophe, Younes El Moustakime, Aurelian Crunteanu STANESCU, Ricardo Carrizales Juarez, and Oihan Allegret. "Retour vers le perceptron - fabrication d’un neurone synthétique à base de composants électroniques analogiques simples." In Les journées de l'interdisciplinarité 2023. Limoges: Université de Limoges, 2024. http://dx.doi.org/10.25965/lji.761.
Full textAbstract:
Les avancées récentes dans le domaine de l'intelligence artificielle (IA), en particulier dans la reconnaissance d'images et le traitement du langage naturel, ouvrent de nouvelles perspectives qui vont bien au-delà de la recherche académique. L'IA, portée par ces succès populaires, repose sur des algorithmes basés sur des "réseaux de neurones" et elle se nourrit des vastes quantités d'informations accessibles sur Internet, notamment via des ressources telles que l'encyclopédie en ligne Wikipédia, la numérisation de livres et de revues, ainsi que des bibliothèques de photographies. Si l'on en croit les propres dires du programme informatique ChatGPT, son réseau de neurones compte plus de 175 millions de paramètres. Quant à notre cerveau, qui était le modèle initial de cette approche connexionniste, il compte environ 86 milliards de neurones formant un vaste réseau interconnecté... Dans ce travail, nous proposons une approche plus modeste de l'IA en nous contentant de décrire les résultats que l'on peut obtenir avec un seul neurone synthétique isolé, le modèle historique du perceptron (proposé par Frank Rosenblatt dans les années 1950). C'est un "Retour vers le futur" de l'IA qui est entrepris pour fabriquer et tester un neurone artificiel à partir de composants électroniques simples. Celui-ci doit permettre de différencier un chien d'un chat à partir de données anatomiques collectées sur ces animaux.