diff --git a/docs/docs/get_started/ia.md b/docs/docs/get_started/ia.md
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--- a/docs/docs/get_started/ia.md
+++ /dev/null
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-sidebar_title: '📈 AI'
-sidebar_position: 5
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-# AI 
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-## Fonctionnement générale 
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-    Un script va demander tout les jours à l'API (a 8H),les activity info de tous les users qui ont ajouté un fichier.
-    Le script va calculer le modele en fonction de ces données 
-    - 1 model pour la catégorie d'un utilisateur 
-    Renvoie à l'API le model à la fin 
-    Puis l'utilisateur pourra juste demander à l'API le modele
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-### Modèle d'apprentissage 
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-    On utilise une regresion linéaire multiple de la bibiothèque sklearn 
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-    En entré on donne : 
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-    - La date de l'activité 
-    - Les données de l'activité 
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-    En sortie : 
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-    - Le model (Coef et interception pour chaque donnée)
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-### Utilisation du model 
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-    On transforme notre model en json -> coef,intercept 
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-    On va avoir un coef et une interception pour chaque valeur de l'activité
-    (On va juste calculer le Y d'une droit)
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-    Calcul : 
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-    - ("Date où on prédit" * "coef de la donnée" ) + "Interception de la donnée" 
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