| Titre : |
Optimisation de la Gestion des Réseaux d’Eau Potable par l’Analyse Multicritère et l’Intelligence Artificielle : Application au réseau d’alimentation en eau potable d’Alger |
| Type de document : |
document électronique |
| Auteurs : |
Aya Chennit, Auteur ; Salim Benziada, Directeur de thèse ; Madjid Ghermoul, Directeur de thèse |
| Editeur : |
[S.l.] : [s.n.] |
| Année de publication : |
2025 |
| Importance : |
1 fichier PDF (1.34Mo) |
| Présentation : |
ill. |
| Note générale : |
Mode d'accès : accès au texte intégral par intranet.
Mémoire de Projet de Fin d’Études :Hydraulique : Alger, École Nationale Polytechnique : 2025
Bibliogr. p.96-97
Mémoire confidentiel 5 ans jusqu'à Juin 2030 |
| Langues : |
Français (fre) |
| Mots-clés : |
Intelligence Artificielle
Apprentissage Automatique
Réseaux d’eau potable
Analyse Multicritère
Vulnérabilité |
| Index. décimale : |
PH00525 |
| Résumé : |
Ce travail s’inscrit dans le cadre de l’évaluation de la vulnérabilité des réseaux d’eau potable,
dans l’objectif d’optimiser leur gestion patrimoniale. L’étude repose sur l’utilisation des mé-
thodes d’apprentissage automatique et d’intelligence artificielle pour le traitement et l’exploi-
tation des données, constituant une base solide pour l’application de l’Analyse Multicritère
AMC), notamment à travers la méthode AHP (Processus Hiérarchique Analytique).
L’analyse a permis d’identifier les segments les plus vulnérables et de proposer des priorités
d’intervention adaptées et rationnelles.
Cette démarche ouvre également la voie à une perspective entrepreneuriale à travers la création
de Wevolia, une future micro-entreprise. Wevolia ambitionne d’intégrer l’intelligence artificielle
des solutions concrètes pour optimiser durablement la gestion patrimoniale des infrastruc-
tures, non seulement dans le domaine de l’eau, mais également dans des contextes élargis de
gestion d’actifs. |
Optimisation de la Gestion des Réseaux d’Eau Potable par l’Analyse Multicritère et l’Intelligence Artificielle : Application au réseau d’alimentation en eau potable d’Alger [document électronique] / Aya Chennit, Auteur ; Salim Benziada, Directeur de thèse ; Madjid Ghermoul, Directeur de thèse . - [S.l.] : [s.n.], 2025 . - 1 fichier PDF (1.34Mo) : ill. Mode d'accès : accès au texte intégral par intranet.
Mémoire de Projet de Fin d’Études :Hydraulique : Alger, École Nationale Polytechnique : 2025
Bibliogr. p.96-97
Mémoire confidentiel 5 ans jusqu'à Juin 2030 Langues : Français ( fre)
| Mots-clés : |
Intelligence Artificielle
Apprentissage Automatique
Réseaux d’eau potable
Analyse Multicritère
Vulnérabilité |
| Index. décimale : |
PH00525 |
| Résumé : |
Ce travail s’inscrit dans le cadre de l’évaluation de la vulnérabilité des réseaux d’eau potable,
dans l’objectif d’optimiser leur gestion patrimoniale. L’étude repose sur l’utilisation des mé-
thodes d’apprentissage automatique et d’intelligence artificielle pour le traitement et l’exploi-
tation des données, constituant une base solide pour l’application de l’Analyse Multicritère
AMC), notamment à travers la méthode AHP (Processus Hiérarchique Analytique).
L’analyse a permis d’identifier les segments les plus vulnérables et de proposer des priorités
d’intervention adaptées et rationnelles.
Cette démarche ouvre également la voie à une perspective entrepreneuriale à travers la création
de Wevolia, une future micro-entreprise. Wevolia ambitionne d’intégrer l’intelligence artificielle
des solutions concrètes pour optimiser durablement la gestion patrimoniale des infrastruc-
tures, non seulement dans le domaine de l’eau, mais également dans des contextes élargis de
gestion d’actifs. |
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PH00100 
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