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    E-HEALTH REVOLUTION : CONCEPTION ET IMPLEMENTATION D’UN SYSTEME D’HOPITAL INTELLIGENT
    (University of Tlemcen, 2025-06-24) Bourek, Mohammed El Amine; Bouchouar, Mohammed Amine
    Ce mémoire présente la conception et l’implémentation d’un système d’hôpital intelligent dans le contexte de la révolution E-Health. À travers cinq chapitres, nous explorons les fondements théoriques, les technologies émergentes, et les solutions pratiques pour moderniser les établissements de santé. Le premier chapitre introduit les concepts fondamentaux de l’E-Health et l’importance des systèmes hospitaliers intelligents dans le paysage médical contemporain. Le deuxième chapitre analyse les technologies existantes et les défis actuels dans le domaine de la santé connectée. Le troisième chapitre détaille notre approche méthodologique et les choix technologiques pour le développement du système. Le quatrième chapitre présente l’implémentation concrète de notre solution, incluant l’architecture système et les fonctionnalités développées. Enfin, le cinquième chapitre évalue les résultats obtenus et propose des perspectives d’amélioration. Notre système intègre des technologies de pointe comme l’IoT, et l’intelligence artificielle pour offrir une solution complète de gestion hospitalière, améliorant ainsi l’efficacité des soins et l’expérience patient
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    Simplification De La Gestion Restaurantale Par Une Application Mobile
    (University of Tlemcen, 2025-06-29) Boudjakji, Mohammed Khallil
    Ce mémoire décrit la conception et la réalisation de RestoApp, une application mobile multiplateforme développée dans le cadre d’un projet de fin d’études. Destinée à digitaliser la gestion des restaurants, elle offre des fonctionnalités telles que la réservation de tables, les commandes en ligne, le paiement sécurisé et la fidélisation des clients. Développée avec Flutter pour le front-end et PHP/MySQL pour le back-end, l’application s’appuie sur une architecture modulaire. Ce projet illustre l’impact des technologies mobiles sur la modernisation du secteur de la restauration en Algérie
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    Intrusion Detection System (IDS)
    (University of Tlemcen, 2025-07-09) Bensenouci ,Abir
    As cyberattacks become stealthier and more sophisticated, detecting them becomes a major challenge for security systems. This project examines major cyber threats such as phishing, DDoS, and DNS tunneling, and then looks at the strengths and weaknesses of different types of IDS. The focus is on DNS tunneling - a covert method of data exfiltration. To address this problem, we developed a custom IDS in Python using Scapy. It monitors DNS traffic in real time, detects anomalies using whitelists, and notifies administrators of suspicious activity. The system was tested in a virtual lab using the Iodine tool and was proven to be effective in identifying DNS tunneling with a very low false positive rate. This work highlights the value of custom IDS solutions in combating modern cybersecurity threats.
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    Développement d’un package Node-RED dédié aux réseaux d’eau : Water Network
    (University of Tlemcen, 2025-06-28) Benaissa, Hanane; Zitouni, Ikram
    L’objectif de ce projet est de développer un package personnalisé appelé “Water-Network” sous Node-RED, dédié à la gestion intelligente des réseaux d’eau. Ce package intègre des noeuds spéci fiques pour le tableau de bord, SVG, SQL et Modbus, permettant respectivement la supervision graphique, la visualisation schématique, la gestion des données et la communication industrielle. Pour valider le fonctionnement du package, un prototype a été mis en place en utilisant un Rasp berry Pi, connecté à différents équipements tels que des capteurs de niveau et de pression, des pompes et des vannes. L’ensemble du système est contrôlé via l’interface graphique du package, ce qui permet d’afficher les mesures en temps réel et de contrôler directement les actionneurs dans un environnement de test représentatif d’un réseau hydraulique automatisé
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    Vers un cadre de distribution efficace pour les systèmes de gestion de données RDF distribué
    (University of Tlemcen, 2025-06-23) Saidi,Sabah Esmaa; Abdellaoui,Aya
    L’explosion des données est devenue le centre des préoccupations de plusieurs secteurs, économiques, scientifiques et sociétaux. Dans ce contexte, de nombreux défis sont lancés dans le but de gérer la collection, le traitement et l’exploration de ces données. Les travaux de ce projet de fin d’études s’intègrent dans le cadre du système de gestion de données RDF distribué PQDAG, développé au sein du laboratoire LIAS (ISAE-ENSMA). Notre objectif consistait à analyser les limites du mécanisme de transfert initial de PQ DAG, puis à concevoir une solution plus modulaire et performante. Ainsi, nous avons proposé un nouveau framework baptisé EGFDT (Enhanced Generic Framework for Data Transfer), permettant de gérer les transferts de données de manière efficace et extensible. Ce framework intègre plusieurs stratégies de transfert efficaces, notamment le broadcast et le shuffle, qui sont omniprésentes dans le système PQDAG. Toutefois, sa conception générique lui permet de s’intégrer facilement à d’autres systèmes distribués présentant une architecture similaire à celle de PQDAG. L’efficacité de notre solution a été validée expérimentalement à travers une série de tests réalisés sur une infrastructure OpenStack.
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    Prédiction des Crises d’Épilepsie à l’aide des Séries Temporelles Multivariées - EEG -
    (University of Tlemcen, 2025-06-29) Bensouna, Manel; Benyoub, Malek
    Les crises d’épilepsie, imprévisibles et potentiellement dangereuses, représentent un défi clinique majeur en neu rologie. L’électroencéphalogramme (EEG) constitue un outil central pour la surveillance cérébrale, mais son analyse manuelle, fastidieuse et sujette à l’interprétation, limite son efficacité en contexte de détection précoce. L’intelligence ar tificielle, et en particulier l’apprentissage profond, offre une alternative puissante en automatisant l’analyse des signaux EEG et en permettant l’extraction de motifs complexes. Ce travail propose une approche basée sur le deep learning pour la prédiction des crises d’épilepsie à partir des signaux EEG, en s’appuyant sur le jeu de données CHB-MIT. Il explore un modèle hybride combinant CNN, Bi-LSTM et Transformer afin d’extraire efficacement les caractéristiques spatiales et temporelles des signaux EEG. Le modèle a montré une capacité prometteuse à distinguer les états cérébraux interictal et préictal. En complément, une application mobile a été développée afin d’intégrer ce système de prédiction dans un outil accessible et réactif. Bien que des améliorations restent possibles, ces résultats mettent en lumière le potentiel des approches d’apprentissage profond pour renforcer les systèmes de surveillance intelligents, et ouvrir la voie à une prise en charge plus anticipative et personnalisée de l’épilepsie
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    Optimisation du placement des applications et &quilibrage de charge dans un environnement Fog Computing
    (University of Tlemcen, 2025-06-28) Chemloul, Fadila Sarra; Ferouani, Anfel
    Minimiser la latence et améliorer la qualité de service dans un environnement Fog Computing représentent des défis majeurs pour les applications temps réel comme la e-santé.Dans ce projet de fin d’études, nous avons étudié deux approches hybrides afin d’optimiser le placement des applications et équilibrer la charge entre les nœuds : la combinaison Weighted Round Robin (WRR) avec Least Connections (LC), ainsi que l’algorithme méta-heuristique Ant Colony Optimization (ACO) également associé à LC. L’objectif est de déterminer laquelle de ces approches offre les meilleures performances en termes de répartition des applications et de réactivité du système. Les simulations effectuées dans cette étude ont été réalisées à l’aide du simulateur iFogSim et les résultats obtenus sont jugés satisfaisants,montrant une amélioration significative en termes de latence et de temps de réponse.
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    Squirrel Search Algorithm pour l’ordonnancement des tâches dans le Cloud computing
    (University of Tlemcen, 2025-06-24) Belkhodja,Oussama; Dif, Ali Amine
    Le Cloud computing est une avancée technologique qui offre un accès facile et sûr aux informations et services stockés sur des serveurs éloignés, assurant ainsi un service de haute qualité et une disponibilité continue. Cette étude porte sur l’optimisation multi-objectifs dans le Cloud computing en utilisant l’algorithme de recherche des écureuils, avec pour objectif de réduire le makespan, le coût et la consommation d’énergie. La problématique abordée concerne l’ordonnancement des tâches sur les différentes machines virtuelles. Notre méthode a démontré de meilleures performances en comparaison avec les deux méthodes approchées (NSGA-II et PSO). Nous avons utilisé CloudSim comme simulateur et nous avons créé l'interface utilisateur en Java afin de rendre les interactions avec le simulateur plus faciles.
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    EL-MARINA-1622 CONCEPTION ET RÉALISATION D’UN SYSTEME POUR LE SECTEUR MARITIME
    (University of Tlemcen, 2025-07-08) Bezzeghoud, Mohammed; Benyoub, Zakaria
    Ce mémoire présente EL-Marina-1622, une plateforme innovante pour la gestion numérique des activités portuaires, couvrant les secteurs de la pêche et du transport maritime. Le chapitre I introduit les concepts clés du domaine, notamment les rôles des acteurs comme le mandateur et l’UGP, et met en lumière les problèmes actuels liés à la collecte manuelle et partielle des données portuaires. Le chapitre II développe l’analyse des besoins fonctionnels et non fonctionnels du système, suivie d’une modélisation UML complète (cas d'utilisation, classes, séquences) pour concevoir une solution efficace et modulaire. Le chapitre III détaille la mise en œuvre technique : développement des microservices backend avec ExpressJS, conception d'interfaces Flutter adaptées à chaque acteur, et déploiement sur Docker. L'ensemble constitue une solution moderne et robuste pour améliorer la traçabilité, la gestion des ventes, des réservations et l’exploitation des données dans les ports algériens.
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    White Shark Optimisation Algorithm pour l’ordonnancement des tâches dans le Cloud computing
    (Univeersity of Tlemcen, 2025-06-28) Medjdoub, Mohammed Yacine
    L’ordonnancement des tâches joue un rôle essentiel dans l’optimisation des performances d’un environnement de Cloud computing. En effet, les fournisseurs et les utilisateurs des services Cloud poursuivent des objectifs souvent divergents, rendant la gestion des ressources complexe. Un ordonnanceur efficace doit ainsi proposer un équilibre satisfaisant entre ces différentes contraintes. Ce travail s’inscrit dans cette problématique en cherchant à optimiser l’affectation des tâches aux machines virtuelles. Pour cela, nous avons exploité la métaheuristique White Shark Optimizer (WSO) en intégrant trois métriques de qualité de service (QoS) : le makespan, le coût et l’énergie. L’évaluation des performances a été réalisée à l’aide de CloudSim, et les résultats obtenus démontrent l’efficacité de l’approche proposée.
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    Classification of white blood cell from cellular hematology images
    (University of Tlemcen, 2025-06-30) Abbes,Abd Ennour; Nahal, Selsabil
    This work presents a system for automated analysis of white blood cells in microscopic blood smear images for the detection and classification of leukemia subtypes. We constituted and preprocessed a data game of over 18 000 labeled white blood cell images covering four categories of leukemia as well as healthy samples. With the help of feature-refined convolutional neuronal networks, we obtain high accuracy to distinguish subtle morphological differences between these subtypes. The classifier is then integrated into desktop, web and mobile applications, offering real-time inference and a user-friendly interface for clinicians. The experimental results show the robustness of the system in the face of coloration variations and its interest for an early diagnosis.
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    Détection automatique de contenus générés par IA dans les textes français.
    (University of Tlemcen, 2025-06-26) Taibi, Mohammed Ibrahim; Tabti ,Ayoub
    L’évolution rapide des modèles d’intelligence artificielle générative, tels que GPT-4 et LLaMA, a amplifié les défis liés à la détection de textes générés automatiquement, particulièrement en langue française. Dans ce contexte, nous avons développé un système de détection automatique des textes IA « TTDetect » basé sur le modèle CamemBERT, un Transformer pré-entraîné pour le français, combiné à des analyses heuristiques des caractéristiques linguistiques. Notre système, intégré dans une interface intuitive avec Streamlit, analyse les structures textuelles et les similarités sémantiques. TTDetect est évalué sur un corpus de 2000 textes, il atteint un F1- score de 90.9%. Ensuite, nous avons testé son efficacité sur différents domaines à savoir : Journalisme , Education , Cybersécurité. Les résultats montrent une efficacité notable, avec un potentiel d’amélioration via l’intégration de modèles hybrides et l’optimisation pour des textes paraphrasés
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    Implementation of an access control protocol in an IoT environment
    (University od Tlemcen, 2025-07-02) Louriachi, Mohammed Abderrahmane
    This final-year project explores the implementation of access control in industrial environments where IoT objects are used to operate and monitor machines. The approach adopted for this system is based on decentralised access control. This is guaranteed by the use of an attribute based cryptographic system, represented by the MA-ABE approach (Multi-Authority Attribute Based Encryption). The result is a platform that enables an organisation’s authorities to control user access to I
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    Systemic Approach to Categorizing and Modeling Requirements Development of a Support Tool for the SMART Method
    (University of Tlemcen, 2025-06-29) Boukarabila, Rihab Wahiba
    This thesis focuses on the development and evaluation of the first functional module of a system supporting the SMART method (Systemic Approach of caTegorizing and Modeling Requirements), called ExpertDASH. This expert-centered web application is designed to facilitate the structuring of early-stage requirementsthrough hierarchical models such as the R2F Framework (Generic Subjects and Influencing Factors). The ExpertDASH platform enables experts to define the semantic foundation that will later be used in additional modules such as AnalystDASH, where analysts will complete the requirement lifecycle. The system was implemented using Laravel, Vue.js, and MySQL, following an MVC architecture for scalability and modularity.
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    Système intelligent de surveillance médicale à distance basé sur un bracelet intelligent – Health Guard
    (University of Tlemcen, 2025-07-01) Chekaf, Soufiane; Mehiaoui, Badreddine
    Notre projet vise à développer un système de télésanté innovant, basé sur un bracelet médical intelligent appelé "Health Guard", équipé de biocapteurs et d'un module ESP32 pour surveiller l'état de santé des utilisateurs, en particulier des personnes âgées, des enfants, des patients atteints de maladies chroniques, et même des individus en bonne santé. Il envoie des données en temps réel à une application Web qui facilite le suivi par les médecins et les familles des patients, comme le suivi de la localisation, les rappels de rendez-vous pour les médicaments et la surveillance du niveau de charge de la batterie, tout en fournissant des alertes instantanées en cas d'urgence situations.
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    Plate-forme numérique(site web)pour la gestion des Tickets d’un complexe sportif
    (University of Tlemcen, 2025-06-26) Benaceur, Hanane ; Merabet, Amel
    Ce projet porte sur le développement d'une plate-forme numérique pour la gestion d'un complexe sportif, intégrant l'organisation d'événements, les réservations en ligne, les abonnements et les paiements sécurisés. La solution vise à optimiser la gestion des ressources, améliorer l'expérience utilisateur et simplifier les tâches administratives grâce à une application web interactive et sécurisée. Utilisant des technologies modernes (PHP, JavaScript, MySQL, Stripe), la plate-forme propose des fonctionnalités telles que la validation de tickets par QR code, la visualisation 3D des sièges, des statistiques en temps réel et des notifications automatisées. Elle répond aux problématiques comme les files d’attente, les erreurs manuelles et le contrôle d’accès inefficace.
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    Système de détection d’intrusions intelligent pour l'Internet des véhicules
    (University of Tlemcen, 2025-06-25) Bendahmane, Yousra ; Bekkoucha, Fadia
    La sécurité des réseaux informatiques est devenue essentielle face à la multiplication des cyberattaques. Les systèmes de détection d‘intrusions (IDS) sont au cœur de cette protection, mais les méthodes classiques peinent à détecter des attaques de plus en plus sophistiquées. L‘intelligence artificielle, et plus précisément l'apprentissage automatique (ML), grâce à sa capacité d‘apprentissage et d‘adaptation, apparaît comme une solution prometteuse pour améliorer l‘efficacité des IDS. Ce projet vise à explorer comment l‘intelligence artificielle peut renforcer la détection d‘intrusions et faire évoluer la cybersécurité vers des systèmes plus intelligents et autonomes.
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    Etude et Dimensionnement d’un système Photovoltaïque de pompage d’eau à différentes profondeurs dans la Wilaya de Tlemcen
    (University of Tlemcen, 2022-06-18) Zenatii, Ouafa
    e travail présente une étude de dimensionnement de pompage d’eau par un système solaire photovoltaïque dans notre wilaya de Tlemcen. Dans ce contexte nous avons fourni, en première étape, une étude générale sur un ensemble de 76 forages opérationnels dans treize communes de Tlemcen pour trois catégories de besoin que nous avons proposé, afin de ressortir, un modèle empirique permettant de déduire directement la puissance crête et le nombre des panneaux à envisager, pour pomper de l’eau à n’importe quelle profondeur de la nappe d’eau de Tlemcen. Dans la deuxième étape, nous avons présenté le dimensionnement d’un système PV destiné au pompage d’eau pour la piscine semi olympique situé à Sebdou (Tlemcen). Le besoin hydraulique de la piscine est de 50 m3 /jour. L’idée principale, consiste à introduit la notion du mois le plus défavorable (mauvaise irradiations solaires). Pour cela, nous avons utilisé un angle d’inclinaison de 45° dans le but de maximiser cette irradiation durant ce mois et assurer le bon fonctionnement de système tout le long de l’année et sur cette base, nous avons effectué le calcul de l’énergie nécessaire et le choix des composants du système PV ainsi que la configuration économique. Les résultats obtenus montrent que ce système nous a permis d’obtenir un bénéfice de 63.63% dans l’énergie électrique consommée par rapport à l’ordinaire basée sur l’énergie fossile. Ce résultat intéressant confère à l’étude proposée une fiabilité importante.
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    Respect de la vie privée de la localisation dans le Facebook
    (University of Tlemcen, 2019-09-19) Chergui, Yasmina
    La protection de la vie privée est désormais devenue un défi à relever et un axe de recherche en plein effervescence. En dépit de cette contrainte, les utilisateurs deviennent de plus en plus exigeants et veulent avoir accès à des différents services, tels que la localisation, les réseaux sociaux, les divertissements tout en assurant la protection de leur vie privée. En d’autres termes tout le monde veut utiliser les OSNs sans pour autant être épiés ou suivis durant leur déplacement par exemple en voiture ou par un autre moyen de transport. Nous présentons dans ce travail une solution pour les utilisateurs de Facebook comme outil de protection sur leurs vies privées contre les services de localisation. Nous proposons une conception et l’implémentation de l'application mobile pour résoudre le problème de violation de la vie privée contre la localisation sur Facebook, nous avons utilisé dans l'application le principe des zones privées définies par l'utilisateur ainsi la notification pour désactiver la localisation de Facebook en cas ou il pénètre dans ces zones.
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    La détection de chute des personnes âgées via une application mobile
    (University of Tlemcen, 2019-07-06) Ramdane Mamcha, Bouchra -; Semahi, Ikram
    L'objectif du projet est de développer une application Android capable de détecter d'éventuelles chutes chez les personnes âgées. Les chutes chez les personnes âgées inquiètent beaucoup leur famille ainsi que le personnel médical, des blessures non traitées chez les adultes âgés de 60 ans ou plus peuvent entraîner des risques graves et des problèmes de santé. C'est la motivation derrière de développement d’une application spéciale pour les personnes âgées qui détecte une chute et envoie des messages d'alerte contenant toutes les informations nécessaires. Les messages d'alerte contiennent des informations utiles sur les personnes à risque, telles que sa localisation, les directions correspondantes sur Maps, En cas de fausses alertes, les personnes âgées peuvent cesser d'envoyer l'alerte. Les applications mobiles peuvent détecter les chutes potentielles et grâce à une interface conviviale qui peut être utilisée pour alerter le médecin et toute autre personne prenant soin de senior