IA

docs/docs/get_started/AI.md

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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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