Le cancer du sein est la deuxième cause de décès et la maladie la plus fréquente chez les femmes à nos jours. A ce titre plusieurs travaux ont été effectués afin de développer des outils d'aide au diagnostic de cette maladie cancéreuse. Dans le cadre de ce mémoire, nous implémentons un système nommé ProSADM (Programmation d'un Système d'Aide au Diagnostic Médical) basé sur des modèles de l'intelligence artificielle, principalement les réseaux de neurones et la logique floue pour le diagnostic du cancer du sein. Nous développons deux techniques neuronales qui sont PMC (le perceptron multicouche) et L.V.Q (Learning Vector Quantization) ,ainsi que nous utilisons le modèle neuro-flou ANFIS (Adaptative Neuro-Fuzzy Inference System) pour l'amélioration des performances du système et avoir une meilleur évaluation des techniques implémenté . Les résultats obtenus indiquent que les méthodes proposées sont très prometteuses
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