Essai d’application des Algorithmes d’Apprentissage Automatique pour la Classification des parties se prévalant de l’Islam « al-tawâ’if al-islâmiyya »

Abstract

Dans ce projet, nous nous sommes intéressés particulièrement aux factions se prévalant de l’islam. Le cas d’étude se base sur un hadith authentique, le Messager d’Allah a dit : « La communauté juive s’est scindée en soixante et onze ou soixantedouze

factions, toutes iront en enfer. La communauté chrétienne s’est également scindée en soixante et onze ou soixante-douze factions, toutes iront en enfer. Ma communauté-ci se divisera en soixante-treize factions, toutes iront en enfer sauf une : celle qui a la même religion que moi et mes compagnons avons aujourd’hui. ». Ce hadith très connu a fait l’objet d’études de savants religieux pour essayer de déterminer les sectes vouées au feu de l’enfer d’entre celles se prévalant de l’islam. Toutefois, ces mêmes oulémas ont buté sur un problème : trouver les traits distinctifs qui permettent de retrouver soixante-treize parties. Afin d’essayer de résoudre ce problème informatiquement, nous nous sommes basés sur le livre de la différence entre les sectes ( البغدادي الإسفرائيني التتميمي الفرق بين الفرق للعالم عبد القاهر بن طاهر بن محمد ) et établis quelques critères qui nous permettrait de trancher sur les traits distinctifs entre les sectes. Nous avons alors créer une plateforme qui permet la saisie des sectes et que leurs caractéristiques ainsi que la recherche de ces dernières par des experts du domaine. Pour ce faire, nous avons dans un premier temps, collecter un petit ensemble de données sur lequel nous avons appliqué des algorithmes de classification : K-means et arbre de décision (dcision tree) Et les résultats obtenus étaient que l’algorithme de K-means était plus fiable, rapide et donne les résultats souhaités. Mots clés: Apprentissage automatique, classification automatique, k-means, arbre de décision, sectes musulmanes.