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Recent Submissions
Biométrie du chiton méditerranéen Rhyssoplax olivacea et application d'indices écologiques dans un écosystème côtier
(2026-10-07) BAB EL AYAT Hanen
Dans cette étude éco-biométrique, nous avons ciblé le chiton méditerranéen Rhyssoplax
olivacea et la malacofaune associée au niveau de la plage de Sidi Boucif (Aïn Témouchent).
L’analyse de 52 spécimens a révélé une structure de population unimodale, dominée par des
individus jeunes et juvéniles mesurant entre 9 et 15 mm. En comparant les deux stations, nous
avons constaté une supériorité physiologique chez les individus de la station (B), qui affichent
une augmentation de +5,22% de l'indice de condition (IC%) par rapport à la station (A), une
variation que nous attribuons à l'abondance trophique et à la faible compétition intraspécifique.
Sur le plan synécologique, nous avons dénombré 413 individus répartis sur 8 espèces de
mollusques. Les gastéropodes dominent largement le milieu, menés par Melarhaphe neritoides
avec plus de 54% d'abondance, tandis que le chiton se classe troisième avec 12,6% de la
communauté, marquée également par la présence de l'espèce protégée Patella ferruginea. Ces
résultats confirment la forte plasticité adaptative du chiton face aux conditions
hydrodynamiques de la zone intertidale.
Données Morphométriques Et Utilisation D’Indices Somatiques Chez Le Chiton Rhyssoplax olivacea Pour La Conservation De La Biodiversité
(2026-10-07) BEMMAMI Farah Fatima Zohra
Ce mémoire présente une étude morphométrique, physiologique et allométrique de Rhyssoplax
olivacea dans deux stations du site de Sidi-Boucif, sur le littoral algérien occidental. L'objectif
était de caractériser l'état physiologique (ICS, K), le Rapport Plaques/Corps (RPC) et la relation
d'allométrie longueur/poids (W = aLb
) de cette espèce, et d'évaluer la variabilité intraspécifique
selon les conditions environnementales locales. Les résultats montrent un état physiologique
modéré à bon (ICS : 15,699% et 15,408% ; K : 13,128% et 12,924%) pour les deux stations. Le
RPC présente une différence marquée (2,395 à 3,653), révélant des stratégies d'adaptation
distinctes : hydrodynamisme modéré à droite, fort hydrodynamisme à gauche. La relation
d'allométrie révèle une variabilité intraspécifique significative : allométrie positive faible à
droite (b = 3,1155) et allométrie négative à gauche (b = 2,5741). Ces résultats confirment que
R. olivacea est une espèce adaptable, renforçant son potentiel comme bioindicateur écologique.
Gestion optimale de la QoS dans les réseaux 5G basée sur le Network Slicing et l'Intelligence Artificielle
(University of Tlemcen, 2026-06-24) Sayah, Oumayma Malek
C
e mémoire porte sur la gestion optimale de la qualité de service (QoS) dans les réseaux 5G en
combinant le Network Slicing et l’intelligence artificielle. L’objectif est de proposer une solution
capable d’allouer dynamiquement les ressources entre différents slices (eMBB, uRLLC et
mMTC) afin d’assurer simultanément fiabilité, débit et latence optimisés.
Pour atteindre cet objectif, une approche basée sur l’apprentissage par renforcement profond
(DDQN) a été développée. L’agent observe l’état du réseau, prend des décisions d’allocation de
ressources et ajuste sa stratégie à partir des retours obtenus, afin de maximiser une fonction de
récompense multi-objectifs. Les simulations ont été réalisées sur des données réelles et dans un
environnement simulé sous Google Colab, en respectant les contraintes spécifiques de chaque
slice.
Les analyses montrent que l’agent DDQN permet d’obtenir des performances stables et
équilibrées sur tous les indicateurs clés de QoS, tout en surpassant les stratégies statiques ou
aléatoires. Les résultats confirment la robustesse de l’approche pour la gestion dynamique des
slices et sa capacité à s’adapter aux variations du réseau.
Ce travail fournit ainsi une solution efficace et reproductible pour optimiser la QoS dans les
réseaux 5G multi-slices, tout en ouvrant des perspectives pour l’intégration de techniques
avancées d’IA et le déploiement sur des environnements réels.
Diversité de la faune parasitaire de Trachurus mediterraneus sur un site côtier fixe de l’Ouest algérien.
(2026-10-07) DJEDOUI Yousra
Cette étude porte sur la parasitologie du chinchard méditerranéen, Trachurus mediterraneus est
un poisson marin appartenant à la famille des carangidés. Ce poisson présente une considérable
valeur commerciale et possède des caractéristiques biologiques le rendant intéressant pour
l’élevage. L’objectif de cette étude est d’identifier les parasites observés chez Trachurus
mediterraneus au port de Ghazaouet, sur les côtes ouest algériennes.
Au total, 13 spécimens ont été examinés. Ils ont été récoltés durant les mois de mars et d’avril
2026 au niveau des côtes ouest algérienne (port de Ghazaouet). L’étude parasitologique a révélé
la présence de 149 parasites appartenant à différents groupes notamment les Digénes et les
Nématodes. Grâce aux observations morphologiques réalisées au microscope, deux espèces de
nématodes (Anisakis type I et Hysterothylacium sp.) ainsi qu’une espèce de trématode ont pu
être identifiées.
Gestion optimale de la QoS dans les réseaux 5G basée sur le Network Slicing et l'Intelligence Artificielle
(University of Tlemcen, 2026-06-24) Sayah, Oumayma Malek
Ce mémoire porte sur la gestion optimale de la qualité de service (QoS) dans les réseaux 5G en combinant le Network Slicing et l’intelligence artificielle. L’objectif est de proposer une solution capable d’allouer dynamiquement les ressources entre différents slices (eMBB, uRLLC et mMTC) afin d’assurer simultanément fiabilité, débit et latence optimisés.
Pour atteindre cet objectif, une approche basée sur l’apprentissage par renforcement profond (DDQN) a été développée. L’agent observe l’état du réseau, prend des décisions d’allocation de ressources et ajuste sa stratégie à partir des retours obtenus, afin de maximiser une fonction de récompense multi-objectifs. Les simulations ont été réalisées sur des données réelles et dans un environnement simulé sous Google Colab, en respectant les contraintes spécifiques de chaque slice.
Les analyses montrent que l’agent DDQN permet d’obtenir des performances stables et équilibrées sur tous les indicateurs clés de QoS, tout en surpassant les stratégies statiques ou aléatoires. Les résultats confirment la robustesse de l’approche pour la gestion dynamique des slices et sa capacité à s’adapter aux variations du réseau.
Ce travail fournit ainsi une solution efficace et reproductible pour optimiser la QoS dans les réseaux 5G multi-slices, tout en ouvrant des perspectives pour l’intégration de techniques avancées d’IA et le déploiement sur des environnements réels.