Identification des maladies des poissons. Les méthodes traditionnelles de diagnostic des maladies reposent souvent sur un examen manuel et une prise de décision subjective, ce qui peut entraîner des erreurs et des retards de traitement. Cette approche, qui a gagné en popularité ces dernières années, permet une identification automatisée et impartiale des maladies des poissons. L'objectif principal de cette étude est de créer un cadre fiable et efficace permettant d'identifier et de classer avec précision diverses affections affectant les poissons, en exploitant des algorithmes d'IA avancés et des méthodologies complexes d'analyse d'images pour extraire des indices visuels. En permettant une détection précoce, une intervention rapide et une productivité accrue des populations de poissons, la mise en oeuvre d'un tel système pourrait révolutionner les procédures de gestion des maladies en aquaculture. Une gestion efficace des maladies en aquaculture repose sur un diagnostic rapide et précis des maladies des poissons. Ce résumé combine les résultats de trois études suggérant de nouvelles méthodes d'identification des maladies des poissons. Le premier article présente une nouvelle méthode de diagnostic des maladies des poissons utilisant le filtre de Kalman non parfumé (UKF) et les réseaux neuronaux d'Elman (ENN).