PAT.qmd

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[**PRÉSENTATION**]{.titre-gros}


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[**PROGRAMME DE TRAVAIL PRÉVISIONNEL POUR 2025**]{.titre-gros}

\tableofcontents


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# Axes d'investissement en appui à un processus de production statistique existant

## Codification automatique
{{< include sections/codification_automatique.qmd >}}

## Moteurs d'identification
{{< include sections/moteurs_identification.qmd >}}

## Extraction de tableaux scannés
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## Machine learning pour le data editing et l'imputation
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## Modèle de reconnaissance d’entités nommées pour CITRUS
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# Axes d'investissement explorant le potentiel de nouvelles sources de données

## Détection d’habitat précaire avec des images satellites
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## Données de téléphonie mobile
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## Transactions par cartes bancaires
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## Données issues du web
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## Extraction d’information dans des textes en langage naturel
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# Veille active, formations, diffusion de bonnes pratiques et animation de réseau

## SSP HUB
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## Programme 10%
{{< include sections/programme_10.qmd >}}

## Explicabilité, éthique et usage responsable de l'intelligence artificielle
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## Document de travail sur les méthodes de machine learning appliquées aux données structurées
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## Quantification de l'incertitude dans les modèles de machine learning
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## Formations
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## Hackathon SOCSTAF-ECOBUSAF
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## Veille active
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# Principales réalisations en 2024