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Recent Submissions
Plycopié de travaux pratiques corriges algorithmique
(University of tlemcen, 2025-12-11) Etchiali, Abdelhak; Merzoug, Mohammed
Ce polycopié de travaux pratiques avec rappels de cours est destiné aux étudiants de deuxième année informatique et à toutes les filières qui ont, dans leur canevas, le cours d’algorithmique et de programmation en langage C. Il contient un ensemble de rappels de cours et de travaux pratiques avec leurs solutions en langage C.
Les travaux pratiques proposés inclus les fonctions, la récursivité, les différents types de tri et les structures de données (les listes chaînées, les piles, les files et les arbres).
L’objectif de ce manuscrit est d’initier les étudiants à la résoution de problèmes en proposant différents algorithmes et programmes en langage C en se référant aux notions de bases données en rappels de cours.
Ce polycopié est accompagné d’un CDROM qui contient les solutions de l’ensemble des TPs proposés dans ce manuscrit.
Plycopié de travaux pratiques compilation
(2025-12-11) Merzoug, Mohammed; Etchiali, Abdelhak
Ce polycopié de travaux pratiques, enrichi de rappels de cours, s’adresse aux étudiants de troisième année ingénieur et licence en informatique, ainsi qu’à toutes les filières dont le programme inclut le module de Compilation.
Il propose un ensemble structuré de rappels sur le langage C, en particulier sur la gestion des fichiers, l'utilisation des structures de données telles que les piles et les files, ainsi que des exercices pratiques portant sur la programmation des automates et l’analyse lexicale et syntaxique.
Les travaux pratiques ont pour objectif d’initier les étudiants aux différentes étapes du processus de compilation. Ils leur permettent de manipuler les notions fondamentales à travers des implémentations concrètes en langage C : gestion d’automates finis, conception d’analyseurs lexicaux, construction d’analyseurs syntaxiques, etc.
Ce support a pour ambition de fournir aux étudiants les outils nécessaires à la compréhension et à la mise en œuvre des mécanismes internes d’un compilateur, tout en consolidant leurs acquis en programmation.
Nous remercions chaleureusement les membres du laboratoire pédagogique d’informatique de la Faculté des Sciences pour leur engagement et leur soutien constant dans l’élaboration de ce document
Coopération entre classifieurs hétérogènes pour la reconnaissance des données médicales
(University of Tlemcen, 2017-02-22) Boublenza, Amina (Ep. Youcef)
Durant ces dernières années, le recours de la médecine moderne à l’intelligence artificielle
ne cesse d’augmenter. L’avènement de cette technique a permis d’aboutir à des outils de
plus en plus efficaces qui appuient efficacement le diagnostic médical et la prise de
décision. Une des applications les plus émergentes est la détection fiable et automatisée des
pathologies. Cela a fait l’objet de recherches algorithmiques très actives dans ce que l’on
appelle la classification des données médicales.
Les études théoriques et pratiques ont démontré que la classification ensembliste émet des
résultats très prometteurs. Par ailleurs, la construction d’un ensemble de classifieurs
performants consiste à sélectionner individuellement les membres de l’ensemble en se
basant sur des critères prédéfinis. En outre, le choix des attributs précédant la classification
est d’une importance cruciale dans le déroulement du processus.
L’objectif de cette thèse est d’étudier et d’analyser le compromis entre le niveau de
précision individuelle de chaque classifieur et la diversité mutuelle entre chaque paire de
classifieurs hétérogènes. L’accent est porté également sur la sélection d’attributs et son
impact sur la performance du résultat de classification finale. Dans ce contexte, nous
proposons une nouvelle implémentation qui a pour objectif la détection de différentes
pathologies. La solution proposée est validée expérimentalement sur des bases de données
biomédicales réelles. Les résultats sont comparés à l’état de l’art et démontrent l’efficacité
de l’implémentation proposée.
Un système de recommandation social et sémantique sensible au contexte
(University of Tlemcen, 2021-09-18) El Yebdri Zeyneb ép. Boukli-Hacene
Le travail présenté dans ce manuscrit se situe dans le domaine des systèmes de recommandation sensible au
contexte (CARS) qui vise à améliorer les systèmes de recommandation traditionnels (SR) en prenant en compte les
informations du contexte lors de la prédiction. Cependant, Ces systèmes souffrent de certains défis, tels que le
démarrage à froid et la rareté des données. De nouvelles méthodes sont proposées pour surmonter ces problèmes.
Nous proposons dans notre travail, trois contributions. La première contribution consiste à pallier les limites de
l’approche du découpage sensible au contexte (Context-aware splitting approach (CASA)) qui représente l’une des
approches de pré-filtrage les plus efficaces du système de recommandation sensible au contexte. Nous proposons
d’ajouter principalement des informations de confiance ainsi sémantique pour améliorer la qualité de prédiction. La
deuxième contribution, consiste à proposer une approche hybride intitulée : Approche de post-filtrage sensible au
contexte basée sur la confiance, qui utilise des déclarations de confiance comme une information riche, avec la
méthode de compensation de contexte qui appartient à l’approche de post-filtrage contextuel. Les résultats des
expérimentations révèlent que ces approches améliorent la pertinence des recommandations et surpasse les autres
approches non contextuelles de la littérature en terme de précision. Une autre approche que nous proposons :
Approche de modélisation contextuelle basée sur la sémantique et la confiance (ST-CAMA), qui combine les
informations de confiance et de contexte en utilisant la pondération contextuelle. Aussi, afin de sélectionner
uniquement les voisins de confiance et qui ont des intérêts communs à l’item cible pour l’utilisateur actif, nous
proposons de construire des clusters se basant sur des similarités sémantiques enrichi sémantiquement via les
données ouvertes liées (LOD).
Requalification de l’extension ouest de mascara à travers l’intégration culturelle d’un centre d’innovation numérique et écologique.
(University of Tlemcen, 2025-06-16) Boumediene, Amina Chaimaa
Dans un contexte mondial marqué par les défis environnementaux et les mutations urbaines rapides, l’architecture contemporaine s’oriente vers des pratiques durables, capables de préserver les potentialités environnementales des sites tout en sauvegardant le patrimoine bâti. Cette approche holistique s’inscrit dans une logique de continuité, où la mémoire des lieux est intégrée aux dynamiques urbaines de demain.
Il s’agit d’un enjeu crucial, notamment dans des pays tels que l’Algérie, où la richesse du patrimoine architectural et la diversité des contextes climatiques appellent à une réflexion profonde sur l’avenir du cadre bâti.
Le développement des extensions urbaines constitue aujourd’hui une opportunité stratégique pour repenser la relation entre urbanisme, environnement et innovation. Dans ce contexte, la ville de Mascara, riche d’un patrimoine naturel, agricole et végétal singulier, offre un cadre propice à l’expérimentation de nouveaux modèles architecturaux et territoriaux durables. L’objectif de ce projet est de mettre en lumière le rôle que peuvent jouer les initiatives à la fois numériques et écologiques dans la revalorisation des potentialités économiques, environnementales et éducatives de la région.