Résumé: Cet article traite de l'application des méthodes d'intelligence artificielle, en particulier l'apprentissage automatique, pour prédire le risque d'AVC, dans le but de prévenir ce problème avant qu'il ne survienne.

L’AVC reste un problème sérieux pour la santé publique, qui cause beaucoup de morts et des handicaps permanents, même si beaucoup de cas pourraient être évités grâce à une détection tôt des risques. L'étude utilise un ensemble de données déjà existant provenant de la plateforme Kaggle, qui inclut 5229 personnes adultes. Ces données comportent des informations sur divers aspects de leur vie, notamment leur âge, leur sexe, s'ils souffrent d'hypertension ou de diabète, leur poids corporel, et s'ils fument. Après avoir préparé et étudié les données, différents algorithmes de classification ont été essayés, comme la Random Forest, l'arbre de décision, le Support Vector Machine et la régression logistique. Pour corriger l'incidence inégale des classes dans les données, la méthode SMOTE a été utilisée. Les résultats indiquent que les modèles utilisant les arbres de décision, notamment la Random Forest, donnent les meilleurs résultats en ce qui concerne la précision et leur capacité à prédire le risque d’AVC. En résumé, cette recherche montre que les méthodes d'apprentissage automatique sont un bon outil pour aider les professionnels de santé dans leurs décisions et peuvent jouer un rôle important dans la prévention des accidents vasculaires cérébraux.

Mots-clés: Accident vasculaire cérébral, intelligence artificielle, apprentissage automatique, prévention primaire, analyse prédictive.

Title: AIDE A LA PREVENTION DE L’ACCIDENT VASCULAIRE CEREBRAL PAR LES TECHNIQUES D’ANALYSE PREDICTIVE ET D’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE

Author: Assistant Sylvain-Mozart NGANDU KANUMAYI, Assistant Hippolite KABANGO MBUILA, Professeur Boni KIBAMBE MUTAMBA, Benie PATIENCE MUNKANDI

International Journal of Novel Research in Computer Science and Software Engineering

ISSN 2394-7314

Vol. 13, Issue 1, January 2026 - April 2026

Page No: 1-19

Novelty Journals

Website: www.noveltyjournals.com

Published Date: 28-January-2026