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Amélioration du processus de gestion du risque douanier et de lutte contre la fraude par les outils de l’intelligence artificielle / Fatima Zohra Aouali 

Public ISBD Titre : Amélioration du processus de gestion du risque douanier et de lutte contre la fraude par les outils de l’intelligence artificielle Type de document : document électronique Auteurs : Fatima Zohra Aouali, Auteur ; Sandra Lydia Metsaha, Auteur ; Aib, Mabrouk, Directeur de thèse Editeur : [S.l.] : [s.n.] Année de publication : 2019 Importance : 1 fichier PDF (3.3 Mo) Présentation : ill. Note générale : Mode d'accès : accès au texte intégral par intranet. Mémoire de Projet de Fin d’Études : Génie Industriel. Management Industriel : Alger, École Nationale Polytechnique : 2019 Bibliogr. f. 113 - 115 . Annexe f. 116 - 133 Langues : Français (fre) Mots-clés : Intelligence  artificielle Machine  learning Data  mining Risque  douanier Fraude Index. décimale : PI00719 Résumé : La Douane Algérienne est engagée dans un processus de modernisation qui s’appuie sur le déploiement des technologies de l’information. Ce travail s’inscrit dans le cadre de ce programme et tend à améliorer le processus de gestion du risque douanier et de lutte contre la fraude à l’aide d’un outil d’aide à la décision. Il a pour but d’orienter et de rationaliser le contrôle douanier de manière automatique et se base sur les outils de l’Intelligence Artificielle. L’approche employée consiste en la conception, l’évaluation et le classement de différents algorithmes d’apprentissage supervisé ; puis la sélection du modèle qui sera adapté à la problématique de ce projet et qui permettra d’atteindre les objectifs fixés par la Direction Générale des Douanes Algériennes. Les limites de l’outil développé seront abordées et une solution sera proposée pour les contrer. Elle se basera sur les méthodes d’apprentissage non supervisé et servira à détecter des fraudes inédites. Amélioration du processus de gestion du risque douanier et de lutte contre la fraude par les outils de l’intelligence artificielle [document électronique] / Fatima Zohra Aouali, Auteur ; Sandra Lydia Metsaha, Auteur ; Aib, Mabrouk, Directeur de thèse . - [S.l.] : [s.n.], 2019 . - 1 fichier PDF (3.3 Mo) : ill. Mode d'accès : accès au texte intégral par intranet. Mémoire de Projet de Fin d’Études : Génie Industriel. Management Industriel : Alger, École Nationale Polytechnique : 2019 Bibliogr. f. 113 - 115 . Annexe f. 116 - 133 Langues : Français (fre) Mots-clés : Intelligence  artificielle Machine  learning Data  mining Risque  douanier Fraude Index. décimale : PI00719 Résumé : La Douane Algérienne est engagée dans un processus de modernisation qui s’appuie sur le déploiement des technologies de l’information. Ce travail s’inscrit dans le cadre de ce programme et tend à améliorer le processus de gestion du risque douanier et de lutte contre la fraude à l’aide d’un outil d’aide à la décision. Il a pour but d’orienter et de rationaliser le contrôle douanier de manière automatique et se base sur les outils de l’Intelligence Artificielle. L’approche employée consiste en la conception, l’évaluation et le classement de différents algorithmes d’apprentissage supervisé ; puis la sélection du modèle qui sera adapté à la problématique de ce projet et qui permettra d’atteindre les objectifs fixés par la Direction Générale des Douanes Algériennes. Les limites de l’outil développé seront abordées et une solution sera proposée pour les contrer. Elle se basera sur les méthodes d’apprentissage non supervisé et servira à détecter des fraudes inédites.

Exemplaires

Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité	Spécialité	Etat_Exemplaire
EP00033	PI00719	Ressources électroniques	Bibliothèque centrale	Projet Fin d'Etudes	Disponible	Management_Industriel	Téléchargeable

Documents numériques

AOUALI.Fatima-Zohra_METSAHA.Sandra-Lydia.pdf URL