Cet article propose TolerantECG, un modèle de référence tolérant au bruit et opérationnel, qui aborde les problèmes de bruit et d'absence de dérivation dans les signaux d'électrocardiogramme (ECG). Combinant des cadres d'apprentissage contrastif et d'apprentissage auto-supervisé, TolerantECG apprend les représentations des signaux ECG, les descriptions textuelles correspondantes basées sur la récupération des connaissances, et les signaux avec dérivations endommagées ou manquantes. Les résultats expérimentaux démontrent d'excellentes performances dans diverses conditions et classes de signaux ECG sur le jeu de données PTB-XL et la base de données d'arythmie du MIT-BIH.
