2011 Public Sector Salary Disclosure
Vice President Patient & Resident Services and Chief Nursing Officer. $649.81. Almonte General Hospital. MCISSAC. JAMES R. $106
Sommaire
01-Oct-2018 3149. 3150. Page 4. Page 3092. Journal Officiel de la République Tunisienne — 21 septembre 2018. N° 76. Arrêté du ministre de l'enseignement ...
Contributions à la modélisation et à loptimisation des problèmes en
07-Mar-2020 2009. Diplôme d'Etudes Supérieures Approfondies (DESA) en Informatique Télécom- munications et Multimédia
La révolution silencieuse des catholiques français
11-Jun-2000 Secret oblige l'Agence a refusé de communiquer les noms de ses employés
HABILITATION UNIVERSITAIRE
Spécialité : INFORMATIQUE
Présentée et soutenue par :
Mohamed LAHBY
Professeur de l"Enseignement Supérieur Assistant à l"ENS de CasablancaDocteur en Informatiqueaa
Contributions à la modélisation et à l"optimisationaades problèmes en temps réelaaSoutenue le 07/03/2020 à la Faculté des Sciences et Techniques de Mohammedia, devant le jury
composé de : Mr. Azzedine BOULMAKOUL- PES (FSTM) : Président, RapporteurMr. Mohammed RAMDANI- PES (FSTM) : Rapporteur
Mr. Bouabid EL OUAHIDI- PES (FSR) : RapporteurFaculté des Sciences et Techniques, BP. 146 , Mohammedia 20650, Maroc
Tel : +212 (5) 23 31 47 05 / +212 (5) 23 31 47 05 08 , Fax : +212 (5) 37 77 42 61, www.fstm.ac.ma iRemerciement
Le travail présenté dans ce mémoire a été effectué au Laboratoire Mathématiques et Applications (LMA)
de l"Ecole Normale Supérieure (ENS), de l"Université Hassan II Casablanca, Maroc.Tout d"abord, je remercie très sincèrement Monsieur Hassan El Amri, Directeur du laboratoire LMA, et
Monsieur Abdelbaki Attioui responsable de mon équipe de recherche, pour leurs conseils avisés, leurs qualités
pédagogiques et scientifiques et leur sympathie. Je tiens à remercier aussi tous les membres de notre laboratoire
LMA.Ce travail n"aurait pu se faire sans la collaboration et le soutien de mon collègue professeur Abderahim
SEKKAKI, professeur à la faculté des sciences ain chock, je le remercie infiniment.Je tiens également à adresser mes vifs remerciements à monsieur Azzedine Boulmakoul de faculté des
sciences et techniques de mohammedia, à monsieur Mohammed Ramdani de faculté des sciences et techniques
de Mohammedia et à monsieur Bouabid El ouahidi de la faculté des sciences de Rabat d"avoir acceptés d"exa-
miner et de juger mon habilitation universitaire.Je tiens à remercier aussi monsieur Mustapha LKHIDER le Doyen de la faculté des sciences et techniques
de Mohammedia de m"avoir donné l"autorisation pour soutenir mon habilitation à la FST de Mohammedia.
Mes travaux ont fait appel au concours des étudiants doctorants, des étudiants de Masters et d"étudiants
d"universités. J"ai été ravi de leurs enthousiasmes et de leurs compétences. J"espère leur avoir apporté au moins
autant qu"ils m"ont apporté.Je n"oublie bien sûr pas tous mes collègues enseignants, chercheurs et personnels administratifs de l"ENS
de Casablanca età leur tête monsieurHoussine AZEDDOUG directeurde notre école (ENSC), je leur témoigne
toute ma reconnaissance.Mes remerciements vont aussi à ma maman, mes soeurs et mes frères et leurs petites familles, pour leur
soutien constant sans lesquels je ne serais jamais parvenu à ce stade de réussite.Enfin, je ne saurais terminer ces quelques lignes sans penser à ma femme, sans qui tout ceci n"aurait
pu se réaliser. Merci, pour sa force tranquille et discrète, son soutien incontournable.Table des matières
Introduction générale1
I PARTIE ADMINISTRATIVE
31 Curriculum Vitae5
1.1 État civil
51.2 Coordonnées professionnelles actuelles
61.3 Diplômes et titres
61.4 Formations pédagogiques
71.5 Mes expériences dans l"entreprise
71.6 Mes expériences pédagogiques
81.7 Mes activités pédagogiques
81.8 Axes de recherche
91.8.1 Axe 1 : Optimisation de la QoS dans les réseaux NGN
91.8.2 Axe 2 : Modélisation de la gestion de mobilité dans les réseaux sans fil hétérogènes
101.8.3 Axe 3 : Optimisation des risques bancaires
101.9 Activités liées à la recherche scientifique
10II PRESENTATION DES ACTIVITES PEDAGOGIQUES
122 Activités pédagogiques avant l"intégration de l"ENS de Casablanca
142.1 Avant propos
142.2 Activités pédagogiques au Lycée Abdelkrim Khettabi de Mohammedia (années : 2004 - 2009)
142.3 Activités pédagogiques au centre CPGE de Mohammedia (années : 2009-2014)
152.4 Activités pédagogiques à la FST de Mohammedia (années : 2010 - 2011)
193 Activités pédagogiques à l"ENS de Casablanca
203.1 Introduction
203.2 Enseignement de modules
223.2.1 Module : Introduction à l"informatique (Info 1)
223.2.2 Module : Algorithmique I (info 2)
243.2.3 Module : Algorithmique et programmation en C (info 3)
263.2.4 Module : Algorithmique et structures de données (info 4)
283.2.5 Module :Structures de données avancées
303.2.6 Module : Protocoles et réseaux
313.2.7 Module : La programmation orientée objet JAVA
343.2.8 Module : Sécurité des Réseaux
36Table des matièresiii3.2.9 Module : Programmation orientée objet C++. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39
3.2.10 Élément de Module : Modélisation et simulation avec Python
413.2.11 Élément de Module : Informatique appliquées aux STAPS
423.2.12 Supports TIC
443.2.13 Didactique suivie
443.3 Responsabilités pédagogiques et administratives
453.4 Encadrement des projets et des mini-projets
453.4.1 Encadrement des projets de Fin d"Etudes de Master
463.4.2 Participation au jury d"évaluation des projets de fin d"études de Master
473.4.3 Encadrement des projets projets de fin d"études de Licence LCMSI
503.4.4 Participation au jury d"évaluation des projets de fin d"études de Licence LCMSI
503.4.5 Encadrement des mini-projets
513.5 Animation des séminaires pédagogiques
523.6 Attestations pédagogiques
53III PRÉSENTATION DES ACTIVITÉS DE RECHERCHE
544 Activités de recherche de thèse
564.1 Contexte et problématique
564.2 Dévelopement d"une nouvelle architecture pour l"optimisation de la sélection du réseau
584.2.1 Mise en place d"une nouvelle architecture pour sélection du réseau
584.2.2 Une nouvelle approche pour la validation de la sélection du réseau basée sur G-MADM
604.2.3 Une nouvelle unité de la différenciation de poids pour améliorer notre architecture
604.2.4 Un nouveau modèle efficace pour l"évaluation de performances du handover
604.3 Conclusion
605 ACTIVITÉS POST-DOCTORALES : synthèse des activités de recherche
625.1 Axe de recherche 1 : Optimisation de la qualité de service dans les réseaux de la future génération
625.1.1 Contexte et objectifs
625.1.2 Méthode
635.1.3 Résultats
635.1.4 Encadrement doctoral
645.2 Axe de recherche 2 : Modélisation de la gestion de mobilité dans les réseaux sans fil hétérogènes
645.2.1 Contexte et objectifs
645.2.2 Méthode
655.2.3 Résultats
655.2.4 Encadrement doctoral
655.3 Axe de recherche 3 : Optimisation des risques bancaires
655.3.1 Contexte et objectifs
655.3.2 Méthode
665.3.3 Résultats
66ivTable des matières5.3.4 Encadrement doctoral. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67
6 Axe 1 : Optimisation de la qualité de service dans les réseaux de la future génération
686.1 Introduction
696.2 État de l"art et positionnement du problème
716.2.1 Les algorithmes du handover basés sur la fonction d"utilité
716.2.2 Les algorithmes du handover basés sur l"approche MADM
726.2.3 Les algorithmes hybrides du handover
726.3 La méthode de pondération ANP
736.4 Théorie de l"Utilité Multi-Attributs (MAUT)
766.5 Notre politique proposée basée sur le protocole IEEE 802.21
776.5.1 Module 1 : Initiation du handover
776.5.2 Module 2 : Décision du pré-handover
776.5.3 Module 3 : Décision du handover
786.6 Simulations et résultats
796.6.1 Scénario de simulation
796.6.2 La simulation 1
816.6.3 La simulation 2
826.6.4 La simulation 3
826.6.5 La mise en oeuvre industrielle du handover vertical : Brevet N US 8,565,744
836.7 Conclusion
84Bibliographie86
7 Axe 2 : Modélisation de la gestion de mobilité dans les réseaux sans fil hétérogènes
897.1 Introduction
907.2 La sélection du réseau basée sur la théorie des graphes : état de l"art
937.3 Modélisation et stratégie proposées pour le handover vertical
957.3.1 Structure d"un graphe k-parti
957.3.2 Déploiement réseau
967.3.3 Modélisation
977.3.4 Notre stratégie de la sélection du meilleur chemin
987.3.5 Élicitation de poids à l"aide de la méthode AHP
1007.3.6 Complexité computationnelle de notre stratégie
1007.4 Évaluation expérimentale
1017.4.1 Environnement expérimentale
1017.4.2 Les indicateurs de la qualité de service
1037.4.3 Résultats expérimentaux
1047.5 Conclusion
110Bibliographie112
Table des matièresv8 Axe 3 : Optimisation des risques bancaires1158.1 Introduction
1158.2 État de l"art
1178.2.1 Les algorithmes du machine learning pour l"approbation de crédit
1178.2.2 Les algorithmes du machine learning pour la détection de fraude
1188.3 Notre architecture de classification en temps réel
1198.3.1 Modèle de prediction
1198.3.2 Deep auto-encoder
1208.3.3 Deep Neural network
1218.4 Évaluation expérimentale
1228.4.1 Implémentation de notre architecture
1228.4.2 Datasets
1238.4.3 Paramètres d"évaluation de performances
1268.4.4 Paradigms
1268.4.5 Résultats expérimentaux
1278.5 Conclusion
134Bibliographie135
9 Encadrement et Rayonnement
1389.1 Équipe de recherche
1389.2 Encadrement de thèses
1389.3 Collaborations scientifiques
1409.3.1 Collaborations nationales
1409.3.2 Collaborations internationales
1409.4 Innovation et valorisation
1419.4.1 Organisation des manifestations scientifiques
1419.4.2 Participation dans des conférences internationales
1419.4.3 Président des sessions lors des conférences internationales
1419.4.4 Activité de relecture d"articles et d"évaluation
14110 Liste des publications de l"auteur
14310.1 Production scientifique à l"issue des travaux de la thèse (2009-2013)
14310.1.1 Journaux publiés
14310.1.2 Conférences internationales
14410.1.3 Workshops Internationals
14510.1.4 Journées Doctorales
14510.2 Production scientifique après la thèse (2014-2020)
14510.2.1 Ouvrage
14510.2.2 Chapitres
14510.2.3 Journaux indexés
14610.2.4 Conférences internationales
146viTable des matières10.3 Rapports techniques. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 147
11 Conclusions et Perspectives
14811.1 Conclusions
14811.2 Perspectives des activités pédagogiques
14911.3 Perspectives des activités de recherche
15011.3.1 Nos axes de recherche à l"état actuel
15011.3.2 Nos futurs axes de recherche
151ANNEXES154
ANNEXEA:Documents Administratifs. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .154 ANNEXEB:Justificatifs de mes activités avant d"intégrer l"ENSC. . . . . . . . . . .154 ANNEXEC:Justificatifs de mes activités à l"ENS de Casablanca. . . . . . . . . . . .154 ANNEXED:Documents justificatifs de l"encadrement et rayonnement. . . . . . . .154 ANNEXEE:Articles Journaux et Communications. . . . . . . . . . . . . . . . . . . .154Table des figures
4.1 Notre architecture proposée et développée pour la sélection du réseau
596.1 Structure réseau de la méthode ANP
746.2 Notre politique du handover vertical en utilisant le protocole IEEE 802.21
796.3 Scénario de simulation
806.4 Variation de l"anomalie de classement des algorithmes en fonction de flux
816.5 Variation de nombre de handoffs des algorithmes en fonction de flux
826.6 Variation de handovers échoués des algorithmes en fonction de flux
837.1 Déploiement traditionnel du réseau d"une zone géographique hétérogène
967.2 Notre amélioration du déploiement du réseau d"une zone géographique hétérogène
977.3 Notre graphe k-parti proposé pour modéliser le handover vertical
987.4 Hiérarchie de la méthode AHP pour la sélection du réseau
1007.5 Topologie considérée dans la plateforme d"émulation Mininet
1017.6 Comparaison du débit moyen en fonction de deux algorithmes NMBDG et SMGVHO
1057.7 Comparaison de la perte moyenne en fonction de deux algorithmes NMBDG et SMGVHO
1057.8 Comparaison du délai moyen en fonction de deux algorithmes NMBDG et SMGVHO
1067.9 Comparaison de la gique moyenne en fonction de deux algorithmes NMBDG et SMGVHO
1067.10 Taux moyen du débit en fonction des algorithmes de handover
1087.11 Taux moyen de la perte en fonction des algorithmes de handover
1097.12 Taux moyen du délai en fonction des algorithmes de handover
1097.13 Taux moyen de la gigue en fonction des algorithmes de handover
1108.1 Notre architecture du modèle de classification en temps réel
1208.2 Auto-encoder
1218.3 Composition de notre réseau de neurones
1228.4 La démarche de d"implémentation de notre architecture de classification
1228.5 Distribution du Data-set
1248.6 Data set distribution Over-Sampled, the fraud class counts for 3,1% of all transactions
1258.7 Illustration de matrice de confusion
1268.8 Comparaison de l"exactitude de différents algorithmes appliqués aux données de prêts
1288.9 Comparaison de la précision de différents algorithmes appliqués aux données de prêts
1298.10 Comparaison du rappel de différents algorithmes appliqués aux données de prêts
1298.11 Comparaison de F1 score de différents algorithmes appliqués données de prêts
1308.12 Comparaison de l"exactitude de différents algorithmes appliqués aux données de fraudes
1318.13 Comparaison de la précision de différents algorithmes appliqués aux données de fraudes
1328.14 Comparaison du rappel de différents algorithmes appliqués aux données de fraudes
1338.15 Comparaison de F1 score de différents algorithmes appliqués aux données de fraudes
133Liste des tableaux
3.1 Volume horaire du module Informatique 1 : Introduction à l"informatique
233.2 Volume horaire du Module Informatique 2 : Algorithmique I
253.3 Volume horaire du module Informatique 3 : Algorithmique et programmation en C
273.4 Volume horaire du module Informatique 4 : Structures de données en langage C
293.5 Volume horaire du module Structures de données avancées
303.6 Volume horaire du module Protocoles et réseaux
323.7 Volume horaire du module La programmation orientée objet JAVA
343.8 Volume horaire du module Sécurité des Réseaux
373.9 Volume horaire du module La programmation orientée objet C++
393.10 Volume horaire de l"élément du module Programmation python
413.11 Volume horaire de l"élément du module Informatique
436.1 Echelle à 9 valeurs de Saaty
746.2 Valeur de l"indice aléatoire IA
756.3 Performances des attributs pour les réseaux candidats
806.4 Pondération des attributs en utilisant la méthode ANP
807.1 Les paramètres utilisés dans la plateforme d"émulation Mininet
1027.2 Quantification des termes flous
1027.3 Valeurs des attributs statiques
1027.4 Poids accordé à chaque critère pour le flux FTP
1037.5 Poids accordé à chaque critère pour le flux streaming
1038.1 Data-set features
1238.2 attributs du Data-set
1238.3 Distribution des instances
1248.4 Caractéristique du Data-set
1258.5 Attribues du dataset
1258.6 Matrice de confusion pour les données de l"approbation de crédit
1278.7 Deep learning with auto-encoder 8-fold cross validation)
1308.8 Matrice de confusion pour les données de fraudes
131Glossaire
2GSecond Generation
3GThird Generation
3GPPThird Generation Partnership Project
4GFourth Generation
5GFifth Generation
ABCAlways Best Connected
AHPAnalytic Hierarchy Process
ANNArtificial Neural Network
ANPAnalytic Network Process
APAccess Point
BSBase Station
BTSBase Station Transceiver System
DIADistance to Ideal Alternative
ELECTREELimination Et Choix Traduisant la REalité E-TOPSISEnhanced Technique for Order Preference by Similarity to Ideal SolutionFADMFuzzy AHP Distance Mahalanobis
FAHPFuzzy Analytic Hierarchy Process
quotesdbs_dbs27.pdfusesText_33[PDF] Résumé du stage CFA 2015 :
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