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Le syndrome ulcératif épizootique (SUE) est une maladie grave qui affecte les poissons d'eau douce, caractérisée par des lésions ulcératives et un taux de mortalité élevé, ce qui nuit aux entreprises aquacoles du monde entier. Une identification rapide et précise est cruciale pour stopper la propagation de l'EUS et atténuer les dommages financiers. Les techniques conventionnelles, y compris l'inspection de l'oeil et l'analyse histopathologique, ont tendance à être laborieuses, coûteuses et peuvent présenter une sensibilité insuffisante. Les méthodologies d'intelligence artificielle (IA), en particulier les modèles d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond, offrent des solutions efficaces pour une identification rapide et précise des SUE grâce à l'analyse d'images, de données environnementales et de modèles associés aux épidémies. Cette recherche étudie l'utilisation des méthodologies d'IA pour la détection du SUE chez les poissons d'eau douce, en mettant l'accent sur les techniques, la précision des modèles et les ramifications pratiques. Notre recherche indique que l'IA améliore les taux de détection des SUE, facilitant ainsi un contrôle plus efficace de la maladie en aquaculture.