Thèses de doctorat
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Item Artificial intelligence techniques for medical decision support : application to cardiovascular diseases(Université Badji Mokhtar Annaba, 2025) BOUKHAMLA, AssiaCardiovascular disease (CVD) remains a leading cause of death worldwide, and early diagnosis is critical to improving patient outcomes. Despite advances in diagnostic imaging, such as MRI and CT, challenges still need to be solved in terms of cost, long processing times, and the need for specialized expertise. Deep learning (DL) techniques, particularly convolutional neural networks (CNNs) and vision transformers (ViTs) have shown great promise in medical image analysis, particularly for segmentation and clas- sification tasks. However, limitations still need to beimproved across divers eclinical datasets, as well as the need for large annotated datasets to train models effectively.Item Contribution à l'utilisation de l'internet of things pour la gestion du système de transport intelligent(Université Badji Mokhtar Annaba, 2025) BOUBEDRA, SomiaIn this thesis, we propose an enhanced approach based on the Ant Colony Optimization (ACO) meta-heuristic that allows vehicle drivers to search for optimal routes in urban areas from different perspectives, such as shortness and rapidness. Furthermore, Vehicular Ad hoc Networks (VANETs) were introduced to enable direct communication between vehicles and infrastructure. However, practical applications of VANETs have faced challenges such as unstable network services, incompatible network architectures, and limitations in computing ability and storage space. Consequently, to address these shortcomings, vehicle networks are transforming into the Internet of Vehicles (IoV).Item Testing collective cyber-physical systems and embedded multi-agent systems(Université Badji Mokhtar Annaba, 2024) OUDINA, ZinaDesigning a high-confidence cyber-physical system (CPS) is required to guarantee the effectiveness and security of the system. The variability of the system makes the engineering requirements for CPS complex. Additionally, it is necessary to test CPS robustness because system errors and malfunctions can occur. The verification determines whether a system meets a set of requirements. Such cyber-physical systems are used in various essential fields, including air traffic, ransportation, energy, and oil and gas. Verification is critical for developing secure systems with high assurance levels. Defining a test strategy is critical to reducing costs and maximizing the efficiency of system development and manufacturing organizations.Item Utilisation des forêts aléatoires pour améliorer les performances d'un système de raisonnement à partir de cas médical(Université Badji Mokhtar Annaba, 2024) TARCHOUNE, IlhemNotre objectif consiste à garantir la recherche d’un cas qui soit le plus facile à adapter afin d’améliorer la performance du RàPC. Les performances de l’utilisation des forêts aléatoires (FA) améliorées sont évaluées sur plusieurs bases de données médicales. Les résultats obtenus sont satisfaisants et très encourageants et montrent l’efficacité des forêts aléatoires comme outils de classification et de raisonnement diagnostique.Item Protection de la vie privée des utilisateurs sur le web(Université Badji Mokhtar Annaba, 2025) ZAIMI, RaniaOur thesis aims to conduct a study on privacy protection on the Internet. We have chosen to narrow this issue by focusing on the challenge of safeguarding personal data against Phishing, the most prevalent type of attack in the cybersecurity realm for identity theft. Phishing is a fraudulent activity in which individuals and organizations are lured to visit malicious URLs and share their personal data, including passwords, credit card details, and other personal information, directly impacting their online privacy. These deceptive attacks are strategically executed to deceive users into believing they are interacting with a trustworthy website or online service to steal their account information for malicious purposes.Item Une approche hybride : raisonnement à partir de cas et apprentissage profond appliquée aux données médicales(Université Badji Mokhtar Annaba, 2024) GASMI, SafaCette thèse développe des approches hybrides novatrices combinant le raisonnement à partir de cas (RàPC) et l'apprentissage profond pour deux problématiques cruciales de santé publique. L'objectif est de tirer parti des forces complémentaires de ces deux paradigmes de l'intelligence artificielle afin d'obtenir des solutions robustes, transparentes et personnalisées pour le diagnostic médical.Item Les approches ensemblistes pour la classification multi-label des données à grandes échelles(Université Badji Mokhtar Annaba, 2024) GUEHRIA, SoniaL'étude de recherche menée dans cette thèse s'articule autour de deux nouvelles approches ensemblistes: ConfBoost et DisEMLC. L'objectif visé par ces deux approches est de développer des systèmes robustes et généralisables, capables de relever les défis surmentionnés, tout en assurant la scalabilité des DML. L'approche ConfBoost constitue un méta-modèle qui combine plusieurs Classifieurs Ensemble Multi-Label complémentaires et hétérogènes, tels qu'ECC, EPS, RAKEL, RF-PCT. Cette approche repose sur un paradigme de Stacking pondéré, utilisant une pondération des labels couplée à des seuils ajustés. Des expériences approfondies menées sur des ensembles de données Multi-Label de référence ont mis en évidence l'efficacité et le potentiel de ConfBoost en tant que méthode avancée pour les tâches de Classification Multi-Label.Item Conception d'un système coopératif basé sur les réseaux ad hoc véhiculaires(Université Badji Mokhtar Annaba, 2024) BRAHMIA, HaneneUn système de communication basé sur les réseaux ad hoc véhiculaires (VANETs) est une infrastructure de communication sans fil spécifiquement conçue pour les véhicules en mouvement. Il vise à améliorer la sécurité routière, l'efficacité du trafic et à fournir des services intelligents aux conducteurs.Dans ce but nous proposons un écosystème de communication capable de s'adapter rapidement aux changements dans l'environnement routier, tout en fournissant des fonctionnalités avancées telles que l'optimisation du trafic et des services intelligents. Cela permet une gestion proactive du trafic, optimisant les itinéraires en temps réel pour minimiser les congestions et améliorer l'efficacité du réseau routier. L'architecture proposée offre une évolutivité qui permet d'intégrer de nouvelles fonctionnalités et applications au fur et à mesure de l'évolution des besoins des VANETs. Ainsi, la combinaison des VANETs avec l'architecture SDN apporte des améliorations substantielles en termes d'efficacité opérationnelle, et de réactivité du système, offrant ainsi une solution innovante pour les réseaux de communication véhiculaires. Afin de valider les idées proposées dans ce travail, nous choisissons un scénario intégrant un tronçon de route très fréquenté de notre ville Annaba sur le quelle est appliqué l’architecture proposée.Item La recommandation dans la scénarisation pédagogique basée réseaux sociaux pour un environnement E-Learning(Université Badji Mokhtar Annaba, 2024) GASMI, SaraCette thèse porte sur le développement d'un système de recommandation de scénarios pédagogiques désigné par CBRS (Case-Based Recommender System), visant à assister les enseignants dans leur processus de scénarisation. CBRS analyse un corpus de scénarios existants afin d'en extraire et de recommander les plus pertinents. Chaque scénario recommandé peut ensuite être personnalisé par l'enseignant via une interaction avec le système.Le système a été implémenté via une interface web intuitive et des composants logiciels standards. Deux expérimentations ont été menées pour valider l'approche, dans un environnement réel avec des enseignants et des apprenants dans deux universités algériennes : l'Université Chadli Bendjedid à El-Tarf et l'Université Badji Mokhtar de Annaba. La première révèle la pertinence perçue et l'utilité du CBRS pour assister les enseignants. La seconde démontre la fiabilité des performances de notre technique de recommandation sur des algorithmes de base.En fin, cette recherche ouvre des perspectives prometteuses pour l'exploitation des technologies de recommandation dans le domaine de l'ingénierie pédagogique, et appelle à de futurs développements.Item Robust deep learning models for computer-aided detection applied on skin cancer(Université Badji Mokhtar Annaba, 2024) SAHIB, KhouloudMalignant melanoma, an extremely fatal form of skin cancer, is becoming more common, particularly among individuals with fair skin who are exposed to sunlight. Melanoma may be efficiently treated in its early stages, therefore early detection is crucial for increasing survival chances. Dermatologists play an important role in melanoma detection by examining ermoscopic clinical characteristics such as lesion boundaries and pigment networks, which are essential indications of the illness. However, this approach can be difficult and time-consuming due to differences in lesion size and color, low contrast, and the presence of components such as hair, lubricants, and air bubbles that can interfere with an accurate diagnosis, even for experts.The proposed framework aims to improve the accuracy and efficiency of identifying and classifying skin lesions, particularly melanoma, using deep learning methods. The framework involves several stages: preprocessing, skin lesion segmentation, and lesion classification. In the preprocessing stage, a Gaussian filter is applied to enhance the image quality by reducing artifacts such as fog, hairs, marks, and stains. Also, the region of interest is extracted, and unnecessary portions of the image are removed through automatic cropping.The key component responsible for classification is the Inception-ResNet block, which combines the Inception module with a residual neural network, giving the network the flexibility to learn features at various scales. The suggested models are evaluated on four publicly available datasets: ISIC 2016, ISIC 2017, ISIC 2018, and PH2. W-net and ?-net models achieved high accuracy levels (over 97%) on all databases, outperforming existing methods and offering better sensitivity, specificity, Jaccard index, and dice similarity. In contrast, the Inception ResNet network’s performance for classification varies depending on the dataset and evaluation metrics. The results were then compared to current approaches in the literature, demonstrating that our suggested strategy is accurate, and efficient in both the segmentation and classification of skin lesions.Item Etude de la diversité la nouveauté pertinence dans les systèmes de recommandation(2021) Berbague, Chems eddineRecommender systems are an active research filed essentially in the domain of e-commerce, whereas the objective is to satisfy the users. The main task of a recommender system consists of modeling the users' behaviour by mining their past data to identify their preferences patterns, and recommending them the most interesting items. Such systems have known use in e-commerce, social media applications, and web personalizing.Item Detection and understanding of objects in an image sequence(Université Badji Mokhtar Annaba, 2024) HALLACI, SamirThis study explores the use of object detection and understanding in a series of images to diagnose COVID-19, alongside analyzing individual chest X-rays. By employing convolutional neural networks (CNNs) with adequate preprocessing steps, the model extracts patterns and temporal dependencies from sequential imaging data, aiding in monitoring disease rogression, treatment effectiveness, and predicting outcomes. The COVID-19 pandemic, originating in Wuhan, China, in 2019, has spread to over 200 countries, imposing a significant burden on global health systems and the economy. The pressing need for quicker and more accessible diagnostic methods has become apparent, especially in resource onstrained regions. Early detection can aid in reducing mortality rates and preventing disease transmission. While reverse transcription polymerase chain reaction (RT-PCR) tests have been widely utilized as a reliable method for detecting the virus, they have drawbacks such as being time-consuming, costly, and risky for healthcare workers due to close patient contact. In response to these challenges, medical imaging techniques like X-rays have been employed for COVID-19 screening due to their speed, safety, and wider availability compared to traditional methods. Integrating artificial intelligence (AI) into image processing has shown promising results in accurately distinguishing between normal and diseased chest radiographs, aiding in early diagnosis and patient management. In this study, we propose a deep learning model to analyze COVID-19 chest X-rays, aiming to address the limitations of PCR testing and enhance diagnostic efficiency and challenges including limited training data, impacting model generalization.Item Artificial intelligence applied to algerian dialect translation(2023) Slim, AmelThe Algerian dialectis spoken by over 40 million people in the Algeria country. This dialect has developed over centuries, influenced by Arabic, French, and Berber languages. As a result, it has itsown distinct vocabulary, grammar, and pronunciation, whichmakesiteasier to use than the official language. Despiteits unofficialstatus, the Algerian dialectiswidely spoken and understoodthroughout the country, serving as a reminder of Algeria's complex linguistic heritage. Over time, this dialect has become an essential part of Algerian culture and identity, reflecting the richhistory of immigration and cultural exchange that has shaped the region.Item Classification des ressources partagées dans un système de cloud basé sur un système p2p(2023) Achache, AbirDepuis son émergence, le Cloud Computing est perçu comme une technologie révolutionnaire dans le secteur des technologies de l'information, qui a réussi à changer la façon dont l'informatique est abstraite et utilisée sur une infrastructure tierce distante. Il est désormais un paradigme technologique universel de l'informatique orientée services, dans lequel les ressources et les solutions informatiques sont délivrées sous forme de services à la demande.Item Vérification formelle pour des applications sous nfc(2023) Nabet, AïchaLa sensibilité au contexte est un domaine contemporain attirant l'attention de la communauté scientifique par sa capacité inouïe d'adaptation de comportement par rapport à des données spécifiques pouvant être tirées de l'environnement, formant un contexte. Cette technologie s'appuie sur la bonne perception de l'environnement. Near Field Communication 'NFC' offre un ensemble d'objets capables de jouer le rôle de collecteurs de contexte. L'intégration de la NFC dans ce domaine permet de créer un type particulier d'application appelé 'application sensible au contexte sous NFC'.Item Identification des expressions faciales des visages des apprenants dans unmilieu d'apprentissage en ligne(2023) Chebah, OuafaLa reconnaissance d'émotions est l'un des aspects les plus importants de l'informatiqueaffective dont l'un des objectifs est l'étude et le développement d'interactions comportementales et émotionnelles entre humains et machine. Des recherches récentes ont montré la nécessité de prendre en compte le facteur émotionnel dans les systèmes d'Interaction Homme Machine, et plus particulièrement dans les systèmes d'enseignement à distance'e-learning'. En effet, la réussite du tout processus d'apprentissage dépend grandement de l'état émotionnel de l'apprenant, car les émotions jouent un rôle fondamental dans tout processus cognitif et se révèlent primordiales lors de l'apprentissage. Parmi les différentes méthodes utilisées pour la détection de la variation de l'état émotionnel de l'apprenant, les expressions faciales occupent une place de premier plan dans la communication non-verbale et constituent le moyen le plus direct pour l'expression des émotions.Item Towards a smart and efficient weather forecasting model based deep learning(2023) Zouaidia, KhouloudThe weather is one of the most crucial components that surround and impact almost everything in our everyday lives. Several studies on this subject have been conducted in order to determine practical strategies to exploit the power of nature for our beneft. or, at least, to reduce its tragic disasters. This is what gave origin to the modern science we know today under the name of weather forecasting(WF). Several global climate afecting features are combined to impact the weather, and the most challenging one is the wind parameter with its factuated nature and unpredictable behaviour.Item Decision Making In Autonomous Systems(2023) Rais, Med SaberThe appearance of Machine Learning and Deep Learning techniques under the Artificial Intelligence field provided new potentials in various fields of automation. One of the most anticipated technologies the world is waiting for its full appearance which relies on these techniques is Autonomous Vehicles. This technology has known multiple transformations over the last 100 years, till reaching high levels of autonomy nowadays. Though, this technology is very complicated and has a lot of limitations that researchers need to overcome before its full lunch.Item La fouille de données à la découverte de motif(2023) Hadiby, SelouaCancer remains one of the deadliest diseases of our time, characterized by abnormal growth and spreading of cells in the body. Bioinformatics is critical in advancing drug development for cancer, utilizing genomic and proteomic data to identify potential drug targets and design targeted therapies. This thesis focuses on drug discovery, specifically virtual screening using predictive models to classify active and inactive molecules with specific receptors. The receptors studied in this thesis are CDK1, a protein kinase over expressed in various types of cancer and a potential target for cancer therapy, and BRCA1, a tumor suppressor gene crucial in maintaining genome stability, with mutations associated with increased risks of breast, ovarian, and other cancers.Item Identification biométrique par l’iris(Université Badji Mokhtar Annaba, 2022) Tounsi, SouheilaLa biométrie par l’iris représente une des méthodes les plus fiables et les plus performantes à cause de son faible taux d’erreurs. Ces performances ont été observées dans des situations contrôlées, qui imposent des contraintes lors de l’acquisition pour l’obtention d’images de bonne qualité. Relâcher ces contraintes, au moins partiellement, implique des dégradations de la qualité des images acquises et par conséquent une réduction des performances de des systèmes de reconnaissance de l’iris, pour contourner le problème, il est possible d’exploiter l’information la moins bruitée de l’iris à savoir la collerette. Une des principales solutions proposées dans la littérature pour remédier à ces limites est d’améliorer l’étape de segmentation de l’iris. L’objectif principal de ce travail de thèse a été de proposer des méthodes originales pour la segmentation des images dégradées de l’iris.