Exploration du potentiel de l’intelligence artificielle pour améliorer les processus et les résultats de la gestion de projet
Notice bibliographique
Résumé
L'auteur de ce mmoire, de cette thse ou de cet essai a autoris l'Universit du Qubec Trois-Rivires diffuser, des fins non lucratives, une copie de son mmoire, de sa thse ou de son essai.Cette diffusion n'entrane pas une renonciation de la part de l'auteur ses droits de proprit intellectuelle, incluant le droit d'auteur, sur ce mmoire, cette thse ou cet essai.Notamment, la reproduction ou la publication de la totalit ou d'une partie importante de ce mmoire, de cette thse et de son essai requiert son autorisation.Je ne saurais commencer sans exprimer ma gratitude envers le Seigneur, qui a permis que ce travail soit termin dans de bonnes conditions et qui m'a guid vers ce magnifique pays qu'est le Canada.Je tiens remercier mes parents, M. TAGNE ANDRESSO et Mme MOGOUM ep TAGNE Lucienne, qui ont consenti des efforts pendant de nombreuses annes pour ma personne et qui ont contribu ma construction en tant qu'homme grce leur ducation bienveillante.Je tiens exprimer ma profonde gratitude mon mentor, le Dr ALENCAR SOARES BRAVO, pour son prcieux soutien et ses conseils tout au long de mon mmoire et de ma recherche.Sa patience et son orientation m'ont permis de mieux intgrer des notions dans le but de produire un mmoire qui parle d'un thme d'actualits et d'avenir en gestion de projet.Je ne pourrais pas terminer sans adresser mes plus sincres remerciements l'UQTR, qui, grce son dpartement de gestion, nous a prodigu une formation de haut niveau, nous transformant en vritables experts en gestion de projet en Mauricie et au Qubec.Je remercie galement ma soeur cadette qui m'a accueilli au Canada et qui a toujours t prsente pour moi lors des difficults que je rencontrais.Je remercie galement mes proches, comme Jean Blaise TEMGOUA, Samuel MBAPPE, Herman FASSOU qui n'ont cess de m'orienter travers
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».