Master SIC
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Item Block-Chain pour Vote Electronique(2025-06-21) Salah, mohamed habibLe vote électronique, bien qu'il facilite l'accès au scrutin et accélère le dépouillement, soulève des défis majeurs en matière de sécurité, d'anonymat, d'intégrité et de prévention du double vote. Ce mémoire propose un système sécurisé combinant blockchain, smart contracts et preuves à divulgation nulle de connaissance (ZK-SNARKs) pour garantir la transparence, la traçabilité et l'automatisation des règles électorales, tout en permettant aux électeurs de prouver leur éligibilité sans révéler leur identité grâce à un arbre de Merkle, ainsi que la vérification du vote individuel et global. L'objectif est d'assurer l'unicité du vote, l'anonymat, la vérifiabilité et la transparence du dépouillement, renforçant ainsi la confiance dans les systèmes de vote numérique.Item Digitalisation santé-Réalisation de l’application mobile « PosturaCare » centrée sur l’appareil locomoteur et couvrant à 360° le cycle de vie de la douleur patient(University of Tlemcen, 2026-06-21) Ait ,Chakib AbderrahimPosturaCare est une application mobile multi acteurs dédiée à la gestion du parcours de prise en charge des troubles locomoteurs. Elle permet à un patient de décrire ses symptômes, d’obtenir un pré-diagnostic généré par intelligence artificielle, puis d’être pris en charge par un médecin qui pose un diagnostic final après consultation et collaboration avec d’autres spécialistes si nécessaire. Le dossier est ensuite transmis automatiquement à un kinésithérapeute qui élabore un programme de rééducation personnalisé. L’ensemble du suivi s’effectue au moyen d’une messagerie intégrée permettant l’échange de messages, de photos et de vidéos entre les acteurs. L’application est développée avec Flutter et repose sur Firebase pour la gestion des données et l’authentification, Google Gemini pour le pré-diagnostic, et l’outil de détection de points anatomiques de Google pour l’analyse posturale.Item Designing a Distributed Network-Aware Key-Value Store(Universite of Tlemcen, 2026-06-24) Benyoub ,AymenLes bases de données clés-valeurs distribuées traditionnelles s’appuient sur le hachage cohérent avec des nœuds virtuels, mais traitent le réseau comme une boîte noire sta tique. Cela cause des déséquilibres et ignore les variations de latence. Cette thèse propose un système clé-valeur distribué sensible au réseau qui adapte dynamique ment le placement des données. En séparant les plans de contrôle et de données, le système utilise métriques matérielles et RTTs pour calculer un score de coût déterministe. L’évaluation montre que cette approche élimine les points chauds et équilibre la charge sans dégrader les performances de stockageItem alzheimer's desease classification from MRI images(Universite of Tlemcen, 2026-06-20) Mekidiche, Khayreddine •; Benikhlef ,Imad EddineCe mémoire présente un pipeline d'apprentissage profond robuste pour la classification automatisée à trois classes de la maladie d'Alzheimer (MA), du déficit cognitif léger (DCL) et des sujets cognitivement normaux (CN) à partir d'IRM structurelles. Pour pallier les contraintes de calcul des modèles 3D et le manque de contexte spatial des approches 2D, nous proposons une architecture 2.5D DenseNet121 enrichie d'un module d'attention (CBAM). Le système s'appuie sur un prétraitement en 11 étapes appliqué à la base de données ADNI, convertissant les volumes IRM 3D en empilements de coupes 2.5D à 5 canaux. Évalué sur un ensemble de test rigoureusement séparé par sujet, le modèle atteint une précision globale de 83,8 % et un score F1 macro de 0,832, surpassant largement les modèles de référence 2D et 3D. Fait remarquable, le système démontre une forte fiabilité clinique en évitant toute erreur de classification catastrophique (MA vers CN). Ces résultats confirment que la combinaison du contexte inter-coupes 2.5D, de l'apprentissage par transfert et de l'attention spatiale offre un outil précis, efficace et cliniquement interprétable pour la stadification de la maladie d'AlzheimerItem SanuPass IntelligentDigitalMedicalPassport with Real-Time Geo-Medical Tracking Cross-Platform Mobile Ecosystem for the Secure Portability of Health Data(Universite of Tlemcen, 2026-06-21) Zenasni, RiadT he SanuPass project was designed to address a concrete and urgent need in the healthcare ecosystem: secure medical data portability combined with real-time geo-spatial intelligence. By centralizing the patient’s vital information in a digital passport accessible via a temporary QR Code, SanuPass bridges the critical gap between fragmented health data and the need for immediate accessibility in emergency situations. Summary of Contributions Throughout this thesis, we presented the entire development cycle of the platform: · Analysis of existing systems (Chapter I) identified a lack of localized digital medical passport solutions optimized for the Algerian clinical context, establishing the project’s foundational necessity. · System design (Chapter II) mapped operational requirements for patient and clinician cohorts, structured interaction behaviors via UML, and defined the token-based security handshake protocol. · Development and execution (Chapter III) detailed the hybrid software stack (Flutter, Firebase, and geospatial APIs) and configured the multi-layered safety mechanisms. · System implementation (Chapter IV) introduced the user interfaces featuring glassmorphic designs, the interactive GIS mapping features, the automated AI safety alerts, and the QR scanner utility. · The Business Model Canvas (Chapter V) analyzed the socioeconomic viability of the platform, highlighting a total addressable market exceeding 13 million potential users in Algeria. The primary engineering contributions of this work encompass: · A secure data exchange protocol using time-bounded CSPRNG tokens that establish a real-time verification handshake between doctors and patients, · An atomic kill-switch utility enabling immediate and complete revocation of active profile access rights, · A geospatial parsing engine using the Haversine formula and Overpass API query strings to map and locate regional medical installations, 81 General Conclusion SanuPass Ecosystem · An automated safety module analyzing potential drug-drug conflicts and patient aller genic profiles. Future Perspectives Future development objectives target: · Conforming to the HL7 FHIR schema to allow interoperability with enterprise hospital networks, · Incorporating on-device machine learning models to deliver personalized health ana lytics, · Distributing the final builds to public marketplaces (Google Play and the App Store), · Scaling deployment workflows to neighboring Maghreb and North African markets. Ultimately, SanuPass introduces a transformative framework for digital health systems in Algeria. By establishing patient-centered custody over clinical histories while providing prac titioners with secure access, the platform offers a viable path toward updating public health infrastructure and raising the standard of care.Item Conception et développement d'une plateforme web et mobile de recrutement intelligent « JobeX »(Universite of Tlemcen, 2026-06-19) Slimani, Mohammed WassimLe processus de recrutement traditionnel repose encore largement sur des méthodes manuelles, comme la lecture exhaustive des CV et un filtrage basique par mots-clés, ce qui génère des pertes de temps importantes pour les recruteurs. Du côté des candidats, au-delà de la difficulté à structurer leur parcours ou à identifier les offres adaptées, s'ajoute souvent l'anxiété et le manque de préparation face aux entretiens d'embauche, ainsi qu'une gestion fragmentée du suivi de leurs candidatures. Dans ce contexte, où le marché du travail évolue rapidement vers une digitalisation accrue, il devient impératif de développer une plateforme web intelligente et complète, capable d'automatiser et d'optimiser l'ensemble du cycle de recrutement. Cela implique l'intégration d'outils d'IA non seulement pour l'analyse sémantique des profils et la recommandation personnalisée, mais aussi pour l'accompagnement actif et le coaching des talents. JobeX émerge ainsi comme une réponse globale et innovante à ces défis. En plus de proposer une interface utilisateur intuitive, un générateur de CV structuré et un moteur de correspondance avancé boosté par l'API LLM pour une analyse précise des compétences, la plateforme va plus loin. Elle innove en intégrant un module de simulation d'entretiens par l’IA, permettant aux candidats de s'entraîner de manière personnalisée selon le domaine et la langue. Enfin, pour clore le cycle de recrutement, JobeX embarque un système centralisé de planification et de gestion des entretiens réels entre les entreprisesItem Système de gestion des rendez-vous médicaux en ligne «MediCare»(Universite of Tlemcen, 2026-06-20) Ameur, Fayçal Seif EddineCe mémoire présente la conception et le développement de MediCare, une plateforme web de gestion de rendez-vous médicaux adaptée au marché algérien. Face aux limites des solutions existantes — nationales (e-Tabib, eSiha, DzDoc) et internationales (Doctolib, Zocdoc) —, MediCare propose une réponse locale intégrant la géolocalisation des médecins via la formule Haversine, la génération automatique de créneaux horaires, un système de pénalité des absences répétées et la vérification manuelle des licences médicales. La plateforme opère sur trois espaces distincts : patient, médecin et administrateur. Elle est développée avec Next.js 14, TypeScript et Appwrite, et déployée sur Vercel. Son modèle économique Freemium permet un accès gratuit aux patients et un abonnement payant pour les médecins souhaitant accéder aux fonctionnalités avancées.Item A Smart Platform for Management and Diagnosis of Multiple Sclerosis(Universite of Tlemcen, 2026-06-22) Bendada, MeryemMultiple Sclerosis is a serious disease that affects the central nervous system and is not always easy to diagnose. MRI plays a big role in detecting the lesions caused by this disease, but reading these images takes time and depends a lot on the experience of the doctor. The goal of this work was to use deep learning to help neurologists in this task, and to make the diagnosis and the follow-up of patients easier. To reach this goal, we first studied the medical side of the disease and the role of MRI in its detection. Then we presented the main ideas of machine learning and deep learning, and especially convolutional neural networks, which are well suited for image analysis. After that, we designed and built our platform, MyelineCare, with its AI engine MyelineVision. This engine is a CNN that we trained from scratch to classify FLAIR images into two classes, MS and Healthy, and to show the suspicious regions using Grad-CAM. The model gave very good results on the test set. Still, we tried to stay honest about these results: the images came from different sources, which can make the task easier than it really is, so the results should be confirmed later on a larger and more controlled datasets. It is also important to say that our platform is only a tool to help the doctor, and not to replace the doctor, because the final decision always belongs to the neurologist. In the end, this project allowed us to bring together the medical field and artificial intelligence, and to build a complete and usable platform. We learned a lot during this work, on the technical side as well as on the medical side. The platform can still be improved in the future, for example by working on 3D images, by adding lesion segmentation, or by testing it in real conditions with doctors. We hope that this work can be a small step toward a better use of artificial intelligence in the medical field. 80 SUMMERY,CONTRIBUTIONS AND LIMITATION,CONCLUSION Contributions and Limitations: This work contributes a complete, interpretable and deployable decision-support platform for Multiple Sclerosis, rather than an isolated classification model. It integrates a compact convolutional neural network of about 1.2 million parameters trained entirely from scratch on FLAIR slices into a usable clinical environment built on a React frontend, a FastAPI backend and a Supabase database. Around this engine, the platform provides the functionalities of a realistic clinical workflow: role-based authentication, patient management, MRI upload and analysis, Grad-CAM visual explanations, a probability score presented alongside McDonald_criteria context, report generation, longitudinal follow-up, a voice assistant and an administration module. By adding a lightweight, explainable classifier with a full management layer and framing the tool as a decision aid rather than a diagnostic replacement, MyLineCare is distinguished from the more specialised platforms reviewed in the state of the art. Its main contribution is therefore the demonstration of the technical feasibility of such an integrated, interpretable system, together with a working prototype that can serve as a foundation for clinically validated future development. The project also has clear limitations that must be stated honestly, the most important concerning the data. There is currently no large, public, unified FLAIR dataset containing both MS and healthy brains acquired under a common protocol, so the dataset had to be assembled from several heterogeneous sources the MS images from one collection and the healthy controls from others. As a result, the two classes differ not only in the presence of disease but also in scanner, intensity, resolution and preprocessing, which means the near-perfect results obtained (accuracy 99.94%, AUC 1.00) most likely reflect the model's ability to distinguish the origin of the images rather than true MS-specific features. These metrics should therefore be read as evidence that the training pipeline functions correctly, not as a measure of real clinical accuracy. Related limitations follow from the same constraint: the data consists of 2D slices rather than 3D volumes, the labels are image-level rather than lesion-level, the train/test split is performed at the slice level (risking leakage if slices of the same patient fall in both subsets), and the system was never validated on prospective clinical cases. These limitations define the natural direction of future work: validating the model on single- source or domain-harmonised data, enforcing a strict patient-level train/test separation, testing on external and prospectively collected cases with clinicians, and extending the analysis toward volumetric, lesion-annotated data. In summary, the value of this project lies in the design and implementation of a coherent, explainable and fully integrated MS support platform, and in the transparent analysis of its current diagnostic limitations an honest assessment that is itself an essential step toward responsible medical artificial intelligenceItem A Smart Platform for Management and Diagnosis of Multiple Sclerosis(Universite of Tlemcen, 2026-06-22) Bendadda, MeryemThis chapter has described the concrete implementation of the proposed intelligent platform for the detection of Multiple Sclerosis and the management of patients. Starting from a datasets ,followed by the design and training of a compact convolutional neural network of approximately 1.2 million parameters, trained from scratch to perform a binary classification of the images and to localize the lesion regions through Grad-CAM. The model achieved very high performance on the available test set, and these results were discussed clearly, identifying the diversity of sources nature of the data and the slice-level partitions well as the lack of datasets concerning MS all of that will be considered as factors that must be considered when interpreting the metrics. The chapter also presented the complete MyelineCare platform through its main interfaces, demonstrating how the artificial intelligence engine is integrated into a usable maintainable clinical tool covering authentication, patient management, MRI analysis, explainable results, report generation, and longitudinal follow-up. Together, these elements demonstrate the technical feasibility of the proposed solution and its capacity to assist neurologists in the diagnosis and monitoring of Multiple Sclerosis, while remaining a decision-support tool placed under the responsibility of professional neurologict.Item Gestion centralisée de comptes étudiants De la faculté des Sciences(Universite of Tlemcen, 2014-06-23) Amara, Alaeddine -; Benmoussa, LamiaCe mémoire traite de la gestion centralisée de comptes d’étudiants, dans le but de leur allouer un espace mémoire sur un serveur, afin d’éviter la perte d’informations, comme des fichiers de travail par d’autres étudiants, comme cela arrive fréquemment à l’heure actuelle, en plus du fait que les informations personnelles ou autres resteront privées pour le seul concerné. Le problème d’effacement de fichiers systèmes par inadvertance ou sciemment ou encore par des virus, est un problème persistant depuis des années, ce qui entrave le bon déroulement des séances de TP, pour cela nous avons utilisé les performances et les grandes possibilités qu’offre le système d’exploitation Windows Server 2008 Edition Entreprise, qui permet avec une grande facilité une bonne gestion centralisée, en créant des comptes étudiants auxquels, il faut s’authentifier avec un choix d’accès multiple entre les deux systèmes nécessaires aux TP, Windows et Linux. Ces comptes étudiants répondent à certains droits d’accès prédéfinis tels que l’interdiction d’utilisation des clés USB, l’empêchement d’effacement des fichiers systèmes tout en allouant un espace de stockage et un système garanti sans virusItem Réalisation d’une plateforme de gestion des patients dialysés et conception et exploitation d’un entrepôt de données (SMARTDIALYSE)(University of Tlemcen, 2017-06-20) Lachachi, Mohammed Charaf Eddine -; Ghernaout, MalikA travers ce projet, nous voulons améliorer la gestion des patients dialysé au sein du service de néphrologie du CHU de Tlemcen, en mettant en place une plateforme informatique (SMARTDIALYSE) qui vise à faciliter la tâche du corps médical, dans leur mission de garantir le bon fonctionnement du service tout en ayant une coordination avec les patients. En plus de SMARTDIALYSE, la réalisation de l’entrepôt de données, facilitera la prise de décision, et donnera une vision plus claire sur la situation des patients, en donnant la possibilité aux corps médical de visualiser et comparer les données recueilles pour chaque patientItem Repondération des concepts en utilisant les distances sémantiques dans le cadre de la catégorisation des textes(University of Tlemcen, 2017-09-28) Aait Ali, Ali; Saci,MoussaCe mémoire s’inscrit dans le cadre des problèmes liés à la repondération des textes, enfaite il existe plusieurs méthodes dont chacune d’elles possède des avantages et des inconvénients et on a montré qu’il est judicieux d’utiliser la méthode conceptuelle qui permet de considérer les sens des mots à l’intérieur des phrases parce qu’un mot est plus précis dans une phrase que si il était isolé. Ainsi la tokenization qui produit des phrases est plus efficace que celle qui produit des sacs de mots ou des n-gramsItem Application de Gestion de Clinique Médicale(University Of Tlemcen, 2025-06-26) BEkkal Brixi ,Mohammed El HadiDanslecadredenotreprojetAllianceMédical,nousavonsconçuetréaliséuneapplicationweb destinéeàgérerefficacementlesdossiersdespatients,lesmédecins,lesrendez-vous,lesprescriptionset lacommunicationentrelesdifférentsacteursduneclinique.LesystèmeaétédéveloppéavecLaravel5.4 pourleback-end,MySQLcommebasededonnéesrelationnelle.Pourlamodélisation,nousavonsutilisé UMLavecModelio,cequinousapermisdestructurerlesbesoinsfonctionnelsàtraversdesdiagrammes decasdutilisation,declassesetdeséquences.LasécuritéaétérenforcéegrâceàlutilisationdeJWT (JSONWebToken)pourlauthentificationAPI,ainsiqueduhachagedesmotsdepasseavecbcrypt,garantissantainsilaprotectiondesdonnéesmédicalessensibles.Ceprojetnousapermisdemettreen uvredesoutilsprofessionnelstoutenrépondantàunbesoinconcretdansledomainedelasanté.Item Plateforme Intelligente de Gestion Scolaire : Intégration de l’Analyse Prédictive et de l’IA pour une Éducation Personnalisée(Universite of Tlemcen, 2025-06-03) Traore, Moussa; Hadj Mahammed, SmailCe projet vise à répondre à l’insuffisance des systèmes traditionnels de gestion scolaire, qui peinent notamment à offrir des fonctionnalités avancées permettant d’accompagner efficacement les élèves. L’analyse de cette problématique révèle que, malgré l’existence de nombreuses solutions de gestion scolaire, des aspects essentiels tels que la prédiction des performances des élèves et la recommandation personnalisée de ressources pédagogiques restent encore peu exploités. Pour y remédier, nous avons conçu une plateforme intelligente permettant la prédiction des performances des élèves, la recommandation personnalisée de ressources éducatives ainsi que la simplification des tâches administratives.Item Medicim : Smart diagnostics et prescriptions des médicaments(University of Tlemcen, 2025-07-09) Bessaid, Zakarya; Benzemra, Fadia AmelL’augmentation des erreurs médicales et la surcharge d’informations dans les établissements de santé ont mis en lumière la nécessité d’outils numériques intelligents pour assister les professionnels dans leurs décisions cliniques. Notre projet Medicim répond à cet enjeu en développant une application web d’aide au diagnostic médical et à la prescription. Elle centralise les données du patient, facilite la consultation de son historique, propose des diagnostics potentiels via l’intelligence artificielle, et permet la génération d’ordonnances personnalisées. L’objectif est de réduire les erreurs, d’améliorer la qualité des soins, et de renforcer la collaboration entre les professionnels de santéItem EVALUATION DES METHODES DE DESAMBIGUÏSATION DANS LA CATEGORISATION DES TEXTES(University of Tlemcen, 2025-06-25) Maidri, Fatima ZohraLa classification automatique de textes constitue une tâche fondamentale en traitement du langage naturel, souvent confrontée au défi de l’ambiguïté lexicale des mots polysémiques. Cette recherche examine l’impact des méthodes de désambiguïsation lexicale (WSD) sur les performances de classification en évaluant cinq approches de WSD appliquées à quatre algorithmes de classification distincts. L’étude démontre qu’il n’existe pas de méthode de WSD universellement optimale, mais chaque algorithme de classification bénéfice d’une approche WSD spécifique. Les résultats expérimentaux montrent des variations significatives de performance selon les combinaisons testées, soulignant limportance de ladéquation entre la stratégie de désambiguïsation et lalgorithme dapprentissage. Cette recherche contribue à une meilleure compréhension de linteraction entre résolution dambiguïté sémantique et classification au tomatique, offrant des perspectives pour loptimisation des systèmes de traitement de textes. Cette étude suggère la nécessité dune approche adaptative dans le choix des méthodes de WSD selon le contexte classificatoire spécifique.Item L'assistant intelligent du médecin « SHIFAI »(University of Tlemcen, 2025-07-08) Ghennou, Abdelhadi; Benhamou, KhaledLes applications mobiles jouent un rôle crucial dans le domaine du tourisme, of frant de nombreux avantages aux voyageurs du monde entier. Elles permettent aux utilisateurs d’accéder rapidement à une multitude d’informations précieuses, telles que les attractions touristiques, les restaurants et les hébergements. Mal gré les progrès technologiques dans ce domaine, l’Algérie reste encore en retrait. C’est dans ce contexte que notre projet s’inscrit, avec la création de « Morchid », une application mobile de guide touristique pour l’Algérie. L’objectif princi pal est de fournir aux touristes une plateforme conviviale et informative pour découvrir et explorer les sites touristiques, l’histoire, la culture et la nature de l’AlgérieItem Aman : application mobile de gestion service financier(Universite of Tlemcen, 2025-06-26) Belgacem, YassineLa blockchain est une technologie disruptive qui transforme les fondements traditionnels des échanges économiques et financiers. Elle est essentielle pour améliorer la sécurité, la traçabilité et l’inclusion financière dans un monde de plus en plus connecté. En réponse à ces enjeux, nous avons développé Aman (أمان), une application mobile offrant des services financiers innovants et sécurisés, adaptés aux besoins du marché algérien. Nous avons d'abord étudié les impacts économiques de la blockchain, notamment sa capacité à réduire les coûts transactionnels, automatiser les processus via les contrats intelligents et favoriser les opportunités grâce aux DAO et au financement participatif par tokens. Ensuite, nous avons comparé les principales applications financières nationales et internationales pour positionner Aman dans les standards du secteur. L’architecture fonctionnelle du système a été définie par une modélisation UML détaillée, identifiant les besoins des utilisateurs et les cas d’usage. Enfin, la phase de réalisation a impliqué l’utilisation de FlutterFlow pour l’interface, Supabase pour la gestion du backend, ainsi que l’intégration des API de paiement, des services blockchain et d’un chatbot intelligent. Aman vise à rendre les services bancaires et d’investissement plus accessibles, transparents et modernes pour les particuliers et les entreprises en AlgérieItem Développement et réalisation d’une application mobile d’échange de services « Echange + »(University of Tlemcen, 2025-06-29) Taleb, Amel; Zerouali, NawelDans le cadre de ce mémoire, nous avons conçu une application mobile baptisée Échange+, destinée à faciliter les échanges de services entre utilisateurs en Algérie. Elle permet à chacun de publier des annonces, de rechercher des services selon la localisation et en filtrant par catégorie, de choisir un mode d’échange, et d’interagir à travers un système de notifications et d’évaluations. Pensé pour répondre à des besoins concrets du quotidien, cette application se veut simple, pratique et accessible à tous, tout en intégrant des fonctionnalités modernes comme la géolocalisation, l’authentification par réseaux sociaux, et un tableau de bord utilisateur. À travers ce projet, nous avons également envisagé un modèle économique durable basé sur des fonctionnalités payantes ou partenariats, permettant à l'application d’être source de revenus pour ses administrateursItem Conception et réalisation d’un système de sécurisation de la mobilité et de la livraison féminine(University of Tlemcen, 2025-07-01) Habri, Selma; Fettah ,Neda KawtherDans un contexte marqué par l'insécurité croissante dans les transports urbains et le manque de solutions adaptées aux besoins spécifiques des femmes, ce mémoire présente « PinkWay », une application mobile innovante pensée exclusivement par et pour les femmes. Le système propose deux services principaux : un service de transport sécurisé entre femmes assuré par des conductrices vérifiées, et un service de livraison féminine, garantissant confidentialité et confiance. Pour renforcer la fiabilité et l’exclusivité de la plateforme, « PinkWay » intègre des technologies avancées telles que la reconnaissance faciale et l’OCR, permettant de vérifier l’identité des utilisatrices. Ce projet vise à offrir un environnement numérique sûr, à promouvoir l’autonomie des femmes et à répondre de manière innovante à une problématique sociale souvent négligée.