Etudiant : CHAFIK HANAE

Filière : Master Big Data et Systèmes intelligents (BDSI)

Encadrant : Pr. El FAR MOHAMED

Annèe : 2026

Résumé : Le pied diabétique compte parmi les complications les plus graves du diabète, en raison du risque d'ulcération, d'infection et d'amputation. Son évaluation suppose une analyse globale, qui croise plusieurs dimensions : clinique, biologique, vasculaire, neurologique et biomécanique. C'est dans cette perspective que ce travail propose une approche d'aide à l'évaluation du risque, articulée autour de deux axes complémentaires. Le premier repose sur un agent intelligent fondé sur la technologie RAG. À partir d'un corpus de connaissances médicales spécialisées, cet outil aide à structurer l'analyse du patient : il oriente la classification du pied diabétique, identifie le type de plaie, estime le niveau d'urgence et propose des éléments de conduite à tenir. L'idée n'est pas de remplacer le médecin, mais de lui offrir un support organisé, rapide et interprétable, en appui de sa décision. Le second axe porte sur l'analyse des empreintes plantaires. Recueillies par une méthode simple, à base de papier millimétrique, les empreintes sont converties en données numériques exploitables. Surfaces d'appui, ratios plantaires, asymétrie droite/gauche et moments de Zernike fournissent ensemble une lecture biomécanique du pied, qui permet de repérer des profils d'appui atypiques, zones de surcharge ou anomalies morphologiques. L'ensemble pose une première base en vue d'un score intelligent du risque podologique, qui réunirait les sorties de l'agent RAG, les paramètres biomécaniques issus des empreintes et les données biologiques du patient. Les résultats restent exploratoires, mais la voie ouverte paraît prometteuse pour une médecine plus prédictive, plus personnalisée et assistée par l'intelligence artificielle. Mots clés : Pied diabétique, intelligence artificielle, RAG, empreintes plantaires, biomécanique, moments de Zernike, score de risque, aide à la décision médicale.