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Item Une approche de test de fiabilité des systèmes multi-agents normatifs(Université d'Oum El Bouaghi, 2023) Menassel, Yahia; Moukhati, FaridLes systèmes multi-agents normatifs (SMANor) sont basés sur les concepts d'institutions et de normes, qui régissent l'organisation, le comportement et les interactions des agents. Les communautés scientifiques concernées étudient actuellement la représentation des normes, leur origine, leur violation par les agents et les conséquences de ces violations. Bien que les SMANor aient fourni des réponses très importantes à plusieurs questions et problèmes soulevés par la communauté des chercheurs dans le domaine, leur développement n'est pas encore mature et se fait de manière pragmatique et ad hoc. Ces lacunes ont un impact direct sur la qualité du processus de développement et du produit logiciel. La fiabilité est l'une des caractéristiques de qualité les plus importantes. Elle désigne la capacité d'un système à remplir la fonction pour laquelle il a été conçu, dans des conditions précises et pendant une période donnée. À l'ère des SMA, la fiabilité fait l'objet d'une attention accrue. Cette recherche se place dans le contexte du génie logiciel orienté agent et vise le développement d’une approche de test de fiabilité des SMANor. Cette approche est basée sur une nouvelle méthodologie de génération du profil opérationnel (PO) pour les SMANor. Le PO normatif résultant sera utilisé par la suite dans un nouveau processus de génération de cas de test pour les SMANor. Une étude de cas détaillée est utilisée pour démontrer les méthodologies proposées. Normative multi-agent systems (NorMAS) are based on the concepts of institutions and norms, which govern the organization, behavior, and interactions of agents. The scientific communities concerned are currently studying the representation of norms, their origin, their violations by agents, and the consequences of these violations. Although NorMAS have provided very important answers to many of the questions and problems raised by the research community in the field, their development is not yet mature and is proceeding in a pragmatic and ad hoc way. These shortcomings have a direct impact on the quality of the development process and the software product. Reliability is one of the most important quality characteristics. It refers to a system's ability to perform the function for which it was designed under specific conditions and over a given period of time. In the era of MAS, reliability is receiving increasing attention. This research is set in the context of agent-oriented software engineering and aims to develop a reliability testing approach for NorMAS. This approach is based on a new methodology for generating the operational profile (OP) for NorMAS. The resulting normative OP will then be used in a new test case generation process for NorMAS. A detailed case study is used to demonstrate the proposed methodologies. تعتمد الأنظمة المعيارية متعددة الوكلاء (SMANor) على مفاهيم المؤسسات والمعايير التي تحكم تنظيم الوكلاء وسلوكهم وتفاعلاتهم. تدرس المجتمعات العلمية ذات الصلة حاليًا تمثيل المعايير وأصلها وانتهاكها من قبل الوكلاء والعواقب المترتبة على هذه الانتهاكات. على الرغم من أن الأنظمة المعيارية متعددة الوكلاء قد قدمت إجابات مهمة جدًا للعديد من الأسئلة والمشاكل التي أثارها مجتمع البحث في هذا المجال، إلا أن تطويرها لم ينضج بعد ويتم تنفيذه بطريقة عملية ومخصصة. تؤثر أوجه القصور هذه بشكل مباشر على جودة عملية التطوير ومنتج البرنامج. الموثوقية هي واحدة من أهم خصائص الجودة. وهي تحدد قدرة النظام على أداء الوظيفة التي صمم من أجلها، في ظل ظروف محددة وخلال فترة معينة. بالنسبة للأنظمة متعددة الوكلاء (SMA) تحظى الموثوقية باهتمام متزايد. يتم وضع هذا البحث في سياق هندسة البرمجيات الموجهة نحو الوكيل ويهدف إلى تطوير نهج اختبار الموثوقية للأنظمة المعيارية متعددة الوكلاء. يعتمد هذا النهج على منهجية جديدة لإنشاء الملف التشغيلي (OP) للأنظمة المعيارية متعددة الوكلاء. سيتم بعد ذلك استخدام الملف التشغيلي المعياري الناتج في عملية جديدة لإنشاء حالات اختبار للأنظمة المعيارية متعددة الوكلاء. يتم استخدام دراسة حالة مفصلة لتوضيح المنهجيات المقترحة. Mots clés: Systèmes normatifs multi-agents (SMANor), Test de fiabilité, Profil opérationnel (PO), Génération de cas de test.Item Building a dynamic distributed system for multi-client access in shared pointer(University of Oum El Bouaghi, 2023) Belghoul, Salaheddine; Bacha, Faouez; Bacha, FaouezAccessing and sharing information across various computer tools has been a major concern for many researchers, as cooperation between users has become an urgent matter in order to effectively collaborate on joint work. Suppose we have, multiple clients connected simultaneously, all engaged in a shared business endeavor. How can they collaborate and accomplish their work together? In our thesis, we focus on screen sharing and joint cursor manipulation by a group of users. Our project aims to develop an application that opens a shared window, enabling each user to observe the actions performed by others and contribute to the work.Item Une Application d'organosation de photos assiste par l'intiligence artificielle(Université d'Oum El Bouaghi, 2023) Houari, Abdellah; Silem, Abd El HekThe goal of choosing this topic is to develop an application for organizing images based on artificial intelligence techniques, and using artificial neural networks associated with deep learning to automatically classify images. This chapter aims to introduce basic concepts in the field of deep learning and automatic classification of images using artificial neural networks. Topics such as what are artificial neural networks and how they work, the importance of data preparation and cleaning, how to build an image classification model using artificial neural networks, how to train and improve it, methods for evaluating the produced model, and finally how to deploy the application for practical use will be covered. This note will be based on many reliable and specialized sources in this field.Item Provisioning QoS and security for SLA smart contracts in blockchain-based cloud computing(University of Oum El Bouaghi, 2023) Nedjaoum, Mohamed AdemReal-time video streaming, which allows for live video broadcasting and real-time interaction with viewers, has gained fundamental attraction recently. Platforms such as Facebook Live have enabled users to stream live video content to a large audience, further increasing the demand for video streaming which gives rise to several challenges. On one hand, multimedia streaming is becoming more and more reliant on cloud services and necessitates greater storage and processing capacity for-which ressource allocation in cloud is a solution. However, services’ providers may not be able to provide services as expected (i.e, as specifed in the agreement) On the other hand, there has been a vast growth in incidents related to multimedia copyright and security breaches compromising users’ privacy. To that end, Blockchain technology attracts great interest from the research community due to its innovative properties which can be applied to many applications for security reasons. In this dissertation, we propose a blockchain-based cloud (BBC) architecture where SLA Smart Contracts are specifed and several cryptography algorithms were explored. Thus, the proposal can withstand the most frequent attacks such as the DDoS attack, etc. Furthermore, we propose an efcient allocation of cloud ressources through an optimal selection of IaaS services for multimedia streaming.Item Analyse des Tweets pour la détection des troubles mentaux (dépression et anxiété)(University of Oum El Bouaghi, 2023) Merazega Abdelmoumen; Acid, Juba; Laboudi, ZakariaSocial media occupies an important placein daily life, where users share different elements such as thoughts, experiences, events and feelings. The massive use of social media has led to the generation of huge volumes of data. These data constitute a treasure allowing the extraction of relevant information through natural language processing tasks, in particular by involving deep learning techniques. Starting from this context, various researches have been carried out with the aim of studying the detection of mental disorders, especially depression and anxiety, through the analysis of data extracted from Twitter platform. Although these researches have been able to achieve very satisfactory results, they nevertheless rely on binary classification models by treating each mental disorder separately. Indeed, it would be better if we manage to develop systems capable of dealing with several mental disorders. To address this point, we propose a well-defined methodology involving the use of deep learning to develop effective multi-class modelsfor detecting depression and anxiety through the analysis oftweets. The idea consists in testingboth simple and hybrid variants of deep learning models to examine their strengths and weaknesses. Once the models are built, we move on to the deployment phase in which the best performing models are used to analyze tweets in the UK and US during the COVID-19 period regarding depressive and anxious behaviors. Our work is validated by several experiments and comparisons. Globally, the results obtained are satisfactory and encouragingItem Clustering en utilisant Markov Blanket approximation dans un environnement IoT(Université d'Oum El Bouaghi, 2023) Rouag, Nor EL Imane; Malla, Amira; Sid, KarimaL’Internet des Objets « IoT » est largement appliqué dans le domaine d’agriculture «Agriculture intelligente » où elle a prouvé son efficacité dans l’amélioration de la qualité et la quantité des produits agricoles en optimisant le coût, le temps et la consommation de l’eau. L’apprentissage automatique peut utiliser en collaboration avec l’IoT pour avoir un système complet intelligent. Le clustering est une méthode d’apprentissage non-supervisé très utilisé lorsqu’on n’a pas les sorties désirées. Dans ce contexte, nous avons proposé une approche pour grouper les données agricoles captées dans un environnement IoT en utilisant l’Approximation d’une couverture de Markov qui se base principalement sur un coefficient nommé le coefficient de corrélation d’information afin d’extraire l’information utile « un groupe d’intérêt ».Item Optimisation des paramètres d’un réseau de neurones pour l’apprentissage supervisé(Université d'Oum El Bouaghi, 2023) Adel, Bachir; Chaoui, Kamel; Guerram, TaherL'optimisation des paramètres d'un réseau de neurones pour l'apprentissage supervisé est un domaine en constante évolution qui offre de nombreuses possibilités d'amélioration des performances des modèles. Une compréhension approfondie des concepts fondamentaux, des techniques d'optimisation et des frameworks disponibles est essentielle pour obtenir des résultats de qualité. Des recherches supplémentaires et des expérimentations sont nécessaires pour explorer davantage ce domaine et relever les défis futurs de l'optimisation des paramètres des réseaux de neurones. La présente étude a pour but de classer des modèles (combinaison de paramètres) et pour définir des règles de choix des modèles donnant des meilleurs résultats.Item Conception et réalisation d’une plate-forme d’apprentissage adaptatif au profil d’apprenant(University of Oum El Bouaghi, 2023) Chaibainou, Mabrouk; Hamza, LamiaLe concept de style d'apprentissage est associé à la fois à un ensemble de comportements et de stratégies de gestion et d'organisation de l'information, et à la manière doit être. L'apprentissage en ligne adaptatif, également connu sous le nom d'apprentissage adaptatif ou personnalisé, est un domaine de l'éducation qui tire parti des technologies numériques pour fournir des expériences d'apprentissage individualisées aux apprenants. Il repose sur l'utilisation de l'intelligence artificielle et de l'analyse des données pour comprendre les besoins, les compétences et les préférences des apprenants, afin de leur fournir un contenu et des activités d’apprentissage adapté à leurs besoins spécifiques. Le style d'apprentissage a été utilisés dans cette étude pour améliorer l'apprentissage en ligne c’est le style de felder and silverman. Tell que on distingue 4 profils selon leurs préférences en matière d'apprentissage : actif versus réflexif, visuel versus verbal, global versus séquentiel, factuel versus intuitif. Alors que nous allons essayer de comprendre le mécanisme de l'apprentissage à distance, et comment ajouter la fonctionnalité d'adaptation de l'apprentissage.Item Impact of data augmentation on handwriting characters recognition(University of Oum El Bouaghi, 2023) Saidi, Zahra; Fortas, Roufeida; Khellas, KenzaHandwriting recognition involves converting handwritten text into digital form. It plays a pivotal role in various applications. Although recent advancements in optical character recognition have been significant, challenges continue to persist. Fortunately, the emergence of deep neural networks presents powerful solutions to address these obstacles. Motivated by the need for improved recognition accuracy in real-world scenarios, we aim to investigate the impact of data augmentation techniques on the performance of deep learning models for handwriting recognition tasks. The ensuing chapters of this dissertation delve into the fundamental principles of handwriting recognition, deep learning methodologies tailored for handwriting recognition, data augmentation techniques, and present comprehensive experimental analysis and results. Employing a Convolutional Neural Network (CNN) model trained on two distinct handwriting datasets, this study conducts a comprehensive experimental analysis. The results underscore the efficacy of data augmentation in enhancing recognition accuracy, highlighting its potential to bolster the performance of deep learning models in handwriting recognition tasks.Item Application d'imagerie pour les smartphones(Université d'Oum El Bouaghi, 2023) Aissoug, Zoubeida; Dekdouk, Latifa; Berkane, MohamedCe mémoire a été rédigé dans le cadre duprojet de find'études pour l'obtention dudiplômeMaster en Informatique option : vision artificielle de l'université de Oum el Bouaghi. Le but de ce projet était de créer une applicationmobile que nous avons nommée "BIsnap". L'application visel’acquisition et l’amélioration dela qualité des photos et des vidéos en temps réel, ainsi qu'à la modification en ajoutant des divers effets et options d'édition. De plus,l'application permetaussiauxutilisateursdepartageretl’échangedesphotosavec n'importequiviale réseau Smartphone et d'enregistrer les photos et vidéos améliorées.Item Une Approche pour mesurer le dynamisme dans les systèmes multi agents(Université d'Oum El Bouaghi, 2023) Mameri, Hichem; Dridi, Ali; Ben Aboud, Rouh El LaahAfin de déterminer la qualité et l'efficacité des systèmes intelligents, des processus d'évaluation doivent être menés pour déterminer les meilleurs d'entre eux, en particulier avec leur diffusion généralisée et rapide au temps présent. Ce processus d’évaluation, malgré son importance, n'est pas un processus facile et simple, car il est soumis à plusieurs critères en raison de la nature de ces systèmes complexes et distribués. Parmi ces systèmes, nous trouvons les systèmes multi-agents, qui se caractérisent par un ensemble de fonctionnalités et de caractéristiques, où le dynamisme est l'une de ces caractéristiques qui contribuent à sa qualité et à son efficacité. Dans ce travail, nous traitons de cette caractéristique (dynamisme), où nous proposons une approche pour la mesurer à travers un ensemble de mesures pour découvrir les avantages dont elle dispose et les défauts qui nuisent à ses performances, Nous proposons une étude de cas « équipe de football de 7 joueurs » développée sur la plate-forme jade ,afin monter l’efficacité des métriques proposées, Les résultats obtenus sont présentés sous différentes formes pour faciliter le processus d'évaluation.Item Reconnaissance de la marche à l'aide d' Image à energie Active (AEI)(Université d'Oum El Bouaghi, 2023) Tarioulet, Badaoui; Benkhaira, SouheilaRécemment, la reconnaissance de la marche a attiré une attention considérable. Elle s'agitl'identification d'individus à partir d'une séquence vidéo,enreconnaissant la façon dont ils marchent. L'Énergie active Image (AEI) est considérée comme unedes méthode de représentation les plus efficace. Nous implimentonsdanscemémoire l'algorithmeAEI enutilisantla base de donnée CASIA (ensembles de données B) pour testernotreméthodeItem Un Système biométrique pour la reconnaissancefaciale basée sur des images non frontales(Université d'Oum El Bouaghi, 2023) Boussaid, Skander; Bradja, Samir; Taouche, CherifLe système biométrique basé sur des images non frontales est un type de système de reconnaissance faciale qui permet d'identifier les caractéristiques faciales uniques d'une personne à partir d'images prises sous différents angles et positions. Contrairement aux systèmes traditionnels de reconnaissance faciale qui se basent sur des images de visages frontaux, ce système utilise des images de visages non frontaux pour améliorer la précision de la reconnaissance. En utilisant des techniques de traitement d'images avancées, ce système peut identifier les caractéristiques faciales uniques de chaque individu à partir d'images prises sous des angles différents. Cette technologie de biométrie est utilisée pour identifier les personnes à partir de leurs traits faciaux uniques.Item Study of the effect of queue size in flying ad hoc networks ( FANETs)(Université d'Oum El Bouaghi, 2023) Bazaz, Bahaeddine; Meziani, Salah Eddine Amine; Zaidi, Sofianeapplications, such as: recognition, surveillance, search and rescue operations, and data transmission. FANET consisted of a group of autonomous Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) that communicate with each other to form a self-organizing network. This network can be operated only or with traditional communication infrastructure. Many advantages can be offered by Flying Ad-Hoc Networks (FANETs) are an emerging field with significant potential for various FANET, such as: scalability, mobility, low cost of deployment and maintenance, increased flexibility in terms of network metrics which makes them ideal for applications that require rapid deployment and reconfiguration. However, the performance of FANET is related to UAV queue size which have a significant impact on data transmission quality. In this project, we have reviewed and discussed several studies at Mac layer level in FANET which ensure efficient and fair transmission of data. an overview was provided of MAC layer queue and algorithms which used to manage the data transmission. Moreover, we have provided our proposed conceptual model of the queue size effect on data transmission in FANET. Furthermore, we have evaluated the network performances in function of queue size in terms of various metrics, such as: delay, throughput, and Packet Delivery Ratio (PDR).The simulation results using NS2 show that when the queue size is too small, the throughput and PDR decreased due to congestion problem, and the delay increased. On the other hand, when the queue size is too large, the delay increased and the throughput and PDR increased. In resume, the results of this project showed that the change of queue size can affect significatively the data transmission quality in FANETItem Une Approche basée Web services pour la coordination des services métiers(Université De Larbi Ben M’hidi Oum EL Bouaghi, 2022) Gharbi, Abd Elkarim; Hamri, SalahLes services Web sont des programmes autonomes, auto- Descriptifs, des applications modulaires qui peuvent être publiées, localisées et invoquées à travers le Web. Notre travail utiliser la technologie des Web services basée sur l'architecture orientée services pour implémenter deux services métiers (deux Web services). Le premier correspond à un service de commande d'achats (1er fournisseur de services) et le deuxième (2ème fournisseur de services : sous-traitant) correspond à un service de livraison. Il s'agit au fait, d'intégrer ces deux Web services (services métiers) et de les coordonner pour répondre aux besoins d'un client dont la requête est de commander l'achat d'un produit, qui n'est pas totalement satisfaite par le premier Web service (1er fournisseur de services), et qu'il faut recourir au deuxième Web service (sous-traitant), pour la satisfaire.Item Apprentissage des réseaux de neurones par algorithmes génétiques(Université De Larbi Ben M’hidi Oum EL Bouaghi, 2021) Aouag, Chaima; Allik, Imene; Amiar, LotfiLa reconnaissance automatique de la parole (RAP) est une technologie informatique permettant à un logiciel d'interpréter une langue naturelle humaine. Parmi les modèles les plus utilisés dans ce domaine, les réseaux de neurones (RNs), plus particulièrement, le perceptron multi-couches (PMC). Notre étude se base sur la conception d'un système de reconnaissance automatique des chiffres arabe parlés par l'approche Neuro-Génétique. Après extraction des paramètres acoustiques du signal vocal, en utilisant les coefficients MFCC (Mel-scaledFrequencyCepstral Coefficients), nous présentons après, un système hybride pour l'entraînement et la reconnaissance qui permet de rejoindre la résistance au bruit des Perceptrons Multi-Couches (PMCs) et la capacité des Algorithmes Génétiques (AGs) pour l'optimisation d'un ensemble de paramètres par une recherche globale, en vue de trouver un système de reconnaissance vocale optimal de meilleurs performances.Item An automatic predictive system for detecting learner failures in a MOOC intended for learning remote practical work(Université de Larbi Ben M’hidi-Oum Oum El Bouaghi, 2022) Louali, Amal; Boussaha, KarimaThe purpose of our theme is to create a simple platform for programmers Beginners.In order to learn exactly the remote practical application (programming). the main objective of this platform is to detect the set of difficulties that may encounter the student during the realization of his TP.Item Vers un modèle organisationnel normatif pour les systèmes multi-agents ouverts(Université de Larbi Ben M'hidi- Oum El Bouaghi, 2022) Messai, Houssem Lakhdhar; Sebahi, Adel; Chebout, Mohamed SedikLes Systèmes Multi-Agents (SMA) ouverts se caractérisent par une granularité hétérogène où l'architecture interne des agents reste non spécifiée de sorte à mettre en interaction des agents conçu et implémenté différemment. Ainsi, les agents entrent et quittent le système selon leurs propres plans ce qui rend la composante du système variante. Pour mettre en place ces caractéristiques, le modèle organisationnel AGR (Agent, Groupe, Rôle) représente un bon candidat. On parle, plutôt, d'un SMA ouvert basé AGR. Cependant, la minimalité du modèle AGR en termes de concepts qu'ils proposent rend la tâche de contrôle d'un SMA ouvert hyper compliqué. Pour ce faire, on a proposé d'augmenter le modèle AGR de base avec des concepts normatifs dans l'objectif de contrôler le comportement des agents et même du système dans sa globalité avec des normes. Dans ce mémoire de master, une extension du modèle AGR supportant les normes a été proposée sous la dénomination NorAGR pour Normatif AGR. L'extension proposée a été validé à travers des études de cas déployés sous la plateforme MaDKit.Item La Proposition d’une Architecture basée Deep Learning pour la prédiction des maladies cardiaques dans un environnement IoT(Université de Larbi Ben M'hidi- Oum El Bouaghi, 2022) Benzitouni, Rabah; Merabet, Linda; Zertal, SoumiaCe travail s'inscrive dans le domaine de l'intelligence artificielle et les technologies de l'Internet des Objets (IoT) afin de résoudre les problèmes liés à la santé, notamment ceux liés aux maladies cardiovasculaires. Dans ce mémoire, nous allons proposer une architecture composée de trois serveurs (serveur d'application, serveur base de données, et serveur web). Le serveur d'application possède un rôle important dans l'architecture proposée, car il est le responsable de la prédiction des maladies cardiaques et d'améliorer l'efficacité de la machine intelligente. Pour cela, nous avons adopté l'algorithme DNN pour faire la prédiction des maladies cardiovasculaires, après plusieurs tests de divers algorithmes d'apprentissage automatique, car il donnait des résultats efficaces. Aussi, l'approche proposée donne la possibilité aux cardiologues pour contribuer à l'expansion de la base de données via le portail électronique qui leur est destiné. De plus, l'approche proposée ouvre la voie vers l'adoption de nouveaux algorithmes intelligents s'ils donnent des résultats efficaces par rapport au précédent. Après la validation et l'évaluations de l'approche proposée, les résultats obtenus sont encourageants et prometteursItem Concevoir et développer d'un widget interactif collecticiel(Université Larbi Ben M'hidi Oum El Bouaghi, 2022) Amara, Fatima; Nasri, Souhila; Chorfi, AtefCette étude vise à mettre en œuvre un collecticiel permettant de créer un espace de discussion interactif qui favorise la coopération entre plusieurs participants et le partage de plusieurs thèmes entre eux. La conscience de groupe est une partie importante de la collaboration simultanée, et le support de la conscience de groupe peut considérablement améliorer le fonctionnement du collecticiel. Cependant, il est difficile de créer des collecticiels qui soutiennent la conscience de groupe. Nous avons analysé et délimité les exigences liées à la conception de notre système. Cela nécessite de concevoir la totalité des cas d'utilisation à travers les diagrammes UML. Le déploiement des interactions avec les utilisateurs est souvent une tâche délicate. Pour éviter ce problème, des dispositifs de gestion des interactions avec les utilisateurs ont été conçus afin de réduire la surcharge d'informations.