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Item combinson probabiliste de techniques de classification pour la segmentation d IRM(Faculté des sciences, 2022) BERRIA, SARRA; BOULOUMA ,LOUBNA; LAYOUNI, ZOUBIR; MAZOUZI ,SMAINELe 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.Item 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 ,LazharL’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.Item 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 ,salimaDans 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 DDEECItem probléme de transport(Faculté des Sciences, 2022) Balaska ,Oussama; Larid ,Chouaib; Mallem.ZL'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.Item Une approche basée ontologie et SPARQL pour vérifier un processus métier en UML(Faculté des sciences, 2022) Aliouate ,Rania; Deffous, Aya; Soumaya, KasriLes 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 deItem Plateforme multi-agent pour la classification des Signaux ECG(Faculté des Sciences, 2022) Ahmed Boutteben ,Maroua; Benoudina ,LazharL’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.Item 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 classificationItem 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. MANSOULLa 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.Item La recherche d’information dans le web basée sur ontologie(FACULTE DES SCIENCE, 2022) Abdelbaki ,Maroua; Mokrane, Imene; Benoudina ,LazharLe 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.Item La génération des cas de test basée sur le diagramme de séquence AUML(Faculté des Sciences, 2022) Benoumechiara ,Assia; Bouzenad, Halima; KISSOUM, YACINELe 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.Item Détection et classification automatisées des tumeurs cérébrales à l’aide des techniques d’apprentissage profond(Faculté des Sciences, 2024) Lekoui , Cheima; Lahsasna , AdelLa détection et la classification des tumeurs cérébrales présentent des défis considérables en raison de la complexité des structures tumorales et de la variabilité des données d’imagerie. Cette étude vise à améliorer la précision et la fiabilité de la détection et de la classification des tumeurs cérébrales en exploitant les techniques d’apprentissage profond. En utilisant un ensemble de données d’IRM de tumeurs cérébrales, nous avons développé et évalué plusieurs modèles, incluant des algorithmes d’apprentissage automatique traditionnels tels que les K-Nearest Neighbors (KNN), Support Vector Machines (SVM), Random Forest, Adaboost et XGBoost, ainsi que des architectures avancées d’apprentissage profond comme MobileNet, EfficientNetB0, VGG-19, CNN, DenseNet et ResNetInceptionV3. Les performances des modèles ont été évaluées à l’aide de métriques telles que la précision (accuracy), le F1 score, la précision (precision), le rappel (recall), l’AUC (ROC) et le score de Cohen’s Kappa. Les résultats expérimentaux ont démontré que les modèles d’apprentissage profond surpassent significativement les approches traditionnelles d’apprentissage automatique, avec EfficientNetB0 atteignant une précision de 99.3% , un F1 score de 0,99 et une AUC de 0,99. Ces résultats indiquent une amélioration substantielle des performances diagnostiques, suggérant que les systèmes basés sur l’apprentissage profond peuvent jouer un rôle crucial dans la réduction des erreurs diagnostiques et l’amélioration de l’efficacité de la détection et de la classification des tumeurs cérébrales.Item Développement d’Une Plate-forme E-Commerce pour des Produits Personnalisés Comme Idée Innovant conformément à la décision ministérielle 1275.(Faculté des Sciences, 2023) Fenazi , Idris; Bouznad , Houssem Eddine; BOULEHOUACHE , Soufiane; ZEGHIDA , DjamelAu cours des dernières années, le commerce électronique a connu une croissance remarquable,transformant fondamentalement la manière dont les entreprises interagissent avec leur clientèle. Cette évolution découle principalement de l’essor rapide d’Internet et de la diffusion généralisée de la numérisation au sein de notre société contemporaine.Dans ce contexte, cette étude se focalise sur le développement d’une plateforme ecommerce orientée vers la personnalisation de produits. L’objectif principal de cette plateforme est de simplifier le processus de création, de personnalisation et d’achat de produits imprimés et personnalisés, notamment des vêtements et des accessoires. Cette plateforme offre une opportunité exceptionnelle aux créateurs et aux artistes pour concrétiser leurs idées en concevant des designs exclusifs qu’ils peuvent ensuite appliquer sur une variété de produits disponibles sur la plateforme. Les clients ont la possibilité d’acquérir des produits arborant les designs de leur choix, éliminant ainsi la nécessité de gérer d’importants stocks, la production, la livraison, le marketing et le service client. En mettant en lumière les progrès technologiques qui façonnent notre monde commercial, cette étude offre une perspective sur l’avenir du commerce électronique centré sur la personnalisation.Item Anti-counterfeit Blockchain based system with Ontology(Faculty of Sciences, 2023-07-04) Laggoun , Ahmed; Kasri , SoumayaThe rise of counterfeit products poses significant challenges for both consumers and businesses, jeopardizing consumer safety and causing substantial economic losses. This thesis presents the design and implementation of an anti-counterfeit blockchain-based system that aims to tackle this issue by ensuring the authenticity of products within the supply chain. The system leverages the power of blockchain technology and ontology to establish a trusted and transparent environment for product verification. The proposed system consists of multiple components that work in synergy. A web application serves as the central hub for account management and product addition, allowing companies to create accounts and add their products. Prior to adding a product, the ontology layer validates the product's information against predefined rules using SWRL. Subsequently, the Metamask wallet verification layer ensures that only authorized users can add inventories to the blockchain. To verify the authenticity of a product, a mobile application equipped with a QR code scanner enables consumers to quickly and conveniently check the product's validity. Upon scanning the QR code, the application retrieves information stored on the blockchain and provides real-time confirmation of the product's authenticity. Through the integration of blockchain technology, ontology, and mobile applications, this anti-counterfeit system offers numerous benefits. It boosts consumer confidence through the provision of transparency and traceability., empowering consumers to make informed purchasing decisions. For businesses, it enables them to protect their brand reputation, mitigate financial losses, and combat counterfeit activities effectively. The results of this thesis demonstrate the feasibility and effectiveness of using blockchain and ontology in combating counterfeit products. Future research directions may focus on en-hancing system performance, exploring interoperability with existing supply chain systems, and investigating the integration of emerging technologies such as Internet of Things (IoT) for enhanced product tracking and verification. Overall, this thesis contributes to the growing body of knowledge in the field of anti-counterfeiting systems and provides a solid foundation for further advancements in ensuring product authenticity and consumer protection.Item Mobilité améliorée et indépendoncé développement d'un Fauteuil raulant robotisé intelligent avec commandes vocales et manuelles pour les personnes atteintes de handicaps sévéres(Faculté des Sciences, 2024) Ayachi , Rayane; Ahmed Chekkatt , Maissa ; BENOUDINA , LazharDe nombreuses personnes handicapées des difficultée lorsqu' elles essaient d' utiliser de maniére indépendante des fauteuils roulants électriques conventionnels a traver des commandes manuelles les fauteuils roulant intelligents représntent une solution prometteuse pour les individus gravement handicapés qui rencontrent des dificultée a gérer seuls les individusItem Sélection et composition des services web par la recherche tabou(Faculté des Sciences, 2024) Saoula ,Ryene; Foufou , Fatima zohra; BOUHOUCHE , Abdelouahid ; MAZOUZI , SmaineLa croissance constante des services web sur l'internet mondial pose de nouveaux défis pour les secteurs académique et industriel. En effet, la présence de services web similaires sur le plan fonctionnel mais différents en termes de qualité de service (QoS) nous oblige à mettre en oeuvre des techniques d'optimisation pour identifier les meilleures compositions de services. Pour résoudre le problème de la sélection des services web, nous proposons dans notre étude une nouvelle fonction objective et l'utilisation de l'algorithme de recherche tabou pour calculer son optimum global. Cet optimum global correspondra à la meilleure sélection de services web répondant aux exigences du client. Les résultats obtenus avec une application implémentant notre méthode sont très satisfaisants et encouragent de futurs travaux dans ce domaine de recherche.Item Système de navigation multi-robots inspiré des volées d’oiseaux(Faculté des Sciences, 2024) REMMACHE , Hala; SAADHAMIDECHE , Feyrouz; BOUTINE, RachidLe fil conducteur de notre projet était l’idée de se lancer dans une discipline révolutionnaire et émergeante pouvant apporter des solutions multiples où le champ d’intervention de l’être humain est plus ou moins réduit. En premier nous avons dérasé un état de l’art sur la robotique mobile, après, nous avons présenté quelques techniques de l’intelligence artificielle appliquées dans ce domaine, juste après, nous nous sommes concentrés sur les systèmes multi-robots et les techniques d'évitement d'obstacles d'inspiration biologique. Puis nous avons passé en revue les défis de coordination et de coopération entre les robots et nous avons expliqué les méthodes d'inspiration biologique telles que le modèle de Boid de Reynolds. En dernier, nous avons proposé un algorithme fusionnant (le champ de potentiel avec les règles de boids) qui répond à la problématique de navigation sans collision dans un espace inconnu.Item Prevention and Protection Against DDoS Attacks Using Machine Learning (Classification Algorithms)(Faculty of Sciences, 2024) NAFIR , Khaoula; TALAA , Imane Nour Allah; MAZOUZI , SmaineIn the current era of extensive digitalization across various aspects of human life, we are now faced with a complex intersection of diverse systems that regulate our daily routines. Regrettably, these systems are under constant threat from rapidly evolving attacks. As a consequence, safeguarding these systems poses a significant challenge for organizations, companies and individuals alike, as they all rely on common internet services. The focus of our thesis has been on the prevention and detection of Distributed Denial of Services (DDoS) attacks through the application of machine learning techniques, specifically utilizing classification algorithms like Random Forests, Decision Trees and AdaBoost. Our evaluation centered on the effectiveness of these methods in recognizing abnormal traffic patterns associated with DDoS attacks. While Random forests, which amalgamate multiple decision trees, exhibit robustness and efficiency, Decision Trees, despite their simplicity and speed, are susceptible to overfitting. Notably, AdaBoost, which enhances model performance by assigning weights to the errors of weak classifiers, merges as the most proficient in identifying DDoS attacks in our tests. The findings indicate that AdaBoost delivers superior accuracy compared to other algorithms.Item Les protocoles hétérogènes de routage dans les réseaux de capteurs sans fil: DEEC et EDEEC.(Faculté des sciences, 2024) Metarah, Yousra; Boudeb, Amina; Redjimi , MohammedLes réseaux de capteurs sans fil sont composés de centaines de noeuds capteurs compacts et minuscules qui détectent l'environnement physique en termes de température, d'humidité, de lumière, de son, de vibrations, etc. Ces noeuds capteurs recueillent les données du champ de détection et envoient ces informations à l'utilisateur final. Ces noeuds capteurs peuvent être déployés pour de nombreuses applications. L’un des problèmes majeurs des capteurs sans fil concerne les problèmes d’optimisation de la consommation énergique, la communication, la détection, le stockage d'énergie et le calcul. Le protocole de routage hiérarchique est un routage basé sur la notion de clustering dans lesquelles noeuds de haute énergie sont sélectionnés au hasard pour traiter et envoyer des données pendant que les noeuds à faible énergie sont utilisés pour détecter et envoyer des informations aux chefs de cluster. La technique du clustering permet au réseau de capteurs de fonctionner plus efficacement et permet d’optimiser la consommation d'énergie dans le réseau de capteurs et donc la durée de vie. Les réseaux de capteurs sans fil (RCSFs) consistent en un déploiement aléatoire généralisé de noeuds de capteurs à énergie limitée, de nombreux protocoles de routage ont été proposés sur la base de l’hétérogénéité avec des objectifs de recherche principaux tels que la réalisation l’efficacité énergétique, la durée de vie, et le déploiement des noeuds. Notre contribution consiste en une étude comparative entre deux protocoles de routage hiérarchique hétérogène basés sur l’approches de clustering à savoir, le protocole DEEC et le protocole EDEEC. Les simulations effectuées via le simulateur Matlab, ont montré que le protocole EDEEC est capable de prolonger la durée de vie du réseau plus que celle du réseau sous le protocole DEEC.Item Conception et réalisation d’une application web et mobile pour la publication d'annonces immobilières dans la ville de Collo.(Faculté des Sciences, 2024) LEMRADJI , Romeisa; LAOUAR ,WalidCe projet de fin d'études consiste à concevoir une application web et mobile visant à faciliter la publication d'annonces de vente et de location de maisons. L'application fournit une plateforme centralisée aux utilisateurs pour publier et rechercher des propriétés de manière organisée et ordonnée. Les propriétaires de maisons peuvent créer des comptes et publier des annonces directement, tandis que les autres utilisateurs peuvent facilement rechercher et parcourir les offres. L'objectif de l'application est de fournir une expérience utilisateur excellente et facile à utiliser, ce qui aide à attirer un grand nombre d'utilisateurs et à augmenter l'efficacité de la publication et de la recherche de propriétés.Item L’application d algorithme génétique pour l’optimisation d’énergie dans les réseaux de capteurs sans fil(Faculté des Sciences, 2024) Kiouaz ,Mouna; Touati, Rayane; Benoudina, LazharUn grand nombre de travaux ont été effectués sur l’évolution des réseaux de neurones par les algorithmes évolutionnaires. Ces derniers, peuvent être employés pour la construction et l'apprentissage de réseaux neuronaux tant du point de vue structure que du point de vue des pondérations. La réalisation de notre projet est fondée sur l’hybridation des algorithmes évolutionnaires avec les réseaux de neurones pour faire évoluer une population de stratégies de jeu. Un algorithme évolutionnaire s'est enseigné comment jouer le jeu de dames sans utiliser des caractéristiques qui exigeraient l'expertise humaine. En utilisant seulement les positions de pièces sur la table de jeu et le différentiel de pièce, le programme évolutionnaire a optimisé des réseaux de neurones artificiels pour évaluer des positions alternatives dans le jeu. Pour la durée de plusieurs centaines de générations, le programme s'est enseigné à jouer à un niveau qui est compétitif avec des experts humains.