Conception d’un assistant intelligent pour la valorisation de l’information interne / M.Idir Meradji (2025)

Public ISBD Titre : Conception d’un assistant intelligent pour la valorisation de l’information interne : BNP Paribas El Djazaïr Type de document : document électronique Auteurs : M.Idir Meradji, Auteur ; Zina Zennadi, Auteur ; Oussama Arki, Directeur de thèse ; Omar Outmaniou, Directeur de thèse ; Nihad Senhadji, Directeur de thèse Editeur : [S.l.] : [s.n.] Année de publication : 2025 Importance : 1 fichier PDF (2.9 Mo) Présentation : ill. Note générale : Mode d'accès : accès au texte intégral par intranet. Mémoire de Projet de Fin d’Études : Génie Industriel.Date Science et intelligence artificiel : Alger, École Nationale Polytechnique : 2025 Bibliogr. p. 90 - 97 .- Annexe p. 98 - 125 Langues : Français (fre) Mots-clés : Intelligence artificielle Assistant intelligent Système multi-agents Retrieval-Augmented generation (RAG) Systèmes d'information internes Index. décimale : PI00925 Résumé : Ce mémoire présente le développement d’un assistant intelligent interne pour BNP Paribas El Djazaïr, visant à faciliter l’accès à l’information métier et aux procédures internes. L’architecture retenue repose sur un système multi-agents spécialisé, où chaque agent exécute une tâche précise (reformulation, recherche, synthèse, conformité, etc.), permettant une gestion modulaire, flexible et explicable des requêtes utilisateurs. Le cœur technologique s’appuie sur la méthode Retrieval-Augmented Generation (RAG) combinant la recherche vectorielle rapide et la génération automatique de réponses. Notre système vise à optimiser la performance opérationnelle, la traçabilité et la qualité des réponses, tout en garantissant la conformité aux règles internes. Le prototype développé inclut une interface ergonomique et un pipeline intelligent, démontrant la pertinence du modèle multi-agents pour les assistants métier complexes. Conception d’un assistant intelligent pour la valorisation de l’information interne : BNP Paribas El Djazaïr [document électronique] / M.Idir Meradji, Auteur ; Zina Zennadi, Auteur ; Oussama Arki, Directeur de thèse ; Omar Outmaniou, Directeur de thèse ; Nihad Senhadji, Directeur de thèse . - [S.l.] : [s.n.], 2025 . - 1 fichier PDF (2.9 Mo) : ill. Mode d'accès : accès au texte intégral par intranet. Mémoire de Projet de Fin d’Études : Génie Industriel.Date Science et intelligence artificiel : Alger, École Nationale Polytechnique : 2025 Bibliogr. p. 90 - 97 .- Annexe p. 98 - 125 Langues : Français (fre) Mots-clés : Intelligence artificielle Assistant intelligent Système multi-agents Retrieval-Augmented generation (RAG) Systèmes d'information internes Index. décimale : PI00925 Résumé : Ce mémoire présente le développement d’un assistant intelligent interne pour BNP Paribas El Djazaïr, visant à faciliter l’accès à l’information métier et aux procédures internes. L’architecture retenue repose sur un système multi-agents spécialisé, où chaque agent exécute une tâche précise (reformulation, recherche, synthèse, conformité, etc.), permettant une gestion modulaire, flexible et explicable des requêtes utilisateurs. Le cœur technologique s’appuie sur la méthode Retrieval-Augmented Generation (RAG) combinant la recherche vectorielle rapide et la génération automatique de réponses. Notre système vise à optimiser la performance opérationnelle, la traçabilité et la qualité des réponses, tout en garantissant la conformité aux règles internes. Le prototype développé inclut une interface ergonomique et un pipeline intelligent, démontrant la pertinence du modèle multi-agents pour les assistants métier complexes.

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Contribution à l’amélioration du processus achats au sein de BIOPHARM / Aymen Mahmoud Grira (2022) 

Public ISBD Titre : Contribution à l’amélioration du processus achats au sein de BIOPHARM Type de document : document électronique Auteurs : Aymen Mahmoud Grira, Auteur ; Mohamed Walid Bendjaber, Auteur ; Bahia Bouchafaa, Directeur de thèse ; Oussama Arki, Directeur de thèse Editeur : [S.l.] : [s.n.] Année de publication : 2022 Importance : 1 fichier PDF (2.4 MO). Note générale : Mode d'accès : accès au texte intégral par intranet. Mémoire de Projet de Fin d’Études : Génie Industriel : Alger, École Nationale Polytechnique : 2022. Bibliogr. f. 78-80. Annexes Langues : Français (fre) Mots-clés : Achat -- Amélioration. Industrie pharmaceutique Supply chain  Biopharm industrie Tableau de bord. Index. décimale : PI00522 Résumé : L'industrie pharmaceutique algérienne est en perpétuelle expansion ces dernières années et nécessite des processus et systèmes robustes, que ce soit en amont ou en aval de la chaîne d’approvisionnement, afin de soutenir et maintenir sa croissance. ainsi qu’une grande réactivité en termes de traitement des demandes et commandes. Le choix de s’inscrire dans une démarche d’amélioration continue est donc une décision d'importance stratégique. L’objectif de ce travail est d’élaborer une démarche d’amélioration de la performance du département achats et approvisionnements de l’entreprise Biopharm Industrie. Pour ce faire, nous allons effectuer un diagnostic sur les activités du département achats et approvisionnements de Biopharm industrie en relevant les dysfonctionnements remarqués afin de cerner notre problématique et orienter notre état de l’art. Nous allons par la suite proposer des améliorations aux processus d’achats de ce dit département, en proposant pour chaque amélioration une solution qui permettra de concrétiser et consolider chaque proposition. De dernier, dans le but d’assurer un suivi et contrôler les activités internes et externes du département,l’élaboration d’un tableau de bord est indispensable. Contribution à l’amélioration du processus achats au sein de BIOPHARM [document électronique] / Aymen Mahmoud Grira, Auteur ; Mohamed Walid Bendjaber, Auteur ; Bahia Bouchafaa, Directeur de thèse ; Oussama Arki, Directeur de thèse . - [S.l.] : [s.n.], 2022 . - 1 fichier PDF (2.4 MO). Mode d'accès : accès au texte intégral par intranet. Mémoire de Projet de Fin d’Études : Génie Industriel : Alger, École Nationale Polytechnique : 2022. Bibliogr. f. 78-80. Annexes Langues : Français (fre) Mots-clés : Achat -- Amélioration. Industrie pharmaceutique Supply chain  Biopharm industrie Tableau de bord. Index. décimale : PI00522 Résumé : L'industrie pharmaceutique algérienne est en perpétuelle expansion ces dernières années et nécessite des processus et systèmes robustes, que ce soit en amont ou en aval de la chaîne d’approvisionnement, afin de soutenir et maintenir sa croissance. ainsi qu’une grande réactivité en termes de traitement des demandes et commandes. Le choix de s’inscrire dans une démarche d’amélioration continue est donc une décision d'importance stratégique. L’objectif de ce travail est d’élaborer une démarche d’amélioration de la performance du département achats et approvisionnements de l’entreprise Biopharm Industrie. Pour ce faire, nous allons effectuer un diagnostic sur les activités du département achats et approvisionnements de Biopharm industrie en relevant les dysfonctionnements remarqués afin de cerner notre problématique et orienter notre état de l’art. Nous allons par la suite proposer des améliorations aux processus d’achats de ce dit département, en proposant pour chaque amélioration une solution qui permettra de concrétiser et consolider chaque proposition. De dernier, dans le but d’assurer un suivi et contrôler les activités internes et externes du département,l’élaboration d’un tableau de bord est indispensable.

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Création d’un modèle d’IA pour détecter les anomalies dans la composition des fluides de forage en analysant les données en temps réel / Dounia Kamel (2025)

Public ISBD Titre : Création d’un modèle d’IA pour détecter les anomalies dans la composition des fluides de forage en analysant les données en temps réel Type de document : document électronique Auteurs : Dounia Kamel, Auteur ; Oussama Arki, Directeur de thèse Editeur : [S.l.] : [s.n.] Année de publication : 2025 Importance : 1 fichier PDF (6.7 Mo) Présentation : ill. Note générale : Mode d'accès : accès au texte intégral par intranet. Mémoire de Projet de Fin d’Études : Génie Industriel.Date Science et intelligence artificiel : Alger, École Nationale Polytechnique : 2025 Bibliogr. p. 85 .- Annexe p. 86 - 98 Langues : Français (fre) Mots-clés : Intelligence Artificielle (IA) Détection d’anomalies Fluides de forage Random Forest Apprentissage automatique Analyse en temps réel Streamlit ADFC Contrôle qualité Index. décimale : PI00425 Résumé : Ce mémoire présente une étude approfondie sur l’intégration de l’intelligence artificielle dans le domaine du forage pétrolier, plus précisément dans le contrôle qualité des fluides de forage au sein de l’ADFC, filiale de Sonatrach. Les fluides de forage, essentiels à la stabilité des puits et à la sécurité des opérations, sont traditionnellement surveillés à l’aide de méthodes manuelles et de tests en laboratoire, souvent limités par le manque d’automatisation et la réactivité tardive. Dans ce contexte, nous avons conçu et mis en œuvre une solution basée sur un modèle de Machine Learning, utilisant l’algorithme Random Forest, afin de détecter automatiquement les anomalies dans les propriétés des fluides à partir de données multi-sources (capteurs en temps réel, historiques, et analyses en laboratoire). L’approche est complétée par une application interactive développée sous Streamlit, permettant aux ingénieurs de charger des fichiers, visualiser les résultats et générer automatiquement des rapports d’anomalies. Les résultats obtenus démontrent une amélioration significative en matière de réactivité, de fiabilité des prédictions et de support à la décision technique. Cette solution constitue une avancée concrète vers la digitalisation du secteur pétrolier et ouvre la voie à une surveillance intelligente et autonome des opérations de forage. Création d’un modèle d’IA pour détecter les anomalies dans la composition des fluides de forage en analysant les données en temps réel [document électronique] / Dounia Kamel, Auteur ; Oussama Arki, Directeur de thèse . - [S.l.] : [s.n.], 2025 . - 1 fichier PDF (6.7 Mo) : ill. Mode d'accès : accès au texte intégral par intranet. Mémoire de Projet de Fin d’Études : Génie Industriel.Date Science et intelligence artificiel : Alger, École Nationale Polytechnique : 2025 Bibliogr. p. 85 .- Annexe p. 86 - 98 Langues : Français (fre) Mots-clés : Intelligence Artificielle (IA) Détection d’anomalies Fluides de forage Random Forest Apprentissage automatique Analyse en temps réel Streamlit ADFC Contrôle qualité Index. décimale : PI00425 Résumé : Ce mémoire présente une étude approfondie sur l’intégration de l’intelligence artificielle dans le domaine du forage pétrolier, plus précisément dans le contrôle qualité des fluides de forage au sein de l’ADFC, filiale de Sonatrach. Les fluides de forage, essentiels à la stabilité des puits et à la sécurité des opérations, sont traditionnellement surveillés à l’aide de méthodes manuelles et de tests en laboratoire, souvent limités par le manque d’automatisation et la réactivité tardive. Dans ce contexte, nous avons conçu et mis en œuvre une solution basée sur un modèle de Machine Learning, utilisant l’algorithme Random Forest, afin de détecter automatiquement les anomalies dans les propriétés des fluides à partir de données multi-sources (capteurs en temps réel, historiques, et analyses en laboratoire). L’approche est complétée par une application interactive développée sous Streamlit, permettant aux ingénieurs de charger des fichiers, visualiser les résultats et générer automatiquement des rapports d’anomalies. Les résultats obtenus démontrent une amélioration significative en matière de réactivité, de fiabilité des prédictions et de support à la décision technique. Cette solution constitue une avancée concrète vers la digitalisation du secteur pétrolier et ouvre la voie à une surveillance intelligente et autonome des opérations de forage.

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Création d’un modèle d’intelligence artificielle de génération de textes pour la description technique de projets / Sarah Bouaraba (2023) 

Public ISBD Titre : Création d’un modèle d’intelligence artificielle de génération de textes pour la description technique de projets : application : MB inc Type de document : document électronique Auteurs : Sarah Bouaraba, Auteur ; Yousra Laib, Auteur ; Oussama Arki, Directeur de thèse ; Khaled Bouaziz, Directeur de thèse Editeur : [S.l.] : [s.n.] Année de publication : 2023 Importance : 1 fichier PDF (11.4 Mo) Présentation : ill. Note générale : Mode d'accès : accès au texte intégral par intranet Mémoire de Projet de Fin d’Etudes : Génie Industriel. Data Science-Intelligence Artificielle : Alger, Ecole Nationale Polytechnique : 2023 Bibliogr. P. 123 - 124. - Annexes P. 126 - 158 Langues : Français (fre) Mots-clés : Apprentissage par Transfert Apprentissage profond Description tech-nique des projets Génération automatique de textes Intelligence Artificielle (IA) MB inc Rapports techniques Traitement Automatique du Langage Naturel (TALN) Index. décimale : PI02223 Résumé : L’objectif de ce travail est d’explorer l’utilisation de l’intelligence artificielle pour la génération automatique de textes dans la description technique des projets. Nous avons mis l’accent sur l’organisme MB inc et développé un modèle d’IA innovant qui utilise l’apprentissage profond et le traitement du langage naturel. Malgré les défis, tels que l’overfitting et la garantie de la qualité des textes générés, notre système a montré des résultats prometteurs dans l’amélioration de la productivité et de la communication technique. Création d’un modèle d’intelligence artificielle de génération de textes pour la description technique de projets : application : MB inc [document électronique] / Sarah Bouaraba, Auteur ; Yousra Laib, Auteur ; Oussama Arki, Directeur de thèse ; Khaled Bouaziz, Directeur de thèse . - [S.l.] : [s.n.], 2023 . - 1 fichier PDF (11.4 Mo) : ill. Mode d'accès : accès au texte intégral par intranet Mémoire de Projet de Fin d’Etudes : Génie Industriel. Data Science-Intelligence Artificielle : Alger, Ecole Nationale Polytechnique : 2023 Bibliogr. P. 123 - 124. - Annexes P. 126 - 158 Langues : Français (fre) Mots-clés : Apprentissage par Transfert Apprentissage profond Description tech-nique des projets Génération automatique de textes Intelligence Artificielle (IA) MB inc Rapports techniques Traitement Automatique du Langage Naturel (TALN) Index. décimale : PI02223 Résumé : L’objectif de ce travail est d’explorer l’utilisation de l’intelligence artificielle pour la génération automatique de textes dans la description technique des projets. Nous avons mis l’accent sur l’organisme MB inc et développé un modèle d’IA innovant qui utilise l’apprentissage profond et le traitement du langage naturel. Malgré les défis, tels que l’overfitting et la garantie de la qualité des textes générés, notre système a montré des résultats prometteurs dans l’amélioration de la productivité et de la communication technique.

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EP00636	PI02223	Ressources électroniques	Bibliothèque centrale	Projet Fin d'Etudes	Disponible	Data sciences_Intelligence artificielle	Téléchargeable

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BOUARABA.Sarah_LAIB.Yousra.pdf URL

Creation of a chatbot assistant for improving client service / Boutheina Chebouti (2024) 

Public ISBD Titre : Creation of a chatbot assistant for improving client service Type de document : document électronique Auteurs : Boutheina Chebouti, Auteur ; Oussama Arki, Directeur de thèse ; Bourgois Karel, Directeur de thèse Editeur : [S.l.] : [s.n.] Année de publication : 2024 Importance : 1 fichier PDF (4 Mo) Présentation : ill. Note générale : Mode d'accès : accès au texte intégral par intranet Mémoire de Projet de Fin d’Etudes : Génie Industriel. Data Science-Intelligence Artificielle : Alger, Ecole Nationale Polytechnique : 2024 Bibliogr. p. 96 - 99 Langues : Anglais (eng) Mots-clés : LLMS Chatbot RAG Agents Artificial intelligent Index. décimale : PI02324 Résumé : The rapid evolution of client service technologies poses both challenges and opportunities, particularly in harnessing artificial intelligence to enhance interaction quality and efficiency. This thesis presents the development and implementation of a sophisticated multi-agent chatbot system designed to improve client services at Voxist. Titled “Building a Chatbot Assistant to Enhance Client Services,” this work focuses on overcoming the inherent limitations of large language models (LLMs), such as the inability to access private data sources, lack of real-time updates, and limited reasoning capabilities. The core of the proposed solution involves a structured multi-agent system centered around a Meta Agent that orchestrates interactions among various specialized sub-agents. Each subagent is tailored to specific roles, enabling dynamic interactions, real-time data management, and the execution of complex functions. The system leverages Retrieval-Augmented Generation (RAG) to enhance the chatbot’s responsiveness and access to updated information, significantly improving the chatbot’s ability to handle sensitive data, execute commands, and perform operational tasks efficiently. Additionally, by effectively prompting the LLM, the system enhances its reasoning capabilities, enabling more accurate and contextually aware responses. Key outcomes from this implementation indicate that the multi-agent system effectively addresses the limitations of traditional LLMs by facilitating secure access to private databases, enabling real-time updates, and enhancing reasoning abilities. The system not only improves operational efficiency but also ensures that interactions are personalized and contextually aware, which are critical for maintaining client trust and satisfaction. In conclusion, the implementation of this multi-agent system at Voxist represents a transformative step in enhancing client services. By integrating advanced technologies, strategic agent roles, and enhanced reasoning capabilities, the system offers scalable solutions that adapt to evolving business needs and client expectations, showcasing the robust capabilities of AI-driven chatbot systems. Creation of a chatbot assistant for improving client service [document électronique] / Boutheina Chebouti, Auteur ; Oussama Arki, Directeur de thèse ; Bourgois Karel, Directeur de thèse . - [S.l.] : [s.n.], 2024 . - 1 fichier PDF (4 Mo) : ill. Mode d'accès : accès au texte intégral par intranet Mémoire de Projet de Fin d’Etudes : Génie Industriel. Data Science-Intelligence Artificielle : Alger, Ecole Nationale Polytechnique : 2024 Bibliogr. p. 96 - 99 Langues : Anglais (eng) Mots-clés : LLMS Chatbot RAG Agents Artificial intelligent Index. décimale : PI02324 Résumé : The rapid evolution of client service technologies poses both challenges and opportunities, particularly in harnessing artificial intelligence to enhance interaction quality and efficiency. This thesis presents the development and implementation of a sophisticated multi-agent chatbot system designed to improve client services at Voxist. Titled “Building a Chatbot Assistant to Enhance Client Services,” this work focuses on overcoming the inherent limitations of large language models (LLMs), such as the inability to access private data sources, lack of real-time updates, and limited reasoning capabilities. The core of the proposed solution involves a structured multi-agent system centered around a Meta Agent that orchestrates interactions among various specialized sub-agents. Each subagent is tailored to specific roles, enabling dynamic interactions, real-time data management, and the execution of complex functions. The system leverages Retrieval-Augmented Generation (RAG) to enhance the chatbot’s responsiveness and access to updated information, significantly improving the chatbot’s ability to handle sensitive data, execute commands, and perform operational tasks efficiently. Additionally, by effectively prompting the LLM, the system enhances its reasoning capabilities, enabling more accurate and contextually aware responses. Key outcomes from this implementation indicate that the multi-agent system effectively addresses the limitations of traditional LLMs by facilitating secure access to private databases, enabling real-time updates, and enhancing reasoning abilities. The system not only improves operational efficiency but also ensures that interactions are personalized and contextually aware, which are critical for maintaining client trust and satisfaction. In conclusion, the implementation of this multi-agent system at Voxist represents a transformative step in enhancing client services. By integrating advanced technologies, strategic agent roles, and enhanced reasoning capabilities, the system offers scalable solutions that adapt to evolving business needs and client expectations, showcasing the robust capabilities of AI-driven chatbot systems.

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EP00821	PI02324	Ressources électroniques	Bibliothèque centrale	Projet Fin d'Etudes	Disponible	Data sciences_Intelligence artificielle	Téléchargeable

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CHEBOUTI.Boutheina.pdf URL

Development of a data-driven strategy for bank expenses optimization / Nardjes Abrane (2025)

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Développement d’une application web permettant l’extraction de renseignements sur le forage et prévision des risques de forage / Ahmed Abdelnour Terfani (2025)

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Entity resolution in large bibliographic databases / Mohamed- Elmondhir Chaalal (2023) 

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Etude et implémentation des modèles d’apprentissage supervisé pour la prédiction du risque ‘’Faillite’’ des clients corporate / Bilel Cherki (2021) 

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Exploring a new method for the formal verification of neural networks through coloured petri net modeling / Bochra Lafifi (2025)

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Mesure de la performance et prédiction de la rentabilité des agences bancaires par l'intelligence artificielle et la business intelligence / Hamza Berrabah (2024) 

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Reliable, fully local RAG agents with LLaMA3 / Ouassim Abdelmalek Ghribi (2024) 

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Segmentation sémantique d’images médicales pour la radiothérapie assistée par ordinateur / Amel Bakhouche (2023) 

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Utilisation de l’IA pour la conception d’un outil de stress-test de la trésorerie de la société générale Algérie / Walid Bensefia (2023) 

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