Institut des Sciences et Techniques Appliquées (ISTA)

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    Adaptation des personnes atteintes du kératocône en lentilles de contacts
    (2025-06-01) BOUZIANE Marwa; AMEUR Meriem
    Ce mémoire s'intitule « Adaptation des personnes atteintes de kératocône en lentilles de contact ». Il vise à évaluer l’amélioration de l’acuité visuelle obtenue grâce à l’adaptation en lentilles rigides ou sclérales chez les patients atteints de kératocône. Pour répondre à cette problématique, deux approches méthodologiques ont été adoptées : une étude quantitative rétrospective, menée sur 100 patients présentant une atteinte bilatérale, et une étude qualitative prospective portant sur 6 cas cliniques sélectionnés. Ces études ont permis d’observer et d’analyser les effets des lentilles de contact sur la qualité visuelle des patients, en tenant compte des paramètres topographiques, des corrections optiques, et du confort de port. Les résultats obtenus confirment une nette amélioration de l’acuité visuelle post-adaptation, ainsi qu’une satisfaction générale des patients quant à la qualité visuelle retrouvée et au confort procuré par les lentilles, notamment dans les formes avancées du kératocône. Ce travail met en lumière l’importance d’une adaptation rigoureuse, personnalisée, et basée sur une analyse topographique fine, afin d’optimiser la prise en charge visuelle des patients kératocôniques
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    Adaptation en lentille sclérale par AS-OCT
    (2025-06-01) BELGACEMI Fatma Ibtihal; BOUKHATEM Ahlem Safia
    Introduction : Scleral lenses represent an essential therapeutic solution for the management of complex corneal pathologies such as keratoconus, corneal grafts, and severe dry eye disease. However, traditional methods for fitting these lenses have limitations in terms of precision and reproducibility. The aim of this thesis is to evaluate the contribution of anterior segment optical coherence tomography (AS-OCT) in optimizing the scleral lens fitting process. The study seeks to demonstrate that this technology allows for greater accuracy, significant time savings, and improved patient comfort compared to conventional techniques. Patients and Methods : The study included 12 patients, totaling 20 eyes, all with various indications requiring scleral lens adaptation. Inclusion criteria required a complete clinical file and a justified medical indication. Two types of scleral lenses were used: 15 mm diameter Scleraflex SwissLens and 16.5 mm diameter ICD HD Toric lenses. Results : From a functional standpoint, a significant improvement in visual acuity was observed. The most notable clinical cases involved successful adaptation in advanced keratoconus with prolonged stability, as well as post-graft patients showing excellent tolerance and satisfactory functional vision. Conclusion : This study demonstrates that AS-OCT is a major advancement in the field of scleral lens fitting. The main benefits identified include increased accuracy in clearance and alignment measurements, enhanced efficiency with fewer trial lenses required, and improved safety by preventing potential complications.
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    Adaptation en lentilles de contact pour les enfants anisométropes atteints d’une amblyopie
    (2025-06-12) KACHICHE Nassima; BELDJELD Ghizlene
    Les lentilles de contact sont souvent considérées comme une option très efficace pour traiter l'anisométropie qui contribue à l'amblyopie chez les jeunes enfants et les adolescents en particulier. Elles sont utiles pour réduire l'aniséiconie qui est la disparité de taille des images sur la rétine entre les deux yeux, un problème fréquent mal résolu par les lunettes. L’adaptation en lentilles de contact, en particulier les lentilles rigides perméables aux gaz, sont responsables d’une amélioration significative de l’acuité visuelle de l'oeil amblyope et encouragent le rétablissement de la vision en trois dimensions même lorsque les lunettes ont échoué ou sont insuffisantes en correction. Notre étude est basée sur 14 cas cliniques colligés qui présentent des pathologies et des amétropies différentes (kératocône, astigmatisme, myopie, hypermétropie, herpès) en plus de l’anisométropie amblyopique, et qui ont reçu une prise en charge avec différents types de lentilles (lentilles souples, rigides et sclérales) de catégories d’âges allant de 6 à 17 ans. L'efficacité du traitement est plus marquée lors d'une correction précoce chez les enfants ainsi que chez les adolescents et les adultes en raison de la plasticité visuelle persistante. Les lentilles de contact sont souvent préférées aux lunettes pour traiter l'anisométropie amblyopique car elles offrent une meilleure tolérance visuelle et une globale amélioration de la vision binoculaire lors d'un suivi régulier chez l'ophtalmologiste et une adaptation personnalisée à chaque cas.
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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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    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 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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    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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    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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    Complex Systems in Human Capital Management: Strategic Integration of Sustainable Development for Adaptive Organizational Transformation
    (2025) Abdelmoudjib M ADJABI
    This study investigates the integration of sustainable development principles within human capital management (HCM) practices, framed through the lens of complex systems theory, to explore how organizations can achieve adaptive transformation. The research emphasizes the strategic role of human capital as a dynamic resource capable of driving innovation, ethical behavior, and long-term organizational resilience. Drawing on a qualitative research design, the study employed semi-structured interviews with key organizational stakeholders, including a Technical Director and a Human Resources Manager, to gather insights on daily operational practices, employee engagement, ethical behavior, and sustainability integration. The data were analyzed using thematic coding, revealing both enablers and obstacles to embedding sustainability into HCM practices. Findings indicate that while sustainability principles are acknowledged at the strategic level, operational constraints and cultural resistance often hinder their consistent application. Employees’ motivation and ethical behavior were found to significantly influence the success of sustainability initiatives, highlighting the interdependence between human capital development and organizational adaptability. Furthermore, the research demonstrates how feedback loops, emergent behaviors, and cross-functional collaboration serve as critical mechanisms through which complex systems dynamics manifest in real-world organizational settings. The study contributes to the existing literature by providing an integrated theoretical and empirical framework linking complex systems theory, sustainable development, and human capital management. Practical implications suggest that organizations seeking adaptive transformation must prioritize strategic alignment, continuous learning, and ethical engagement of employees while fostering flexibility and resilience within organizational structures. The findings offer actionable recommendations for HR managers, policymakers, and organizational leaders aiming to leverage human capital for sustainable growth. This research advances understanding of the multifaceted interactions between people, processes, and sustainability goals, demonstrating that effective HCM strategies, when guided by complexity-informed principles, can drive meaningful, adaptive, and enduring organizational change.
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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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    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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    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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    Dépistage et prise en charge de l’amblyopie fonctionnelle
    (2025-06-03) REBIAI Douae; BAKHTI Feriel
    L'amblyopie fonctionnelle est une diminution non améliorable de l'acuité visuelle, unilatérale ou bilatérale, sans aucune lésion organique visible. Elle résulte d'une perturbation du développement de la vision, généralement provoquée par une privation sensorielle, un trouble fonctionnel ou des anomalies optiques. C’est un état visuel réversible si une intervention est mise en place rapidement. Un diagnostic précoce est essentiel pour éviter le développement sévère de l'amblyopie. Il facilite le début rapide de la rééducation, qui se base principalement sur la prescription d'une correction visuelle exacte, obtenue par une réfraction sous cycloplégie. Dans la plupart des situations, cette première démarche est suivie par l'occlusion de l'oeil sain afin d'encourager la vision de l'oeil affecté. Il est ensuite nécessaire de suivre un traitement de maintenance pour consolider les acquis et éviter les récidives et les rechutes. L'efficacité du traitement dépend de divers éléments : la nature de l'amblyopie, le degré de vision initial, l'assiduité au traitement, ainsi que l'engagement des parents et la régularité des suivis médicaux. Dans certains cas, une simple correction optique peut suffire. Toutefois, une évaluation initiale inexacte, un manque de suivi ou une correction inadéquate peuvent nuire aux résultats. Bien que l'âge de début du traitement ne soit pas systématiquement indicatif de son résultat, il est admis que le diagnostic avant 2 à 3 ans augmente de manière significative les probabilités d'une récupération visuelle. De plus, des études récentes démontrent qu'une certaine plasticité cérébrale subsiste à l'âge adulte, ouvrant la voie à de nouvelles options de traitement. Ainsi, cette étude souligne l'importance d'un dépistage fréquent, d'une prise en charge appropriée et d'une pédagogie thérapeutique pour les familles, afin d'assurer une rééducation visuelle efficace et durable.
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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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    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.
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