• Estimateurs récursifs par noyaux 

  Benachour, Sonia; Boutegrabet, Lydia; Zougab, Nabil ; promoteur (Université Abderramane Mira-Bejaia, 2024)

  Dans ce travail, nous avons étudié la fonction de densité de probabilité en utilisant à la fois les estimateurs récursifs et non récursifs par la méthode du noyau pour des données indé- pendantes. Nous avons également ...
• Creation et implémentation d'un data-set en Tamazight sur une plateforme de reconnaissance vocale 

  Adrar, Lisa; Saadi, Narimane; Asli, L. ; promoteur; Zaidi, A. ; promoteur (Université Abderramane Mira-Bejaia, 2024-07-02)

  Dans le cadre de ce travail, notre objectif etait de développer un systéme de reconnaisssance de la parole pour la langue kabyle, en utilisant la platforme kaldi et en se basant sur une etape cruciale qui est la création ...
• Résolution de Problème de Découpe par l'approche du PLNE 

  Ibrahim, Sarah; Lagab, Fairouz; Khimoum, Noureddine;promoteur (Université Abderramane Mira-Bejaia, 2024)

  Au terme de ce mémoire, nous pouvons dresser un bilan global de notre travail d'étude et de recherche. Nous nous étions fixé pour objectif principal de développer une solution innovante pour optimiser la découpe de carton ...
• Reconnaissances vocale des lettres des la langue Amazighe (Kabyle) 

  Tetah, Ikram; Bournine, Ikram; Zaidi, A. ; promoteur; Asli, L.;promoteur (Université Abderramane Mira-Bejaia, 2024-07-03)

  Ce travail vise a développer un systéme de reconnaissance vocale des lettres en langue kabyle, en suivant plusieurs etapes essentielles. Tout d'abord, des données ont été collectés sur le terrain, puis pretraitées en deux ...
• Implémentation d'un modèle machine learning pour la prédiction de congestion dans les équipements d'antennes. 

  Debbouz, Sami Zakaria; El Bouhissi, H.;promoteur (Université Abderramane Mira-Bejaia, 2024)

  mesure que les réseaux de télécommunications évoluent et que la demande de services explose, les risques de congestion augmentent, menaçant la qualité du service et l'expérience utilisateur. Anticiper ces congestions est ...
• Etude prédictive sur la gestion du systéme de patients au CHUde Bejaia 

  Abdelhakim, AbdelhakimTabet; Asli, L. ; promoteur (Université Abderramane Mira-Bejaia, 2024-09-18)

  Ce memoire de fin d' étude, réalisée dans le cadre de l'obtention du diplome de Master en ˆ Science de Donnees et Aide a la Décision, se concentre sur la conception et la réalisation d'un modele de machine learning. ...
• Apprentissage des SVMs régularisés par la méthode directe du support 

  Sahli, Ahlem; Redouane, Soumia; Brahmi, Belkacem, promoteur (2024)

  Dans ce mémoire, nous avons élaboré une nouvelle approche basée sur la méthode directe de support (MDS) pour la minimisation d'une fonction quadratique convexe à variables bornées où la matrice associée est semi-définie ...
• Conception et implementation d'un tableau de bord prédictif en Business intelligence pour l'evolution des ventes avec le Power BI 

  Boukellal, Tata Aniesse; Asli, L. ; promoteur; Soutit, M. ; promoteur (Université Abderramane Mira-Bejaia, 2024-06-23)

  Ce memoire pr ésente le d éveloppement et l'impl émentation d'un tableau de bord pr édictifé en Business Intelligence (BI) pour l'entreprise Cevital Bejaia, en utilisant Power BI. L'objectif principal etait de surmonter ...
• Analyse et Classification de Données pour la Prédiction et l'Aide au Diagnostic du Cancer du Sein 

  Ouazene, Amazigh; Bachouche, Celine; Bouzidi, Lhadi;promoteur (Université Abderramane Mira-Bejaia, 2024)

  Ce mémoire traite de l'application des techniques d'apprentissage automatique et de deeplearning pour la prédiction et le diagnostic du cancer du sein. L'objectif principal est de développer un modèle de machine learning ...
• Deep Learning-Based Classification of Households for Domestic Consumption Balancing 

  Ayad, Oussama; Ghaoui, Mohammed Riad; Asli, L. ; promoteur (Université Abderramane Mira-Bejaia, 2024)

  This thesis investigates the classification of household energy consumption using deep learning techniques, aiming to optimize energy management amidst rising demands and stagnant energy reserves in Algeria. The study ...
• Application des méta-heuristiques à la planification logistique dans un contexte de chaîne d'approvisionnement 

  Ramdani, Imene; Mechkek, Sabine; Ragab, N.;promoteur (Université Abderramane Mira-Bejaia, 2024-06-30)

  Dans ce mémoire, nous avons étudié la chaîne logistique de distribution d'huile au niveau de l'entreprise agroalimentaire CEVITAL. Auparavant, ce sont les clients eux-mêmes qui se chargeaient de récupérer leurs commandes ...
• Hypoglycemia and Hyperglycemia Prediction using Machine Learning 

  Amarouche, Faiza; Ouaret, Djamila; El Bouhissi Brahami, Houda ; promotrice (Université Abderramane Mira-Bejaia, 2024-07-02)

  Diabetes is a critical global health issue affecting millions worldwide, with cases steadily increasing. Our research focuses on blood glucose levels prediction using a CRNN (Convolutional Recurrent Neural Network) model ...
• Implementation d'un syst éme centralisé intelligent pour l'amelioration du traitement des réclamations chez BMT. 

  Agnes, Achouri; Lazizi, Melissa; Moktefi, M. ; promoteur (Université Abderramane Mira-Bejaia, 2024-07-01)

  Bejaia Mediterranean Terminal (BMT) est une entreprise dynamique operant dans le secéteur maritime, ou une gestion éfficace des reclamations des clients est essentielle pour garantir leur satisfaction et optimiser ...
• Optimisation des opérations de déchargement d'un navire 

  Allouache, Amel; Abdali, Thiziri; Brahmi, Belkacem, promoteur (Université Abderramane Mira-Bejaia, 2024-06-09)

  Ce mémoire traite de l'optimisation des opérations de manutention des conteneurs au terminal Bejaia Mediterranean Terminal (BMT), un terminal stratégique géré en partenariat avec Portek de Singapour. L'objectif principal ...
• Modélisation pour l'Optimisation de la Chaine de Distribution des Produits Agroalimentaires au sein de l'Entreprise CEVITAL-Béjaia. 

  Mahtout, Celine; Aoudia-Rahmoune, Fazia;promotrice (Université Abderramane Mira-Bejaia, 2024-07-03)

  Dans ce mémoire, nos recherches démontrent comment les défis stratégiques et opérationnels de la chaîne logistique qui peuvent être résolus à l'aide de techniques d'optimisation des enjeux de la recherche opérationnelle. ...
• Régulation Adaptative Du Trafic Urbain - Approche par la Théorie des Jeux et L'Apprentissage par Renforcement. 

  Allouache, Hayat; Radjef, Mohammed Said ; promoteur (Université Abderramane Mira-Bejaia, 2024-07-01)

  Ce mémoire explore en profondeur les défis et les innovations du contrôle de la circulation urbaine, en se concentrant sur l'analyse comparative des stratégies et l'intégration de techniques avancées comme l'apprentissage ...
• Organisation de la chaine d'assemblage des motos cycles au niveau de l'entreprise VMS Industrie. 

  Kasmi, Lamine; Ziani, S. ; promoteur (Université Abderramane Mira-Bejaia, 2023)

  L'équilibrage et l'organisation des chaînes d'assemblage sont des aspects cruciaux de la gestion de la production industrielle. Ils visent à assurer une répartition optimale des tâches entre les postes. Dans ce travail, ...
• Apprentissage automatique pour la prévision des ventes Cas d'étude 

  Chikh, Yasmine; Ouguergouz, Mehdi; Djabri, Rabah ; promoteur (Université Abderramane Mira-Bejaia, 2024)

  Ce mémoire se concentre sur l'amélioration des techniques de prévision des ventes appliquées à Cevital SPA. L'objectif principal est d'améliorer la précision des prévisions des ventes en comparant différents algorithmes ...
• Machine Learning pour l'analyse des images médicales Cas d'étude 

  Chebihi, Salma; Chibane, Zebida; Hamza, Lamia ; promotrice (Université Abderramane Mira-Bejaia, 2024)

  Ce mémoire explore l'application du Machine Learning (ML) dans le diagnostic de la pneumonie à partir d'un échantillon d'images étiquetées, en prenant comme cas d'étude le Centre Hospitalier Universitaire (CHU) de Béjaïa. ...
• Implémentation d'un modèle machine learning pour la prévision des ventes de Cevital. 

  Sadoun, Salim; Sadoune, Hacene; Amroun, S.; promotrice; Djerroud, L.;promotrice (Université Abderramane Mira-Bejaia, 2024-07-02)

  L'accélération spectaculaire de l'intelligence artificielle ces dernières années, notamment le Machine Learning (ML), incite les entreprises à incorporer ces nouvelles technologies afin d'améliorer la gestion, de répondre ...

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