Mémoires de Master

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    An Intelligent, Low-Cost IoT System for Real-Time Aquaculture Monitoring
    (2024) KEDJAR Sara
    Aquaculture plays a pivotal role in global food security, but its sustainability is challenged by the need for real-time monitoring and efficient resource management. This master thesis presents an intelligent IoT and AI-powered system designed for real-time, low-cost aquaculture monitoring. The proposed system integrates advanced sensors with AI-driven data processing to monitor key parameters such as Ph, Turbidity, Electrical conductivity, temperature, and dissolved oxygen. A robust anomaly detection module, leveraging deep learning algorithms, ensures early identification of irregularities, mitigating risks to aquatic life. In addition,the system incorporates predictive analytics to forecast environmental changes, enabling proactive ddecision making.
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    An IOT based in wastewater for irrigation using Deep Learning
    (2024) DIAF Amel
    Utilizing wastewater for irrigation offers significant benefits due to its high nutrient content, reducing the reliance on chemical fertilizers. Additionally, wastewater irrigation aids in the conservation of water resources. Treated wastewater has emerged as a dependable source for farmers, enabling year-round crop cultivation, particularly in arid regions. This study proposes a novel approach that integrates artificial intelligence and edge computing capabilities to offer instantaneous monitoring and prediction of water quality, adhering to parameter thresholds set by the World Health Organization (WHO). This master thesis encompasses both the front-end and back-end aspects, comprising software and hardware architectures. The hardware components include actuators, sensors, and controllers connected remotely via wireless networks. Meanwhile, the software incorporates applications linked with artificial intelligence (AI) models for intelligent predictions. The dataset comprises various features of five parameters essential for determining water quality: conductivity, turbidity, oxygen levels, pH, and temperature, all of which are monitored by sensors included in the sensor module.
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    An IoT-based deep learning frame work for early assessment of pneumonia.
    (2024) MADANI Rihab
    The COVID-19 pandemic has highlighted the importance of remote patient monitoring for the well-being of both patients and healthcare providers. Pneumonia, a leading cause of morbidity and mortality in children, requires prompt diagnosis and treatment due to its impact on the small air sacs in the lungs. Chest X-rays are a common diagnostic tool for detecting pneumonia. This study emphasizes the development of a support tool to assist healthcare professionals in enhancing the accuracy and efficiency of pneumonia diagnosis through advanced deep learning approaches. The best model accuracy of VGGNet of 95.89% confirms that the model is robust however MobileNet can perform well in real-world situations.
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    An IOT Irrigation System using machine Learning
    (2024) Belharizi Nesrine
    This master thesis presents a smart irrigation system for small farmer communities (SFCs) designed to optimize water use in agriculture through advanced sensor technologies and machine learning (ML) techniques. The system employs Internet of Things (IoT) components, including low-cost sensors such as the capacitive gravity SEN0308, water tension irrometer watermark, and DHT22. An Arduino Uno collects sensor data and transmits it via LoRa communication to an Arduino Mega 2560, which controls a valve and water flow sensor. ML integration enables real-time analysis and decision-making to prevent over-irrigation by considering soil moisture, temperature, humidity, and historical patterns. The system enhances water efficiency, reduces labor costs, and improves crop yields, thereby contributing to sustainable agricultural practices.
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    An IoT Low-Cost Fertilizer for Crop Recommendation using Machine Learning
    (2024-06-27) SEKFAL Zahret el Afrah; DJEMAI Imad Eddine Ismail
    Agriculture plays a crucial role in sustaining the world's growing population, yet farmers face challenges in optimizing crop production and resource management. This thesis introduces an innovative IoT device empowered by machine learning (ML) to monitor soil nutrients and offer precise crop recommendations. The device integrates sensors such as, an NPK sensor and MAX485 TTL to gather real-time data on soil composition, humidity, temperature, rainfall, ph, and nutrient levels. This data is then transmitted to a server via protocol. ML algorithms analyse the collected data to generate tailored recommendations, including optimal crop choices, suitable fertilizer types, and application rates based on crop needs and soil conditions. Field experiments validate the system's efficacy compared to traditional methods, demonstrating its ability to boost crop productivity, optimize resource allocation, and promote sustainable agricultural practices for enhanced food security.
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    Conception et Réalisation d’une machine CNC fraiseuse
    (2024-06-30) BERIMA Mohamed El Amine; BOUAMAMA Dehbia
    La conception et la réalisation d'une machine CNC fraiseuse explore un processus détaillé et rigoureux. Elle débute par la conception mécanique, mettant l'accent sur le choix des matériaux pour la rigidité et la précision, ainsi que sur le dimensionnement des axes et l'intégration de systèmes de guidage linéaire. La phase suivante concerne la conception électronique et logicielle, incluant la sélection et l'intégration de composants tels que les moteurs pas à pas et les contrôleurs, ainsi que le développement du firmware et du logiciel de commande numérique. L'assemblage de la machine suit, avec la construction de la structure mécanique, le montage des composants électroniques et la calibration minutieuse pour assurer l'alignement et la précision des mouvements. Des tests rigoureux sont ensuite menés pour valider la performance de la fraiseuse, ajustant les paramètres de contrôle et optimisant le design au besoin.
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    Protocol for UV visible spectrophotometric calibration check
    (2024-06-30) LAIDANI Rafika
    This project outlines the protocol for calibration check of a UV-Visible spectrophotometer Shimadzu UV-3600 in Laboratory of Thin Films and Materials for Electronics. The calibration process involved preparing a series of coloured solutions with known absorbance spectra to serve as calibration standards. The spectrophotometer's performance was evaluated by measuring the absorbance of these solutions across the UV-Visible spectrum. Theobtained results demonstrated the instrument's accuracy and linearity, confirming its reliability for precise spectrophotometric analysis. This protocol ensures consistent performance of the spectrophotometer, essential for high-quality quantitative measurements in various applications.
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    Realisation d`une machine CNC laser « FOCUS CNC »
    (2024-06-30) BECHBECHE Houda
    Ce projet de fin d'études porte sur la conception et la réalisation d'une machine CNC laser «FOCUS CNC » à faible coût, dotée d’un system de surveillance à distance et d’un capteur de flamme. Nous avons conçu, imprimé et assemblé les pièces nécessaires, puis paramétré la machine en effectuant divers tests sur différents matériaux. En parallèle, nous avons mené une étude économique approfondie du marché algérien pour évaluer la faisabilité et les opportunités de lancement de notre machine.
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    Multi objective optimization for DC-DC power converter with EMC consideration
    (2024-07-01) FAR Ouidjdane; DJADAOUADJI Imane
    This research project proposes a comprehensive multi-objective optimization approach for DCDC power converters, emphasizing the resolution of Electromagnetic Compatibility (EMC) challenges. The methodology includes the application of the Design of Experiments (DOE) method alongside traditional objectives such as efficiency, analysis of EMI emissions under optimized conditions, and PCB implementation. Case studies will evaluate the proposed approach specifically in electric vehicle applications. The anticipated outcomes aim to guide engineers in developing high-performing DC-DC power converters compliant with EMC standards, contributing to advanced design practices aligned with contemporary power electronics priorities
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    Design of an Intelligent MPPT Based on FLC Using a Photovoltaic System
    (2025) MOKHEFI Manel
    Ce mémoire a pour objectif d’étudier, de modéliser et de comparer deux techniques de suivi du point de puissance maximale (MPPT) appliquées à un système photovoltaïque associé à un convertisseur Boost. Il s’agit, d’un côté, de la méthode Perturb and Observe (P&O), reconnue pour sa simplicité et sa facilité d’intégration, et de l’autre, de la méthode fondée sur la logique floue (Fuzzy Logic Control - FLC), qui se distingue par son approche heuristique et sa capacité d’adaptation à des conditions variables. • La stabilité du fonctionnement autour de ce point, -• Le rendement énergétique global du système, -À travers cette analyse, le but final est d’identifier la méthode la plus performante pour optimiser la production d’énergie solaire dans un environnement réel, tout en envisageant des pistes d’amélioration futures, notamment par le recours à des approches hybrides ou intelligentes combinant les avantages des deux stratégies.
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    An Innovation Fish Disease Detection in Aquaculture Environments using Deep Learning
    (2025) CHOUCHAOUI Ferdaous
    L’aquaculture représente l’une des principales sources de production alimentaire mondiale. La surveillance de ce domaine nécessite des solutions automatisées, précises et abordables afin d’en assurer la durabilité. Cette thèse propose une architecture IoT associée à l’Intelligence Artificielle afin d’améliorer le suivi des maladies des poissons. L’étude s’est concentrée sur la classification de sept pathologies, en utilisant un jeu de données de 1 747 images. Quatre modèles de réseaux neuronaux convolutifs (AlexNet, VGG, ResNet et MobileNet) ont été comparés afin d’évaluer leur pertinence. Les résultats mettent en valeur les performances d’AlexNet et de VGG, qui atteignent une précision de 99,86 %, tandis que ResNet et MobileNet obtiennent respectivement 87,71 % et 76,86 %. Cette approche souligne l’efficacité des méthodes d’apprentissage profond dans la détection automatisée des maladies en aquaculture, et leur pertinence en tant qu’outil d’aide à la gestion des exploitations.
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    Développement d’un système d’ECG intelligent : Diagnostic automatisé et sécurisation des données par blockchain
    (2025) MAHIEDDINE Fatima Zahraa
    Ce projet de fin d’études porte sur la conception et la réalisation d’un dispositif ECG intelligent et portable destiné à améliorer la détection précoce des maladies cardiovasculaires. Le système permet l’acquisition des signaux ECG en temps réel à l’aide d’un capteur biomédical (AD8232), avec un filtrage numérique pour réduire les parasites. Les signaux sont affichés sur plusieurs interfaces : Serial Plotter, application Python et application mobile Flutter. Un modèle d’intelligence artificielle basé sur ResNet-50 a été entraîné sur la base de données PTB-XL et a atteint une précision de 93 % pour le diagnostic automatisé multi-label. Les données ECG et les informations des patients sont enregistrées et sécurisées via un smart contract simulé sur blockchain. Ce dispositif ouvre la voie à une solution fiable, portable et sécurisée pour la télésurveillance cardiaque.
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    Automatisation du titrage colorimétrique pour le contrôle chimique : Développement d'un système de mesure basé sur l'instrumentation
    (2025) ALLOUCHE Sid Ahmed
    Dans le cadre de l’amélioration des techniques d’analyse en laboratoire, ce mémoire présente le développement d’un système automatisé de titrage colorimétrique. Ce dispositif vise à pallier les limites du titrage manuel, souvent marqué par un manque de précision, de répétabilité et de traçabilité. Le système repose sur l’intégration de plusieurs composants : un microcontrôleur Arduino pour le pilotage global, un capteur de couleur pour détecter le point d’équivalence de la réaction, un capteur de débit pour mesurer le volume de réactif, et une électrovanne assurant le contrôle automatique du flux. Une interface utilisateur permet l’affichage et l’enregistrement des résultats. Ce projet s’inscrit dans une approche multidisciplinaire combinant instrumentation, électronique embarquée et métrologie. Le prototype réalisé démontre la faisabilité d’un tel système à faible coût, tout en ouvrant des perspectives d’optimisation pour une utilisation en milieu industriel ou pédagogique.
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    Optimisation du Trajet d'une Machine CNC à l'Aide de Divers Algorithmes
    (2025) BRAKNA Chemse Eddine
    Le perçage est un procédé d’usinage par enlèvement de copeaux largement utilisé dans le domaine de la fabrication. Le terme perçage regroupe l’ensemble des méthodes permettant de réaliser des trous cylindriques dans une pièce à l’aide d’outils coupants. Ce procédé est appliqué dans de nombreux domaines, notamment pour le perçage de trous dans les circuits imprimés (PCB). Aujourd’hui, des machines CNC sont utilisées pour automatiser le processus de perçage. L’un des problèmes majeurs liés à leur utilisation est la séquence de perçage, car il existe généralement un grand nombre de points à visiter. La détermination de la séquence optimale est similaire à un problème de synchronisation des déplacements et de réduction du temps de parcours. L’objectif principal de ce travail est d’optimiser le temps et la trajectoire d’une machine CNC à trois axes équipée d’un foret automatique, afin d’atteindre les meilleures performances possibles. Pour cela, nous avons mis en oeuvre des algorithmes d’optimisation tels que l’algorithme génétique, l’algorithme ACO (Ant Colony Optimization) et l’algorithme A* pour réduire le temps d’usinage nécessaire au perçage d’un ensemble donné de trous, tout en minimisant les coûts de production, et ce sans compromettre la précision du mouvement. Les résultats obtenus à travers des simulations démontrent que l’approche proposée est à la fois efficace et applicable. Elle constitue une solution pertinente pour la planification des opérations dans les systèmes de fabrication assistés par machine CNC, en particulier dans les contextes où la rapidité et l’automatisation sont essentielles.
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    Etude et réalisation d’un dispositif de mesure des contraintes mécanique par jauges à résistance électrique
    (2025-06-12) BACHA Abdelhadi; AZIZI Hadj
    Dans un contexte où la précision des mesures mécaniques devient un enjeu crucial pour les domaines de l’aéronautique, de l’automobile, du génie civil et de la maintenance industrielle, ce mémoire s’inscrit dans une démarche de conception et de réalisation de deux dispositifs de mesure basés sur l’utilisation de jauges de contrainte à résistance électrique. Le recours à des solutions locales et didactiques dans ce domaine représente une alternative stratégique face à l'absence d’infrastructures spécialisées en instrumentation de mesure en Algérie. L’objectif principal de ce travail est de concevoir, fabriquer et valider deux dispositifs expérimentaux : une clé dynamométrique électronique permettant la mesure en temps réel du couple de serrage, et un banc didactique dédié à l’étude expérimentale des contraintes mécaniques (traction, flexion, torsion). Ces dispositifs visent à répondre à la fois à des besoins pédagogiques pour la formation des étudiants en instrumentation, et à des besoins techniques pour le contrôle des assemblages mécaniques. Le projet repose sur l’intégration de capteurs à jauge de contrainte montés en pont de Wheatstone, associés à des modules de conditionnement de signal (HX711), et pilotés par des microcontrôleurs Arduino Nano. Les données sont ensuite affichées en temps réel sur des écrans OLED ou LCD I2C, permettant une lecture directe des mesures de couple ou de déformation. La partie électronique a été modélisée, simulée et réalisée sous forme de circuits imprimés à l’aide du logiciel EasyEDA, avec un soin particulier apporté à la miniaturisation et à la fiabilité des composants. La validation métrologique a été assurée par une série d’essais d’étalonnage effectués à l’aide de capteurs de référence, selon une méthodologie rigoureuse permettant de déterminer les incertitudes de mesure, la répétabilité, et la linéarité des dispositifs développés. Ces essais ont permis de confirmer la précision et la stabilité du système dans différentes configurations d'effort. Le travail présenté couvre ainsi trois volets complémentaires : une étude théorique approfondie des principes mécaniques et électromécaniques liés aux jauges de contrainte, une conception matérielle complète allant de l’idée à la réalisation physique, et enfin une validation expérimentale basée sur des normes métrologiques. Ce mémoire ambitionne de démontrer que des solutions fiables, pédagogiques et reproductibles peuvent être conçues localement pour la mesure des efforts mécaniques, tout en contribuant à la formation pratique dans le domaine de l’instrumentation.
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    Conception et implémentation d’un système de monitoring de l’environnement dans les espaces de petite enfance
    (2025-06-19) BELHAYARA Telemcen Khadidja
    Ce travail concerne la conception et l’implémentation d’un système de monitoring (de surveillance) des conditions environnementales pour la santé de petite enfance. L’objectif de ce projet est de réaliser un système des capteurs sans fil pour la surveillance en temps réel des conditions appropriées pour la santé des enfants. Ce dispositif de monitoring est réalisé afin de mener des expériences concernant la qualité de l'air et le niveau de bruit, pour pouvoir déduire la convenance de l’environnement pour la santé des enfants. Les expérimentations ont été menées au niveau de différents espaces intérieurs pour la petite enfance. Les résultats montrent que des outils de surveillance des conditions environnementales pour les enfants doivent être développés et utilisés pour réduire les risques liés à la santé des enfants.
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    Développement d’une Métrologie embarquée à faible coût pour l’agriculture intelligente
    (2025-06-25) SAHBATOU Amina; BENSALAH Nesrine
    This practical work presents the development of a low-cost embedded metrology system intended for smart agriculture, enabling the measurement of various environmental parameters of soil and air. Based on this, our objective was to design and implement a sensor system connected to an STM32F103C8T6 (Blue Pill) board to measure in real time variables such as soil moisture, temperature, light intensity, and the presence of rain. iii Two configurations were tested: a local test with data displayed via a UART module, and a remote test where data is wirelessly transmitted to a Raspberry Pi using nRF24L01 communication modules to ensure remote monitoring and analysis. This platform allows continuous and remote monitoring of agricultural environmental conditions, paving the way for better resource management and more informed decision-making for farmers.