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Des résumés en français 
 
BRAIN. Broad Research in Artificial Intelligence and Neuroscience 
CERVEAU. Recherche large en intelligence artificielle et neurosciences 
 
Volume 1, Numéro 4 
 
Juillet 2010: « Automne 2010» 
 
www.brain.edusoft.ro 
 
Sous la direction de: Bogdan Pătruţ 
 
1. Nouveau système de notation combinée pour prévoir les défaillances respiratoires chez les 
patients irakiens atteints du syndrome de Guillain-Barré 
Zaki Noah Hasan 
Résumé 
Contexte: Le syndrome de Guillain-Barré (GBS) est une maladie auto-immune inflammatoire, une 
polynévropathie aiguë post-infectieuse ; c’est la neuropathie périphérique entraînant une défaillance 
respiratoire la plus commune. L'objectif de cette étude est d'utiliser le Nouveau Système De 
Notation Combinée pour anticiper une défaillance respiratoire dans le but d'effectuer des mesures 
électives sans attendre les situations d'urgence de se produire. 
Patients et méthodes: Cinquante patients atteints de GBS ont été étudiés. Huit paramètres cliniques 
(y compris la progression des patients à la faiblesse maximale, la fréquence respiratoire / minute, 
compte des rétentions de la respiration (le nombre de chiffres que le patient peut compter en 
retenant sa respiration), la présence d'une faiblesse des muscles faciaux (unilatérale ou bilatérale), la 
faiblesse du muscle bulbaire, la faiblesse du muscle fléchisseur du cou, et la faiblesse des membres) 
ont été évalués pour chaque patient et un certain nombre de points a été accordée à chaque 
paramètre, un score combiné conçu en prenant en considération tous les paramètres cliniques 
mentionnés ci-dessus. 
Résultats et discussion: Quinze patients (30%) qui étaient inscrits dans notre étude ont développé 
une défaillance respiratoire. Il y avait une association statistiquement très significative entre le 
développement d'une défaillance respiratoire et les mauvaises notes attribuées (au résultat de la 
faiblesse du muscle bulbaire, au celui des comptes des rétentions de la respiration, au résultat de la 
faiblesse musculaire du cou, des membres inférieurs et supérieurs, au résultat de la faiblesse des 
membres et au celui de la fréquence respiratoire) et plus de 16 au score combiné total (valeur de p = 
0,000). Aucune différence statistiquement significative n’a été trouvée en ce qui concerne la 
progression de la faiblesse maximale (valeur de p = 0,675) et la faiblesse des muscles faciaux 
(valeur de p = 0,482). 
Conclusion: Les patients qui ont obtenu un score combiné (au-dessus de 20'30) courent un grand 
risque d'être atteints d’une défaillance respiratoire. 
 
2. Quo vadis, Machine Intelligente? 
Rosemarie Velik 
Résumé 
L’Intelligence Artificielle (IA) est une branche de l'informatique qui étudie les méthodes de faire 
des machines se comporter comme des humains. C'est du moins ce que fut l'idée originale. 
Toutefois, il s'est avéré que cette tâche n'est pas facile à résoudre. Cet article vise à donner un avis 
compréhensibles sur les 60 dernières années de l'intelligence artificielle en prenant un point de vue 
philosophique. Il est décrit ce qui s'est passé jusqu'ici dans AI, ce qui est actuellement en cours dans 
ce domaine de recherche, et ce qu'on peut attendre à l'avenir. L'objectif est de servir de médiateur 
pour une meilleure compréhension des développements et des changements dans la manière de 



BRAIN. Broad Research in Artificial Intelligence and Neuroscience 

Volume 1, Issue 4, Octobre 2010, "Autumn 2010", ISSN 2067-3957 

 

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penser les choses tout au long du temps, concernant la façon de parvenir à l'intelligence des 
machines. Le message qui est clair c’est que l'IA doit unir ses forces avec les neurosciences et les 
disciplines connexes qui étudient le cerveau afin de faire un nouveau pas vers le développement des 
machines vraiment intelligentes. 
 
3. L’apprentissage du vocabulaire comme signe de la réussite des étudiants du 3eme grade 
EFL : un cas pour la traduction 
Ali Jahangard 
Résumé 
Le but de cette étude était de créer un modèle pour prédire la performance des élèves se trouvant en 
troisième à l'école secondaire iranienne aux tests sur la Réussite à la Fin du Cours (RFC)1 à travers 
leurs performances aux tests de vocabulaire qui leur ont été administrés tout au long du cours. Pour 
répondre à cette fin, trente-deux élèves entre dix-sept à dix-neuf ans, tous de sexe masculin, ont 
participé à l'étude qui a duré neuf mois. Leurs compétences linguistiques sont à peu près au niveau 
intermédiaire2 conformément à  l’ACTFL.3 (1998). La procédure d'échantillonnage a été la méthode 
de groupe intact. 333 éléments lexicaux ont été enseignés aux élèves selon la méthode de traduction 
décontextualisée paired-associate. Les classes ont eu lieu deux heures par semaine pendant neuf 
mois. Six séries de tests de vocabulaire ont été administrées et on a calculé la moyenne de chaque 
élève. Les résultats des apprenants aux tests de la RFC et leurs moyennes aux tests de vocabulaire 
ont été analysés à travers la procédure d'analyse de régression pour établir un modèle qui pourrait 
prévoir de manière fiable les résultats RFC des apprenants par leur performance moyenne aux tests 
de vocabulaire. L'analyse a donné la formule suivante: (MOYENNE VOCABULAIRE × 0,713) + 
2,871 ± [3, 1]. 
 
4. L’impact de l’angoisse  pendant les tests sur les résultats parmi les étudiants  EFL iraniens  
Parviz Birjandi, Minoo Alemi 
Résumé 
À travers les deux dernières décades, l’angoisse ressentie pendant un test a été analysée dans des 
différents contextes, en étant considérée comme un facteur affectif. Pourtant, les résultats mixtes de 
la relation entre  les tests sur l’anxiété et le test de performance des apprenants L2 ont montré que 
l’instrumentation des évaluations des tests sur l’anxiété et les facteurs qui comprennent les traits de 
la construction des ces tests, ont besoin de plus d’investigations pour pouvoir éclairer le sujet. 
Jusqu’à présent, on a donné un questionnaire d’un teste d’anxiété (Sarason 1975) [27] et un teste 
général  en anglais aux 164 étudiants en Ingénierie inscrits dans un programme B.A, pour surveiller 
(a) le résultat de leur d’anxiété pendant le test, (b) la relation entre l’anxiété et la performance, et (c) 
la saturation des facteurs d'anxiété qui se basent sur des  recherches des facteurs analysés. Les 
résultats montrent que les apprenants du test d’anxiété  L2 sont  plutôt faibles, plusieurs de ses 
components n’ayant aucune corrélation négative avec la performance pendant le test. Les résultats 
des recherches des facteurs exploratoires montrent que la saturation d’anxiété mettent l’accent 
plutôt sur les trois facteurs qui chevauchent des tests spécifiques d’anxiété, le test général d’anxiété 
et l’anxiété de la préparation du test. Cependant, de ces trois facteurs, l’anxiété du test général, à 
cause de  son fonctionnement supérieur en ce qui concerne le niveau affective, a des corrélations 
négatives avec les tests des performances. Par contre, l’anxiété de la préparation du test, en vue de 
faciliter la performance, montre une corrélation positive bien non-signifiante avec la performance. 
Les résultats ont deux implications : (a) si les facteurs des corrélations et de la saturation de 
l’anxiété ont prouvé être tant du  type  négative que positive, les facteurs du questionnaire sur 
                                                 
1 En. the End of the Course Achievement (ECA) 
2 En. Intermediate-Mid level 
3 ACTFL = Le Conseil américain sur l'enseignement des langues étrangères 



Des résumés en français 
 

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l’anxiété ne sont pas monolithiques/anciens/,et par conséquent  ne sont pas une mesure appropriée 
dans le cas où la relation linéaire entre l’anxiété et la performance est le point principal de l’étude ; 
et (b) l’anxiété du test ne semble pas influencer trop la performance dans un niveau plus spécifique. 
 
5. La relation entre entrée et l’interaction psycholinguistique, cognitive, et les perspectives 
écologiques dans le SLA 
Mohammad Khatib, Minoo Alemi, Parisa Daftarifard 
Résumé 
L’entrée est un des éléments les plus importants dans le processus d’apprentissage d’une deuxième 
langue(SLA). Tout comme Gass souligne (1997), l’apprentissage d’une deuxième langue ne peut 
pas se produire sans une certaine information à part. Depuis là, des problèmes spécifiques ont été 
fréquemment débattus dans le SLA en ce qui concerne la nature de l’information et le traitement de 
cette information, et aussi  la quantité d’information qui est nécessaire pour l’apprentissage du 
langage, les quelques qualités de ces informations  et comment elles peuvent faciliter ou gêner 
l’apprentissage, aussi bien que la méthode d’enseignement qui peut favoriser l’information. Dans 
cet article ont décrit les  quatre  hypothèses et paradigmes et comment elles sont traitées. Il est bien 
précisé/ délimité que les trois paradigmes, celui du déclanchement, l’hypothèse de l’information et 
celle de l’interaction ont été largement acceptés et utilisés, mais ils n’ont pas la capacité de 
d’estimer la dynamique d’une langue. D’autre côté, l’affordance a la capacité de souligner cet 
aspect de la langue. Ainsi, l’affordance replace la vision figée par une vision mobile ; un apprenant 
actif établit des relations avec et dedans un certain environnement. L’apprenant peut apercevoir 
directement et agir sur la langue du lieu sans avoir passé par une route mentale des schémas et 
représentations qui existaient déjà, ce qui n’est pas du tout vrai dans le cas de la théorie fixe. Dans  
la théorie fixe de la communication on suppose que les messages déjà formés sont codés à une 
extrémité, transmis, et puis décodés dans une forme identique à l’autre extrémité. À la place de cette 
théorie nous avons besoin d’une théorie constructiviste de la construction et interprétation du 
message. 
 
6. Mathématiques appliquées en Médicine 
Angel Garrido 
Résumé 
AI demande Logique. Cependant sa version classique montre trop de manques. Ainsi, il est 
nécessaire d’introduire des outils plus avancés, comme Fuzzy Logic, Modal Logic, Non-Monotonic 
Logic, et ainsi de suite [2]. Parmi les choses que AI a besoin on retrouve aussi  Catégories, Objets, 
Propriétés, Relation entre les objets, Situations, États, Temps, Événements, Causes et Effets, 
Connaissance des connaissances, et ainsi de suite. Les problèmes de AI peuvent être classifiés dans 
deux types généraux  [3,4], Rechercher le problème et Problème de la Représentation. Il y a 
différentes modalités/possibilités de rechercher ces objectifs.  On a donc [3] Logics, Règles, Cadres, 
Internet Associatif, Scripts et ainsi de suite, qui sont plusieurs fois interconnectés. Pour résoudre les 
problèmes  d’incertitude et de causalité, il sera utile d’introduire spécialement les réseaux 
bayeusains,  un outil important étant Essential Graph. Nous essayons de montrer  le champ 
d’application de ces méthodes versatiles, actuellement fondamentale dans la Médicine. 
 
7. Les théorèmes sur l’unique point fixe commun pour trois et quatre auto-mappings dans 
l’espace métrique flou et symétrique 
Saurabh Manro 
Résumé 
Dans cet article, nous faisons la démonstration des théorèmes sur l’unique point fixe commun pour 
trois et quatre auto-mappings dans des espaces métriques floues et symétriques.