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Higher School of Applied Sciences of Tlemcen (ESSAT)

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Recent Submissions

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    Item type:Item,
    Conception et développement d’un système embarqué instrumenté connecté pour l’analyse temps réel du jeu
    (directeur M.Anisse CHIALI, 2026-06-22)
    Mohamed Amine LAIB
    ;
    Adil Marwane MAHI
    Le travail présenté s’inscrit dans le domaine de l’électronique, option informatique industrielle, et porte sur la conception et la réalisation d’un ballon de football intelligent connecté associé à une plateforme IoT pour l’analyse du jeu en temps réel. L’objectif principal est de développer un système capable de collecter des données liées au comportement du ballon pendant le jeu, puis de les transmettre vers un environnement numérique permettant leur visualisation et leur exploitation. Le système proposé repose sur l’intégration d’un dispositif électronique embarqué dans le ballon afin de mesurer certains paramètres liés aux mouvements, aux impacts et aux interactions avec le jeu. Les données recueillies sont ensuite traitées et envoyées vers une plateforme IoT, qui permet de les organiser, de les afficher et de les présenter sous forme d’indicateurs utiles pour l’analyse sportive.
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    Item type:Item,
    Développement d'une plateforme d'analyse et de détection pour le diagnostic avancé des véhicules
    (directeur Dr MESSIRDI Mohammed, co-directeur Dr OUDJAMA Farid, 2026-06-20)
    Ahmed Khodhir REZIG
    ;
    Sid Ahmed LAKEHAL
    Ce mémoire s’inscrit dans les domaines des systèmes d’information et du traitement de données appliqués au diagnostic automobile. Il décrit la chaîne de transmission et de valorisation des codes DTC collectés par le dispositif de lecture embarqué vers un serveur distant. Les codes sont acheminés à une application web développée avec Django, qui interagit avec une base de données PostgreSQL renfermant la signification détaillée de l’intégralité des DTC Renault/Dacia. La fiabilité du référentiel ainsi constitué est ensuite éprouvée par une confrontation systématique avec les diagnostics fournis par des outils professionnels de référence, tels que la gamme Launch. L’utilité de ce travail est de doter l’outil de diagnostic d’une base d’interprétation centralisée, fiable et validée.
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    Item type:Item,
    Développement d'un dispositif embarqué de collecte des données CAN Bus pour le diagnostic automobile via le protocole OBD-II
    (directeur Dr MESSIRDI Mohammed, co-directeur Dr OUDJAMA Farid, 2026-06-20)
    Ahmed Khodhir REZIG
    ;
    Sid Ahmed LAKEHAL
    Le diagnostic automobile moderne repose sur l’exploitation des données issues du bus de communication interne du véhicule, notamment le bus Controller Area Network (CAN), accessible via l’interface normalisée OBD-II. Toutefois, les solutions existantes se répartissent principalement entre des outils professionnels offrant un accès avancé mais caractérisés par un coût élevé et une architecture fermée, et des dispositifs grand public plus accessibles mais limités en termes de performances et de fonctionnalités. Dans ce contexte, ce travail propose la conception et la réalisation d’un dispositif embarqué dédié à l’acquisition fiable des trames CAN à partir du port OBD-II. Le système développé repose sur l’utilisation d’un contrôleur CAN externe, associé à une unité de traitement assurant la gestion des protocoles de communication, l’implémentation des services OBD-II et la reconstruction des messages multi-trames conformément aux spécifications du protocole ISO-TP. L’architecture proposée permet une capture exhaustive des échanges sur le bus CAN, ainsi qu’une structuration des données sous forme de flux exploitable par des systèmes externes. Une interface locale de visualisation, basée sur une plateforme embarquée, permet également l’affichage en temps réel de certaines informations diagnostiques. La validation expérimentale a été réalisée sur plusieurs véhicules présentant des configurations hétérogènes. Les résultats obtenus montrent une amélioration significative en termes de fiabilité d’acquisition, notamment pour l’écoute passive du bus et la gestion des échanges multi-trames, confirmant ainsi la pertinence de l’approche proposée. Ce dispositif s’inscrit dans une architecture plus large de diagnostic automobile, où les données acquises peuvent être exploitées par des systèmes externes d’analyse avancée.
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    Item type:Item,
    Automatic Optimization of Printed Circuit Board Routing (PCB) Using Metaheuristic Algorithms.
    (directeur Mr Belloufa Fayssal, co-directeur Mme N.BENAHMED, 2026-06-20)
    Mohammed El Habib EMBOUAZZA
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    Aissameddine BOUKHENDEG
    Automated printed circuit board (PCB) routing is an NP-hard combinatorial optimisation problem that consists of connecting all electrical nets while minimising track length and satisfying design rule constraints. This work addresses the net ordering problem in single-layer sequential routing, where the routing order directly influences the quality of the final solution. Two bio-inspired metaheuristics, the Whale Optimisation Algorithm (WOA) and the Slime Mould Algorithm (SMA), are adapted to the discrete domain using the Smallest Position Value (SPV) encoding in order to optimise this ordering. Candidate solutions are evaluated using an A* algorithm that explores eight movement directions and incorporates mechanisms ensuring valid, crossing-free routings that respect all design rules. Experiments conducted on both a synthetic and a real printed circuit board show that both approaches produce complete or near-complete routings. SMA achieves the best average performance, while WOA also delivers highly competitive results.
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    Item type:Item,
    Intelligent Hydroponic Crop Management System Using Artificial Intelligence, Digital Twin Technology, Fuzzy Logic Control, and Chatbot Assistance
    (directeur Mr. Ghouti ABDELLAOUI, directeur Ms. Amina OUHOUD, co-directeur Mr. Chamseddine BEMMOUSSET, 2026-06-18)
    Abou Baker GUEBRILI
    ;
    Ines TRARI MEDJAOUI
    This thesis presents the design and implementation of an intelligent hydroponic system combining artificial intelligence and IoT technologies. The first chapter establishes the theoretical background of the project. The second chapter describes two AI models: a plant disease detection model built upon three architectures (Custom CNN, EfficientNet-B3, and ResNet-50), evaluated on 20 disease classes covering tomato, lettuce, and strawberry plants, and a crop yield estimation model based on YOLO. Both models achieved strong performance. The third chapter presents the system’s digital twin, integrating a Mamdani fuzzy logic controller for automatic nutrient and pH regulation, along with an embedded conversational assistant, HydroBot, enabling intuitive system monitoring and interaction.