diff --git a/docs/docs/get_started/ia.md b/docs/docs/get_started/ia.md
new file mode 100644
index 0000000..e63c637
--- /dev/null
+++ b/docs/docs/get_started/ia.md
@@ -0,0 +1,41 @@
+---
+sidebar_title: 'AI'
+sidebar_position: 5
+---
+
+# AI 
+
+## Fonctionnement générale 
+
+    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
+
+### Modèle d'apprentissage 
+
+    On utilise une regresion linéaire multiple de la bibiothèque sklearn 
+
+    En entré on donne : 
+
+    - La date de l'activité 
+    - Les données de l'activité 
+
+    En sortie : 
+
+    - Le model (Coef et interception pour chaque donnée)
+
+### Utilisation du model 
+
+    On transforme notre model en json -> {coef,intercept}
+
+    On va avoir un coef et une interception pour chaque valeur de l'activité
+    (On va juste calculer le Y d'une droit)
+
+    Calcul : 
+
+    - ("Date où on prédit" * "coef de la donnée" ) + "Interception de la donnée" 
+
+
+