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Réalisation d’un Système de Détection d’Obstructions dans les Canalisations d’Eaux Usées à l’Aide d’une Voiture- Robot Équipée d’un Microcontrôleur ESP32-Cam
(Faculté des Sciences, 02-07-2024) BENGUEDOUAD , Rassim ; SELLAMI , Samir ; BENOUDINA , Lazhar
La ville de Skikda, confrontée à des problèmes critiques d’assainissement liés à l’obstruction fréquente de ses canalisations d’eaux usées, a besoin de solutions innovantes pour prévenir les débordements, protéger l’environnement et assurer la santé publique. Cette étude propose le développement d’un système avancé de détection des obstructions, basé sur l’utilisation d’une voiture-robot équipée d’un microcontrôleur ESP32-Cam. L’objectif principal de ce travail est de concevoir et de mettre en œuvre un système capable d’identifier les zones à risque de blocage avant qu’elles ne causent des débordements. La voiture- robot, équipée du microcontrôleur ESP32-Cam, sera capable de naviguer à l’intérieur des canalisations, collectant des données visuelles en temps réel pour faciliter la détection les signes d’obstructions. Une application web de contrôle à distance sera également développée, permettant une surveillance et un contrôle efficaces du système depuis un appareil mobile ou un PC. En plus de la détection d’obstructions, le système proposé intégrera des capteurs de détection d’obstacles pour améliorer la sécurité de la navigation de la voiture-robot. Ce projet vise à fournir une solution technologique pour résoudre les problèmes d’assainissement de Skikda, contribuant à réduire les débordements d’eaux usées et à améliorer la qualité de vie des citoyens. En optimisant l’efficacité des opérations de maintenance des réseaux d’assainissement, ce projet offrira également des économies substantielles aux autorités locales et à l’Office National d’Assainissement. Cette étude présente une approche novatrice et pratique pour aider à relever les défis complexes de la gestion des réseaux d’assainissement dans un contexte urbain. Les résultats auront un impact significatif sur la gestion des infrastructures urbaines et la protection de l’environnement, offrant une solution durable et efficace pour les problèmes d’assainissement à Skikda et au-delà.
Classification d’Images Numériques Couleurs : Une Approche par Apprentissage Profond (Deep Learning, CNN) – Application à la Reconnaissance Automatique du Genre Humain
(Faculté des sciences, 2022) ACHOURI ,A. Karim.; DEROUICHE ,Fadi Ali; BOUCHEHAM ,Bachir.
Nous nous intéressons dans ce travail de Master à la tâche de classification des images numériques. En particulier, notre étude s’oriente sur le plan pratique sur le cas spécifique de la classification du genre humain, à partir d’images numériques. Nous utilisons pour cela, les réseaux de neurones à convolution, (ou Convolutionnels, Convolutional Neural Networks, CNN, en anglais) sous la Plateforme GoogleColab. Les CNN sont des réseaux de neurones multicouches spécialisés dans des taches de reconnaissance de formes. Dans notre travail, hormis la partie étude théorique, nous avons proposé un modèle de classification basé CNN autour de la base d’images que nous avons collectée. Les résultats du classifieur du genre humain, ainsi réalisé, ont montré que le choix du nombre d’époques et la taille de la base d’images ainsi que la profondeur du réseau ont une grande influence pour avoir les meilleures performances de classification
La recherche d’information dans le web basée sur ontologie
(FACULTE DES SCIENCE, 2022) Abdelbaki ,Maroua; Mokrane, Imene; Benoudina ,Lazhar
Le Web sémantique (plus techniquement appelé « le Web de données ») permet aux machines de comprendre la sémantique, la signification de l'information sur le Web. Il étend le réseau des hyperliens entre des pages Web classiques par un réseau de lien entre données structurées permettant ainsi aux agents automatisés d'accéder plus intelligemment aux différentes sources de données contenues sur le Web et , de cette manière , d'effectuer des tâches ( recherche , apprentissage , etc. ) plus précises pour les utilisateurs . Le terme a été inventé par Tim Berners - Lee, Co - inventeur du Web et directeur du W3C, qui supervise l'élaboration des propositions de standards du Web sémantique. La plupart du temps, lorsque l'on prononce le terme de Web sémantique, on parle des différentes technologies qui se cachent derrière. Parmi les plus connues , on peut citer RDF ( Ressource Description Framework ) qui correspond à un modèle d'information , et les formats d'échanges de données en RDF pour communiquer entre différentes applications ( RDF / XML , RDF / JSON , N3 , Turtle , N - Triples et d'autres ) . Dans le domaine du Web sémantique , la sémantique des données est décrite par des ontologies avec des langages prévus pour fournir une description formelle de concepts , termes ou relations d'un domaine quelconque . Ces langages sont RDFS (Ressource Description Framework Schema) et OWL (Web Ontology Language). Il existe aussi des langages de description des données structurées dans du XHTML afin que des outils effectuent un traitement automatique de ces différentes données. Ces langages sont RDFa et Micro format et, nouvellement arrivé avec HTML 5, Microdata ... Ensuite, pour finir avec la liste des technologies, il existe un langage de requête, au même titre que SQL pour les bases de données relationnelles, SPARQL, qui effectue des requêtes mais sur des triplets RDF. Il en existe d'autres (RQL et RDQL), mais ils sont bien moins utilisés.
combinson probabiliste de techniques de classification pour la segmentation d IRM
(Faculté des sciences, 2022) BERRIA, SARRA; BOULOUMA ,LOUBNA; LAYOUNI, ZOUBIR; MAZOUZI ,SMAINE
Le traitement d'images médicales est considéré aujourd'hui une des tâches les plus importantes et les plus utilisées en exploration médicale. Cependant, la diversité des modalités d'imagerie justifient la multiplicité des techniques développées dans le domaine du traitement d’images. Dans un système de traitement d’images, l’opération la plus importante est la Segmentation d’images. A ce jour, il n’existe pas de méthode universelle de Segmentation d’images. Toute technique n’est efficace que pour un type d’images données un type d’applications données, et dans un contexte information donné. La segmentation des IRM cérébrales est une étape cruciale pour de nombreuses applications, tant dans le domaine clinique que pour les 0 a priori. L’objectif de ce mémoire consiste à proposer en premier lieu une méthodologie De génie-logicielle permettant la combinaison de méthodes de segmentation, et dont elle peut être considérée comme Framework général d'intégration de méthodes de segmentation, basées classification ou clustering La démarche proposée permet l'application simultanée de deux méthodes de classification, à savoir : la segmentation par classification bayesienne, et la segmentation par clustering FCM (Fuzzy C-Means). La combinaison des deux méthodes, a permis d'ajuster les étiquettes des voxels en fonction des probabilités calculées selon les deux méthodes utilisées. Par ailleurs, la démarche reste applicable à toutes les méthodes à conditions qu'elles puissent produire des probabilités d'étiquetage des voxels, en fonction des régions qui peuvent existées dans les images à segmenter.
Extractios des connaissances a partir d’un fichier log pour orienter des parcours sur apprintissage e-learning
(Faculté des Sciences, 2022) BERRAHAL ,A/Malek; BENOUDINA ,Lazhar
L’internet et l’application des nouvelles technologies de l’information et de la communication au domaine de l’enseignement ont conduit à l’émergence d’un nouveau mode d’apprentissage appelé : E-learning ou l’apprentissage électronique. Surtout après la pandémie COVID-19 ce mode d’apprentissage s’est accompagné par la disponibilité de plusieurs plateformes assurant un apprentissage en ligne et à distance. Cependant, ces systèmes de E-learning rendent difficile l’assistance et l’encadrement des apprenants à cause d’un manque de contact directe entre les différents intervenants dans le système d’apprentissage. En effet, les formateurs, les enseignants ou les pédagogues ne se trouvent pas en face à face avec leurs apprenants pour déterminer, à partir de leurs expressions de visage, de leurs questions et interactions, s’ils ont bien assimilé les connaissances présentées. En fait, ils ne peuvent pas bien encadrer les apprenants et suivre leur parcours d’apprentissage réel et voir s’il est conforme ou non au scénario pédagogique préétablit au préalable. Pour cela plusieurs travaux se sont focalisés sur l’étude des comportements des apprenants en se basant sur leur historique d’apprentissage. L’étude de ces comportements d’apprentissage est basée sur une analyse des parcours des apprenants qui sont extraits à partir des fichiers logs générés automatiquement par les plateformes d’apprentissage d’E-learning. Par ailleurs, et pour garantir un apprentissage réussi pour tous ses apprenants en cours d’apprentissage, l’enseignant à besoin de vérifier si les parcours entrepris par ses apprenants mèneront à une réussite ou à un échec d’apprentissage et cela en vue d’intervenir en juste temps pour assister et supporter les apprenants en difficultés d’apprentissage en leur proposant des conseils, des aides et des recommandations. Actuellement, le seul moyen qui existe pour valider le succès de l’apprentissage d’un cours est en fin de la formation par un examen final. C'est-à-dire, l’enseignant doit attendre la fin de la formation pour valider la bonne assimilation de son cours par ses apprenants et cela n’est pas très efficace parce que ça sera un peu trop tard pour remédier aux problèmes de l’apprentissage, probablement rencontrés par leurs apprenants lors des différentes sessions d’apprentissage, favorisant ainsi leur désengagement et échec. Pour rendre les systèmes de E-learning plus performant et garantir un apprentissage réussi, nous proposons de leur intégrer un outil d’aide à la décision dédié à l’analyse et la prédiction des parcours d’apprentissage des apprenants en cours d’apprentissage, à partir de l’historique de l’apprentissage (fichiers logs). Cet outil permettra aux formateurs que ce soit des enseignants, des tuteurs ou des pédagogues, de suivre l’apprentissage de leurs apprenants et prédire leurs parcours d’apprentissage futurs permettant ainsi l’évaluation précoce de leur comportement d’apprentissage, s’il s’agira d’un comportement positif favorisant la réussite ou négatif amenant à un échec. Notre travail se focalise plus sur la tâche de prédiction qui complémente la tâche d’analyse des parcours d’apprentissage déjà réalisée. En fait, la prédiction des parcours des apprenants en cours d’apprentissage est basée sur les résultats obtenus des analyses des parcours d’apprentissage et plus particulièrement sur les modèles des parcours d’apprentissage découverts à partir de l’historique d’apprentissage (fichiers log) relatif aux apprenants, inscrits au même cours, ayant terminé leur apprentissage.
Etude et réalisation d'un protocole de routage des réseaux de capteurs sans fil hétérogènes basé sur DEEC.
(Faculté des Sciences, 2022) Mecibah ,Nedjla; Tanfour, Khaoula; Nebti ,salima
Dans un réseau de capteurs sans fil (RCSF), un grand nombre de capteurs avec des ressources d'énergie limitées (batteries) sont généralement déployés dans des environnements très dangereux ou inaccessibles tels que la surveillance des océans, contrôle de l’activité volcanique, la surveillance industrielle, contrôle des milieux chimiquement pollués….etc. Les capteurs sont utilisés pour collecter des données mesurant les phénomènes environnementaux (comme la température, l’humidité, la pression, la radioactivité, le CO2... etc.). L’objectif principal des RCSFs est la prévention des catastrophes naturelles et humaines, la prévention des dommages industriels et l’étude des phénomènes naturels …etc. Les principaux défis des RCSFs sont l'efficacité énergétique et l'auto-organisation due à leurs ressources d’énergie limitées. Dans ce mémoire, pour contribuer à l’amélioration de l’utilisation des ressources énergétiques, nous avons étudié deux protocoles de routage des RCSFs : DEEC (Distributed Energy- Efficient Clustering) et DDEEC (Developed Distributed Energy-. Efficient Clustering) et nous avons proposé à la fin de ce mémoire le protocole BPSO-DEEC. Ce protocole utilise l’optimisation par essaim de particules binaire (BPSO) dans l’étape de configuration du protocole DEEC pour trouver les meilleurs clusters chefs minimisant la consommation d’énergie des noeuds capteurs, l’objectif est donc l’extension de la durée de vie des capteurs et ainsi du réseau dans son ensemble à travers une utilisation optimale des ressources d’énergie. Les résultats trouvés à l’aide des simulations sous MATLAB sont satisfaisant par comparaison aux protocoles : DEEC et DDEEC
Une approche basée ontologie et SPARQL pour vérifier un processus métier en UML
(Faculté des sciences, 2022) Aliouate ,Rania; Deffous, Aya; Soumaya, Kasri
Les processus métier représentent le savoir-faire des enterprises: "a process is a particular procedure for doing something involving one or more steps or operations. The process may produce a product, a property of a product, or an aspect of a product" (ISO 10303-49). La Modélisation de Processus Métier (BPM pour Business Process Modeling en anglais) permet d’analyser, améliorer, simuler et automatiser ces processus. A l’heure de l’industrie 4.0 où l’ambition est de rendre la communication toujours plus efficace et performante, d’une part entre les différents systèmes informatiques, et d’autre part, entre les humains et ces systèmes, bien modéliser les processus prend de plus en plus d’importance. Les technologiesdu web sémantique constituent des solutions prometteuses pour réaliser cette ambition. Les ontologies notamment permettent de décrire les connaissances de façon formelle et possèdent des capacités de raisonnement pouvant assurer la cohérence des processus métiers. De plus, représenter les processus métiers à l’aide d’ontologies semble bien répondre à la question de la communication et de l’interopérabilité entre différents systèmes. Dans ce contexte, on vise la réalisation d’une ontologie pour vérifier et valider le diagramme d’activité UML d’un processus métier. Problématique et objectifs La modélisation des processus métiers, sans aucunes anomalies et l’étape la plus complexe ou le modèle de processus doit avoir la capacité de déduire des réponses aux requêtes qui ont une faible connaissance du domaine; aussi il doit répondre aux requêtes qui sont présentées explicitement par le modèle ainsi qu’à celles représentées implicitement. Ou de la les entreprises prennent conscience de l'impact indéniable que peuvent avoir une meilleure compréhension et une meilleure gestion des processus métier (BP) sur l'efficacité, la cohérence et la transparence de leurs activités. Une meilleure modélisation des processus métier vise à assister l’entreprise et ses décideurs dans la prise en charge de leurs objectifs stratégiques en mettant à leur disposition une description 3 structurée et bien documentée des activités à mener et des outils méthodologiques sur lesquels s’appuyer. Nous proposons d’assister cette modélisation par une démarche centrée sur la qualité qui vise à exploiter des connaissances de domaine exprimées sous forme d’ontologie. Cette démarche s’appuie sur les techniques de méta modélisation pour rapprocher les connaissances du domaine de la connaissance exprimée par les modèles de processus métier, le but étant d’améliorer la complétude et l’expressivité de ces modèles L'objectif principal de notre travail est la construction d'une ontologie pour représenter la sémantique d’un processus métier. Organisation de
Plateforme multi-agent pour la classification des Signaux ECG
(Faculté des Sciences, 2022) Ahmed Boutteben ,Maroua; Benoudina ,Lazhar
L’électrocardiographie est une représentation graphique de l’activité électrique du coeur par enregistrement des variations des ondes électrique de l’activité de polarisation et de dépolarisation ventriculaire et auriculaires du coeur. L’activité cardiaque constitue l’un des plus importants paramètres déterminant l’état d’un sujet. Elle se trad uit par l’apparition de plusieurs ondes sur le tracé de l’électrocardiographe : c’est le signal cardiaque, l’électrocardiogramme ECG. Le signal ECG représente l’activité électrique du coeur et reflète l’état de santé de l’appareil cardiovasculaire. Il contient aussi des informations qui permettent la distinction des maladies cardiovasculaires. Le taux élevé de mortalité dans le monde dû aux problèmes liés au dysfonctionnement de l’appareil cardiaque a poussé les chercheurs à développer des techniques de classification automatique des maladies cardiovasculaires pour un bon diagnostic. Le travail dans ce mémoire présente un ensemble de méthode de classification et de discrimination d’arythmies et d’anomalies cardiaques en utilisant des paramètres pertinents. Les paramètres extraits de la base de données d’arythmies cardiaques MIT-BIH sont utilisés pour mener un ensemble de tests pour évaluer les différents algorithmes proposés pour la classification et la discrimination des arythmies cardiaques. Dans un premier test et dans le but de détecter et classer l’une concerne une arythmie cardiaque appelée L’infarctus du myocarde (IDM) et la deuxième une arythmie cardiaque Fibrillation auriculaire (ACFA) par rapport aux battements normaux, avec « réseau de neurones perceptron multicouche » développé sous environnement MATLAB a été évalué. Finalement, dans un dernier test, le système neuronal multi-agent développé dans le cadre de ce travail a été testé et évalué dans le but de discrimination et de classification d’arythmies. Les résultats obtenus, sont très satisfaisants et encourageants, malgré l’utilisation d’un nombre limité de paramètres pertinents caractérisant le battement cardiaque.
Classification par « Random Tree » pour déterminer le type D’une opération médicale (Type d’accouchement)
(Faculté des Sciences, 2022) Abidi ,Saad; BOUCENNA, Djamel Eddine; A. MANSOUL
La fouille de données, également connue sous le nom de Data Mining, est le noyau d'un processus d'extraction de connaissances à partir de grandes quantités de données. Son domaine d'application est extrêmement large. Dans ce travail, nous présentons un modèle de prédiction permettant de localiser si une femme va accouchera un accouchement normale ou bien césarienne. Pour atteindre cet objectif nous proposons un système qui va s'articuler autour de trois modules dont les tâches sont les suivantes: 1. Dans un premier temps nous employons la technique de la classification pour structurer les données en arbre de décision dont les noeuds sont plus ou moins proches en prédiction, c’est le modèle de connaissances que nous aurons construit. Pour ce faire, nous proposons l’utilisation de la méthode Random Tree sous un environnement appelé WEKA destiné à la fouille de données. 2. Dans un deuxième temps nous utilisons un module que nous avons développé afin de faire la prédiction à partir du modèle construit par classification. 3. Dans une étape finale nous expérimentons notre approche sur des données se rapportant aux des femmes qui ont accouché déjà. Le travail que nous présentons dans ce mémoire est très intéressant notamment dans recherche de l’information médicale. Ceci, permettra de contribuer au développement d'un système pour les gynécologues.
probléme de transport
(Faculté des Sciences, 2022) Balaska ,Oussama; Larid ,Chouaib; Mallem.Z
L'objectif de ce travail est de modéliser et de résoudre le problème de transport équilibré (le problème de transport consiste à déterminer la façon optimale d'acheminer des biens à partir de m entrepôts et de les transporter vers n destinations et cela à moindre cout) de différentes manières permettant d'obtenir une solution de base exploitable (Méthode de Coin Nord-Ouest, Méthode du Coût Minimum ), puis d'améliorer cette solution de base initiale par la méthode de Stepping- Stone et la méthode de distribution modifiée, puis programmez-la dans un langage Java.
La génération des cas de test basée sur le diagramme de séquence AUML
(Faculté des Sciences, 2022) Benoumechiara ,Assia; Bouzenad, Halima; KISSOUM, YACINE
Le test des systèmes Multi-Agent (SMA) a besoin de techniques appropriées pour évaluer les comportements autonomes de l'agent aussi bien que les propriétés de distribution, sociales et délibératives, qui sont particulières à ces systèmes. Parmi ces techniques, nous trouvons le test basé sur les modèles, il est basé sur un modèle de système afin de produire des cas de test abstraits. Pour que ces derniers puissent être soumis au système sous test, les cas de test abstraits doivent être transformés en des cas de test concrets. Dans ce mémoire on a générer des cas de test basée sur le diagramme de séquence AUML qui est transformé en suite en diagramme de flux de données. L’approche proposée et appliquée en utilisant le problème de vente de livre comme cas d'étude.
Utilisation des r´egions pour la v´erification formelle des syst`emes temps-r´eel h´et´erog`enes
(Faculté des sciences , 2023) BOUTEBENTA ,Fatima Zahra; BOUCHEMAA, Abir; LAYADI, saıd
Actuellement, les m´ethodes formelles sont de plus en plus fr´equemment employ´ees pour examiner le comportement des syst`emes temps-r´eels. Ces syst`emes font souvent partie d’ap- plications critiques, ou` une erreur durant leur fonctionnement peut avoir des cons´equences graves, notamment dans des domaines sensibles tels que l’avionique, le controˆle de processus industriels ou encore la gestion de centrales nucl´eaires. Par cons´equent, il est imp´eratif de v´erifier ces syst`emes avant leur mise en service. Les m´ethodes de v´erification formelle, ou simplement les m´ethodes formelles, sont de plus en plus utilis´ees pour r´epondre aux exigences auxquelles sont soumis ce type de syst`emes. Dans ce travail, nous nous sommes int´eress´es a` la v´erification des syst`emes temps-r´eel h´et´erog`enes. Cette v´erification n´ecessite la proposition d’approches formelles permettant la construction d’outils de v´erification. Les m´ethodes formelles fournissent des techniques efficaces pour v´erifier un syst`eme donn´e. Le mod`ele propos´e, appel´e automates temporis´es avec temps relatif (r-TA), est une exten- sion des automates temporis´es standards. Dans ce mod`ele, les syst`emes temps-r´eel distribu´es sont form´es par un ensemble de r-TA. Nous supposons que chaque composant est caract´eris´e par un ensemble d’horloges locales qui ´evoluent selon une fr´equence diff´erente, mais rela- tive par rapport a` celles des horloges des autres composants. Pour ´etudier la s´emantique de tels syst`emes, nous avons utilis´e un param`etre appel´e ”slope”, qui est le rapport entre les fr´equences des horloges. De plus, la relation d’´equivalence entre les valuations d’horloges a ´et´e red´efinie afin de pas- ser a` des graphes de r´egions finis et pouvoir appliquer une approche formelle de v´erification telle que le model-checking. Finalement, un outil a ´et´e d´evelopp´e pour construire, pour chaque r-TA, l’automate de r´egions correspondant.
Transforming Sentiments
(Faculty of Sciences, 2023) OUDJHANI, Radia; CHOUIT, Ikdam
Sentiment analysis is currently gaining significant attention in domains like politics, social sciences, marketing, and economics due to the influential role of opinions in decision- making processes. This study focuses on developing a sentiment analysis system specifically for Arabic texts. Unlike traditional approaches, we explore the potential of deep learning techniques, particularly BERT, in this field of automatic language processing. By leveraging BERT's advanced capabilities, we aim to enhance the accuracy and effectiveness of sentiment analysis in Arabic texts.
DariCare Système Intelligent d’assistance médicale a distance en temps réel en utilisant la technologie IoT et l’Intelligence Artificielle
(Faculté des Sciences, 2023) BOUCHEHIT ,Rostom; SEMASSEL ,Ala Eddine
Le système DARI CARE a pour but d’améliorer de la qualité d’assistance médicale à l’échelle nationale et internationale en utilisant les technologies modernes d’Internet Of Things (IoT) combinées a l’intelligence artificielle (IA), pour fournir au patient un suivi médical rigoureux, permanent et personnalisé au sein des hôpitaux et à distance . Le système se compose de deux parties, La première partie est matérielle, constituée d’un bracelet sophistiqué équipé de multiples capteurs médicaux de pointe. Ces capteurs sont spécifiquement conçus pour mesurer et collecter des données médicales cruciales, permettantainsidesurveillerentempsréell’étatdesantédupatient.Ladeuxièmepartie est logicielle, elle se déploie dans un écosystème complet, comprenant une application Web installée au sein du centre hospitalier, ainsi que des applications sur smartphone dédiées précisément pour le patient et le médecin traitant à la fois, le tout associé à un système d’intelligence artificielle qui a pour but d’analyser les données collectées. Cette approcheintégréefavoriseunecommunicationfluideetinstantanéeentretouteslesparties concernées.
Conception et réalisation d’un système de surveillance de personnes âgées
(Faculté des Sciences, 2023) BOUZID ,Zahra; NASRI, Rayane; Kissoum, Yacine
L'intelligence ambiante, est un concept qui consiste à intégrer la puissance informatique dans notre vie quotidienne et à notre environnement. Donc c'est une intelligence ou une informatique invisible, mais utile. L’intelligence ambiante utilise l’informatique diffuse, l’Internet des objets et l’intelligence artificielle pour faire émerger de nouvelles solutions technologiques qui facilitent le maintien à domicile des personnes âgées. L’assistance à l’autonomie à domicile passe par un processus de transformation de l’habitat en habitat intelligent. Nous proposons dans ce mémoire un système pour aider les personnes âgées dans les situations d'urgence, L’objectif du système est d'améliorer la qualité de vie et d’augmenter l'indépendance et l'autonomie des personnes âgées dans leurs activités quotidiennes. Nous développons une application mobile en utilisant la méthodologie PASSI en se basant sur les téléphones mobiles intelligents des personnes âgées et des agents ambiants et des capteurs qui détectent la consommation d'électricité et d'eau et la prise des médicaments des personnes âgées
Application de L’IOT dans un Système de Sécurité Domestique
(Facult´e des Sciences, 2023) Lannabi ,Aya.; Bouleghlem ,Sihem; Cheikh ,Mohamed.
La domotique, connue également sous le terme d'automatisation domiciliaire, suscite un intérêt croissant dans le monde entier. Elle offre la possibilité de contrôler à distance les équipements de la maison, renforce ainsi le confort de vie, en particulier pour les personnes malades, handicapés et personnes âgées. L'Internet des objets (IoT) est un autre concept essentiel de l'automatisation domiciliaire. Cette technologie permet de connecter les appareils domestiques à Internet afin de faciliter leur contrôle à distance. La sécurité domiciliaire vise à protéger la maison contre divers risques potentiels. Elle assure la tranquillité d'esprit en détectant rapidement les intrusions, les incendies et autres dangers. Notre projet se concentre sur la création d'un système automatisé intelligent visant à assurer la sécurité des personnes et à venir en aide aux patients, personnes handicapées et personnes âgées. Nous proposons un système de surveillance et de contrôle de la maison qui permet de détecter les fuites de gaz toxiques, avec une interface utilisable via une application mobile.
Système pour la prédiction des maladies de la peau.
(Faculté des sciences, 2023) Berrahal, Aymen; Bahloul Moussab, Seif el Islam; MANSOUL A.
Mise en œuvre d'un algorithme de sécurisation des données dans un réseau de capteurs sans fil.
(Faculté des Sciences, 2023) Belmeguenai ,Houssem Eddine; Mouhamed Ben Ali, Alaa Eddine; Redjimi ,Mouhamed.
La sécurisation de la communication réseau représente l'un des défis les plus importants dans les réseaux de capteurs sans fil. La plupart des protocoles de sécurité sont construits autour d'algorithmes de cryptage et d'authentification puissants. Pour atteindre les objectifs de sécurité, la gestion des clés est la première fonction fondamentale puisque les nœuds de capteurs ont besoin d'une clé commune valide pour exploiter les mécanismes de cryptographie. L'utilisation d'un algorithme de chiffrement est une méthode courante pour sécuriser les données dans ces réseaux. Dans ce travaille on a parler sur L'un de ces algorithmes : l'algorithme AES (Advanced Encryption Standard). L'intégration de l'algorithme AES avec le mode Galois/Counter (GCM) constitue une approche très efficace pour assurer une transmission sécurisée des données au sein des réseaux de capteurs sans fil. AES, un algorithme de chiffrement symétrique reconnu pour sa robustesse et son adoption généralisée, combiné à GCM, un mode de fonctionnement offrant des vérifications d'intégrité des données et une authentification, établit une base solide pour protéger les informations sensibles dans les RCSF. En utilisant AES-GCM, les RCSF peuvent se défendre contre les accès non autorisés, la manipulation des données et les tentatives de contrefaçon. L'intégrité des données transmises est assurée grâce au chiffrement authentifié fourni par GCM, qui protège non seulement contre les modifications non autorisées, mais détecte également toute tentative de manipulation. Cette combinaison établit une base de confiance solide au sein du réseau et protège la confidentialité, l'intégrité et l'authenticité des données transmises.
La reconnaissance des images par CNN (Convolutional Neural Network)
(Faculté des Sciences, 2023) DJAREDDIR, Rahma; MANSOUL, A
La reconnaissance d'images est considérée comme l'une des tâches les plus importantes et les plus complexes en intelligence artificielle et en traitement d'images. Elle implique l'utilisation d'algorithmes et de modèles pour analyser et interpréter le contenu visuel d'une image. La reconnaissance d'images trouve de nombreuses applications pratiques, notamment dans la classification d'images, la détection d'objets, la reconnaissance faciale, la reconnaissance de caractères, la vision par ordinateur, etc. Cela a conduit de nombreux chercheurs à explorer plusieurs techniques basées sur des données brutes pour la reconnaissance d’objets les au vu des caractéristiques apparentes. Ceci nous a incités à nous pencher vers une approche basée sur la reconnaissance à l’aide d’un CNN afin de reconnaitre le contenu d’une image. Cette approche est testé sur un data set d’images qui présentent plusieurs catégories d’animaux avec analyse de ces de différentes images, et pour un cas donné nous utiliserons le modèle CNN pour reconnaitre l’animal en question. Notre approche nous a permis d’atteindre un taux de reconnaissance de 98.93 %
Implémentation d’un Système de Mapping à base de Blockchain dans l’Education
(Faculté des Sciences, 2023) ATTAHER YAHAYA, Amadou Tidjani; KISSOUM ,Yacine
La technologie blockchain est dans son ère d’ascension, elle ne cesse de se propager depuis sa toute première utilisation qui est celle des cryptomonnaies. Mais grâce à ses caractéristiques innovatrices tels que la décentralisation, les protocoles cryptographiques, le système de preuve combinés aux smart contracts, elle a apporté de nouvelles possibilités au-delà des seules transactions de cryptomonnaies. Des possibilités dans de nombreux domaines, notamment dans l’éducation. Notre travail consiste en la création d’un système d’orientation des étudiants en tronc commun vers une spécialité d’étude adéquate sur la base de leurs acquis et des informations des spécialités. Ensuite nous créons un mapping des spécialités aux différents profils professionnels d’O*net pour donner à l’étudiant la possibilité de voir les potentiels profils professionnels auxquels il peut prétendre à la fin de sa formation. Nous créons ainsi un Profil Blockchain à l’étudiant pour donner un accès sécurisé et décentralisé aux Employeurs désireux de recruter de jeunes diplômés, créant par la même un lien entre les universités et les employeurs. Ainsi notre proposition est aussi une manière de concrétiser les multiples avantages que peut apporter la Blockchain à l’éducation.

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