Conception et implémentation d'un système intelligent de surveillance continue des stocks basés sur la détection visuelle de médicaments

Abstract

Dans ce mémoire, nous nous sommes intéressés à la conception et à la réalisation d’un système intelligent nommé PharmaVision 4.0, basé sur la vision par ordinateur, le Deep Learning et une architecture embarquée. Ce système permet la supervision et la prédiction des stocks d’une pharmacie en temps réel. Ce travail répond aux besoins identifiés à travers une enquête menée auprès des pharmaciens en Algérie. Les résultats de cette enquête ont mis en évidence plusieurs limites des solutions actuellement utilisées, notamment la saisie manuelle des données, l’utilisation de logiciels de gestion classiques ne disposant pas de fonctionnalités intelligentes, ainsi que l’absence d’outils de prédiction de la demande et de détection précoce des risques de rupture de stock. Face à ces limites, nous avons proposé une solution reposant sur deux Raspberry Pi équipés de caméras et intégrant un modèle YOLOv8 entraîné sur 105 types de médicaments réels pour la détection et le suivi automatique des stocks. Cette solution est couplée à un modèle Bi-LSTM capable d’anticiper la demande future afin d’améliorer la gestion des approvisionnements. L’ensemble des informations est centralisé et restitué au pharmacien à travers un tableau de bord web interactif permettant une supervision intelligente et une prise de décision rapide.