Théses de Doctorat
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Item Routage dans les réseaux ad hoc véhiculaires (VANETs)(2023-12-10) Benaicha, MehdiDans les réseaux de véhicules ad hoc (VANETs), le routage joue un rôle essentiel pour assurer une transmission efficace des données. Les protocoles de routage géographique basés sur la position sont considérés comme les plus appropriés pour les VANETs, car ils utilisent les informations géographiques des nœuds sans nécessiter de découverte de route ni d'état des liens. Dans cette étude, nous présentons une enquête sur les protocoles de routage dans les VANETs, en classant les différentes solutions existantes en quatre catégories principales : les protocoles de routage basés sur : la topologie, les clusters, cloud computing, la position et les protocoles de routage Geocast. Nous examinons également les limites des protocoles existants et proposons trois nouvelles solutions de routage. La première solution est appelée " Local Traffic Density of Flow-oriented Routing Protocol for VANETs " (LTD-FOR) et améliore le protocole "traffic flow-oriented routing" (TFOR). LTD-FOR utilise la densité locale et la direction véhiculaire pour sélectionner la prochaine intersection, améliorant ainsi les performances de routage par rapport à TFOR. Etant donné que le protocole de routage géographique basé sur l'intersection souffre d'une autre lacune liée à la collecte de statistiques du trafic routier, cette opération n'est effectuée que sur les premières intersections candidates de premier pas, tandis que les statistiques des intersections de n-pas sont complètement ignorées et cela peut provoquer une erreur dans le calcul de l'itinéraire optimal dans certains scénarios. Pour cela, nous proposons une deuxième approche appelée "A Geographic Routing Based on Road Traffic and Multi-hop Intersections in VANETs (GRBRT-MI)". Cette approche utilise la connectivité du trafic collecté dans les intersections d'un et de deux-pas pour sélectionner la prochaine jonction, améliorant ainsi les performances de routage. Enfin, pour bénéficier des avantages fournis par l’idée proposée dans la solution GRBRT-MI, notre dernier document propose une approche nommée "A Geographic Routing Based on Local Traffic Density and Multi-Hop Intersections in VANETs" (GRBLTD-MI). Cette approche utilise la densité de trafic local, la vitesse des véhicules, la distance inter-véhiculaire et la direction des véhicules pour calculer le score de la meilleure intersection suivante, en prenant en compte la connectivité multi-jonction. Les simulations montrent que les nouvelles approches proposées (LTD-FOR, GRBRT-MI et GRBLTD-MI) surpassent les protocoles existants en termes de taux de livraison de paquets, de retard de bout en bout et de surcharge de paquets. Ces résultat contribuent à améliorer le routage dans les VANETs, en visant à réaliser une communication inter-véhiculaire fiable et efficace, tout en prenant en compte les spécificités des réseaux VANETs et en exploitant les avantages offerts par les technologies émergentes.Item Vers des réseaux automatisés basés sur la technologie SDN (Software-Defined Networking)(2024-07-10) Nacef, AbdelhakimDe nos jours, les réseaux de communication jouent un rôle vital dans la connectivité et la diffusion d'informations à travers une multitude d'applications et de services. Cependant, l'évolution rapide du paysage numérique engendre des demandes toujours plus exigeantes en matière de qualité de service (QoS), auxquelles les infrastructures réseau traditionnelles peinent à répondre efficacement. Cette thèse explore une approche originale intégrant le Software-Defined Networking (SDN) et le Machine Learning (ML). Son objectif principal est de concevoir une plateforme générique, dénommée DLO-SFC, pour un réseau intelligent et autonome, capable de s'auto-optimiser et de s'auto-orchestrer, en tenant compte des besoins évolutifs des utilisateurs. À cet effet, DLO-SFC utilise des techniques d'apprentissage profond et d'optimisation de réseau pour fournir des configurations optimales rapides pour tout problème de configuration et d'orchestration de réseau. Les résultats des expérimentations ont démontré la capacité de DLO-SFC à converger rapidement vers des configurations optimales, engendrant ainsi une réduction des coûts d'exploitation (OpEx) et une optimisation des temps de réponse.Item Securing biometric systems by using perceptual hashing(2024-07-04) Hamadouche, MaamarCette thèse de doctorat intitulée "Sécurisation des systèmes biométriques par l'utilisation du hachage perceptuel" se concentre sur le renforcement de la sécurité des systèmes biométriques grâce à l'utilisation de techniques de hachage perceptuel. Les systèmes biométriques sont de plus en plus répandus dans diverses applications, allant du contrôle d'accès à la vérification d'identité. Cependant, ces systèmes sont vulnérables aux attaques telles que les attaques de présentation et les attaques de rejeu, qui compromettent leur intégrité et leur précision. Pour relever ces défis, la thèse propose l'intégration de méthodes de hachage perceptuel, qui permettent une authentification robuste et efficace des données biométriques. La recherche explore différentes algorithmes de hachage perceptuel, évalue leurs performances et développe de nouvelles approches spécifiquement adaptées aux systèmes biométriques. Les techniques proposées visent à renforcer la sécurité et la fiabilité des systèmes biométriques, en fournissant une protection solide contre diverses attaques tout en maintenant l'utilisabilité et l'efficacité.Item Approches métaheuristiques et optimisation pour l’apprentissage automatique : Application à la résolution de problèmes complexes(2024-09-26) Kali Ali, SelmaL'apprentissage automatique (ML) et les métaheuristiques, deux domaines importants de l'intelligence artificielle, ont connu des progrès remarquables ces dernières années, ce qui leur a permis d'aborder un large éventail d'applications. Ces progrès ont donné naissance à une nouvelle discipline qui combine ces deux domaines, ouvrant la voie à des approches innovantes pour résoudre des problèmes complexes en tirant parti de leurs forces complémentaires. Les méthodes proposées dans le cadre de cette discipline émergente peuvent être classées en deux catégories : les approches qui utilisent les métaheuristiques pour améliorer les performances des modèles ML et les approches qui utilisent les techniques ML pour optimiser les processus de recherche des algorithmes métaheuristiques. Dans cette thèse, nous avons proposé des approches qui s'inscrivent dans les deux catégories d'utilisation de la synergie entre la ML et les métaheuristiques. Tout d'abord, nous avons introduit un nouvel algorithme d'optimisation hybride appelé GWO-MVO, qui combine les forces des métaheuristiques Grey Wolf Optimizer (GWO) et Multi-Verse Optimizer (MVO). Nous avons appliqué l'algorithme GWO-MVO pour optimiser les probabilités de dropout pour les réseaux neuronaux convolutifs (CNNs) et régler les hyperparamètres pour les Extreme Learning Machines (ELMs). Inspirés par le succès de ces approches, nous avons ensuite proposé une nouvelle approche d'optimisation appelée qGWO-CNN, qui intègre les principes de l'informatique quantique dans l'algorithme GWO pour l'optimisation des hyperparamètres des CNN. Par la suite, nous avons exploré les implications pratiques de l'intégration des techniques de ML dans les algorithmes métaheuristiques pour résoudre les problèmes d'optimisation combinatoire (COPs). Dans ce contexte, nous avons utilisé le modèle de régression logistique (LR) dans la phase d'initialisation de l'algorithme de recuit simulé (SA) pour améliorer le processus de recherche dans les problèmes d'optimisation binaires, en particulier le problème du sac à dos multidimensionnel et le problème de la somme de sous-ensembles. Dans notre dernière contribution, nous avons proposé deux nouveaux algorithmes, DGWO et NFP-DGWO, pour résoudre le problème de la détermination du gagnant (WDP). DGWO est une version adaptée de la métaheuristique GWO originale qui peut gérer la nature discrète et combinatoire du WDP. Par ailleurs, NFP-DGWO intègre un mécanisme d'apprentissage qui utilise des modèles peu fréquents via l'algorithme FP-max de ML afin d'améliorer la diversité des solutions et d'éviter la stagnation dans les optima locaux.Item Approches métaheuristiques et optimisation pour l’apprentissage automatique : Application à la résolution de problèmes complexes(2024-09-26) Kali Ali, SelmaL'apprentissage automatique (ML) et les métaheuristiques, deux domaines importants de l'intelligence artificielle, ont connu des progrès remarquables ces dernières années, ce qui leur a permis d'aborder un large éventail d'applications. Ces progrès ont donné naissance à une nouvelle discipline qui combine ces deux domaines, ouvrant la voie à des approches innovantes pour résoudre des problèmes complexes en tirant parti de leurs forces complémentaires. Les méthodes proposées dans le cadre de cette discipline émergente peuvent être classées en deux catégories : les approches qui utilisent les métaheuristiques pour améliorer les performances des modèles ML et les approches qui utilisent les techniques ML pour optimiser les processus de recherche des algorithmes métaheuristiques. Dans cette thèse, nous avons proposé des approches qui s'inscrivent dans les deux catégories d'utilisation de la synergie entre la ML et les métaheuristiques. Tout d'abord, nous avons introduit un nouvel algorithme d'optimisation hybride appelé GWO-MVO, qui combine les forces des métaheuristiques Grey Wolf Optimizer (GWO) et Multi-Verse Optimizer (MVO). Nous avons appliqué l'algorithme GWO-MVO pour optimiser les probabilités de dropout pour les réseaux neuronaux convolutifs (CNNs) et régler les hyperparamètres pour les Extreme Learning Machines (ELMs). Inspirés par le succès de ces approches, nous avons ensuite proposé une nouvelle approche d'optimisation appelée qGWO-CNN, qui intègre les principes de l'informatique quantique dans l'algorithme GWO pour l'optimisation des hyperparamètres des CNN. Par la suite, nous avons exploré les implications pratiques de l'intégration des techniques de ML dans les algorithmes métaheuristiques pour résoudre les problèmes d'optimisation combinatoire (COPs). Dans ce contexte, nous avons utilisé le modèle de régression logistique (LR) dans la phase d'initialisation de l'algorithme de recuit simulé (SA) pour améliorer le processus de recherche dans les problèmes d'optimisation binaires, en particulier le problème du sac à dos multidimensionnel et le problème de la somme de sous-ensembles. Dans notre dernière contribution, nous avons proposé deux nouveaux algorithmes, DGWO et NFP-DGWO, pour résoudre le problème de la détermination du gagnant (WDP). DGWO est une version adaptée de la métaheuristique GWO originale qui peut gérer la nature discrète et combinatoire du WDP. Par ailleurs, NFP-DGWO intègre un mécanisme d'apprentissage qui utilise des modèles peu fréquents via l'algorithme FP-max de ML afin d'améliorer la diversité des solutions et d'éviter la stagnation dans les optima locaux.Item Conception et développement d’un environnement de rééducation fonctionnelle personnalisée basé sur la réalité virtuelle(2024-07-10) Bouatrous, AmalL’accident vasculaire cérébral (AVC) est une cause majeure de décès et d’invalidité, souvent suivie de séquelles telles que l’hémiparésie des membres supérieurs, qui a un impact négatif sur l’indépendance des personnes dans leurs activités quotidiennes. La rééducation classique est nécessaire pour retrouver la fonctionnalité perdue, mais elle peut être monotone. La réalité virtuelle (RV) offre une solution attrayante, motivante et efficace, répondant aux exigences nécessaires à une rééducation réussie. L’objectif de cette thèse est de concevoir et de développer un environnement virtuel pour la rééducation fonctionnelle personnalisée des membres supérieurs après un AVC. Plus précisément, nous nous sommes intéressés à la rééducation fonctionnelle de la main par le biais de jeux sérieux basés sur la RV. Ainsi, deux jeux sérieux visant à améliorer les mouvements grossiers et fins de la main ont été mis en place en simulant deux exercices cliniques, et en utilisant le capteur de mouvement Leap Motion. Nous avons incorporé des éléments de jeux vidéo pour motiver les patients et personnaliser la difficulté en fonction de leurs capacités motrices. Enfin, nous avons mis en œuvre une approche permettant d’adapter dynamiquement la difficulté des jeux. Une collaboration étroite avec les thérapeutes et les patients a été maintenue durant le processus de conception, afin de répondre aux spécifications cliniques. Le système a été évalué en termes de précision de mesure sur des individus sains, ce qui s’est avéré satisfaisant. En outre, une évaluation clinique subjective avec des patients réels a montré que le système était accepté et motivant, renforçant l’engagement des patients dans leur rééducation.Item Combinaison d'un profil social et un profil situationnel pour la recherche d'information(2023-01-28) Rafa, TaharL'objectif de cette thèse de doctorat est de proposer une nouvelle approche pour la personnalisation de la recherche d'information. La personnalisation de la recherche consiste à prendre en compte l'utilisateur et ses intérêts lors de la recherche, en adaptant les résultats de recherche aux intérêts de l'utilisateur. Une modélisation de l'utilisateur est nécessaire alors. Cette modélisation doit mettre en évidences toute information sur l'utilisateur capable de contribuer à la description de ses intérêts cognitifs, et à inférer sa perception du concept subjectif de la pertinence. L'approche proposée dans cette thèse est basée sur la construction d'un profil d'utilisateur concrétisant sa modélisation. La conception de ce profil d'utilisateur est développée en deux phases. Phase 1: nous avons construit un profil géo-social d'utilisateur dans lequel nous avons combiné les capteurs de pertinence issus des contextes thématique, social et situationnel des recherches précédentes de l'utilisateur. Par la suite, une autre dimension contextuelle est introduite dans ce profil, il s'agit de la dimension temporelle. Phase 2: nous avons renforcé le profil déjà proposé par l'introduction de la sémantique dans la représentation des composantes pertinentes du profil. La sémantique introduite est aussi combinée entre sémantique ontologique et sémantique personnelle. L'objectif de la construction du profil d'utilisateur est d'exploiter les informations contextuelles (termes pertinents, annotations sociales, concepts ontologiques, liens sémantiques, localisation, …etc) fournies par ce profil dans le processus de recherche dans le but d'améliorer la pertinence des résultats de recherche en les adaptant aux intérêts de l'utilisateur. L'intégration du profil d'utilisateur dans la phase de recherche se fait dans les deux phases suivantes: -Reformulation de la requête initiale de l'utilisateur pour mieux exprimer son besoin en information. -Reclassement des résultats retournés en fonction de leurs correspondances au profil d'utilisateur.Item Evaluation des performances des systèmes autonomiques(2023-01-16) Sliem, MehdiCette thèse a pour but de proposer une méthodologie permettant de prévoir les performances des systèmes autonomiques. L'idée est de comparer différentes approches d'auto-adaptabilité, et d'identifier la configuration la plus adéquate et optimisée pour le système cible. Cette méthodologie est basée sur un nouveau langage de description d'architecture et une approche de modélisation et d'analyse de performances basée sur les réseaux de Petri stochastiques. Nous illustrons notre méthodologie à travers trois principaux exemples d'illustration. Un premier portant sur les applications multi-tiers, un second sur l'auto-dimensionnement des machines virtuelles, et le troisième se concentrant sur les applications Cloud modernes à bases de microservices et exécutées sur un cluster de conteneurs. Enfin l'efficacité de notre approche est étudiée à travers un ensemble de résultats expérimentaux.Item Système de découverte des services dans un environnement Cloud Computing(2023-09-18) Ouchaou, LindaCe travail présente une série de contributions dans le domaine de la découverte des services, en mettant l'accent sur le Cloud Computing. Après une revue de l'état de l'art, quatre contributions ont été faites. La première concerne la gestion des services SaaS dans un environnement Mono-Cloud, en utilisant des concepts du Web sémantique et de la virtualisation. Ensuite, une architecture Multi- Cloud fédérée et un système de gestion des services SaaS ont été proposés pour étendre les capacités au-delà du Mono-Cloud. Une solution de découverte des services cognitifs a également été présentée, basée sur l'architecture Multi-Cloud et le système de gestion précédent, avec une approche en deux étapes pour localiser et sélectionner les services appropriés.Item Improving the reliability of cooperative wireless communications by exploiting network coding(2023-05-24) Benamira, EliasLa demande sans cesse croissante de services et de performances dans les réseaux sans fil oblige les chercheurs à améliorer les solutions existantes et à rechercher de nouvelles solutions pour une meilleure conception et conception des systèmes de communication. Le concept de coopération a été formalisé dans les futurs réseaux mobiles, notamment la radio cognitive et l'Internet des objets. La bonne combinaison du concept de coopération et du paradigme de codage réseau, et grâce à la nature de diffusion des canaux sans fil, peut conduire à des améliorations significatives des performances des communications sans fil. Dans cette thèse, nous mettons d’abord en évidence les avantages de l’application conjointe du codage canal de Reed-Solomon avec le codage réseau dans les réseaux de communication coopératifs. En mettant l’accent sur la transmission de symboles non binaires, nous montrons l’amélioration obtenue en termes de taux d’erreur de symboles outre l’augmentation du débit du système et du gain de diversité. Nous développons également une expression analytique précise sous forme fermée de la probabilité de panne pour chaque source-destination dans un réseau sans fil basé sur le codage et la coopération de réseau (NCC) sur les canaux à évanouissement Nakagami-m. La relation analytique dérivée est validée avec des simulations Monte-Carlo de la probabilité de panne basées sur le rapport signal/bruit équivalent global au sein de chaque paire source-destination. En outre, nous étudions l'effet de la variation du facteur d'évanouissement (valeur m) de différentes liaisons sur les performances de probabilité de panne de bout en bout, ce qui donne des résultats intéressants qui peuvent être cruciaux pour les procédures de sélection de relais et d'allocation de puissance. De plus, nous dérivons l’ordre de diversité pour la version étendue généralisée des réseaux sans fil codés en réseau coopératif. Nous proposons une nouvelle stratégie qui améliore la fiabilité de la transmission de données depuis plusieurs sources vers une destination (station de base) via plusieurs relais. Il introduit et exploite la coopération d'un ensemble spécifique de nœuds sources en combinaison avec une application de codage de réseau linéaire aléatoire (RLNC) au niveau des relais et de la destination. La destination sélectionne les sources coopératives en fonction du rapport signal/bruit instantané le plus élevé, puis génère une matrice carrée de coefficients et envoie une matrice augmentée aux relais. L'amélioration significative du taux d'erreur de symbole pour diverses valeurs du rapport signal sur bruit et de l'exposant de perte de trajet confirme fortement la fiabilité et l'efficacité de notre approche proposée. Enfin, nous présentons une solution originale et pratique qui peut éliminer complètement les lourdes surcharges et les retransmissions dans les réseaux de relais basés sur RLNC. Ceci est réalisé par la mise en œuvre d'un livre de codes de départ sur chaque nœud du réseau concerné par le codage et le décodage RLNC et en assurant la génération de matrices de coefficients de rang complet avec des éléments dans des champs de Galois.