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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EP00461	PI00522	Ressources électroniques	Bibliothèque centrale	Projet Fin d'Etudes	Disponible	Genie_industriel	Téléchargeable

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

Public ISBD Titre : Entity resolution in large bibliographic databases : case of author name disambiguation Type de document : document électronique Auteurs : Mohamed- Elmondhir Chaalal, Auteur ; Oussama Arki, Directeur de thèse Editeur : [S.l.] : [s.n.] Année de publication : 2023 Importance : 1 Fichier PDF (5 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 Langues : Français (fre) Mots-clés : Author name disambiguation Entity resolution Machine learning Neo4j Spark Index. décimale : PI02723 Résumé : This Master thesis explores author name disambiguation in Large extensive bibliographic databases. It tackles the challenge of accurately identifying and distinguishing authors who share an ambiguous name within a vast and diverse dataset. The approach proposes following a 6 phases model involving the use of machine learning and network analysis techniques to improve disambiguation accuracy. Practical considerations for implementing these solutions in large databases are also discussed. This work contributes to more reliable and efficient scholarly information management. Entity resolution in large bibliographic databases : case of author name disambiguation [document électronique] / Mohamed- Elmondhir Chaalal, Auteur ; Oussama Arki, Directeur de thèse . - [S.l.] : [s.n.], 2023 . - 1 Fichier PDF (5 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 Langues : Français (fre) Mots-clés : Author name disambiguation Entity resolution Machine learning Neo4j Spark Index. décimale : PI02723 Résumé : This Master thesis explores author name disambiguation in Large extensive bibliographic databases. It tackles the challenge of accurately identifying and distinguishing authors who share an ambiguous name within a vast and diverse dataset. The approach proposes following a 6 phases model involving the use of machine learning and network analysis techniques to improve disambiguation accuracy. Practical considerations for implementing these solutions in large databases are also discussed. This work contributes to more reliable and efficient scholarly information management.

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EP00717	PI02723	Ressources électroniques	Bibliothèque centrale	Projet Fin d'Etudes	Disponible	Data sciences_Intelligence artificielle	Téléchargeable

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CHAALAL.Mohamed-Elmondhir.pdf URL

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

Public ISBD Titre : Etude et implémentation des modèles d’apprentissage supervisé pour la prédiction du risque ‘’Faillite’’ des clients corporate Type de document : document électronique Auteurs : Bilel Cherki, Auteur ; Abdelrahmane Bouterane, Auteur ; Hakim Fourar Laidi, Directeur de thèse ; Oussama Arki, Directeur de thèse Editeur : [S.l.] : [s.n.] Année de publication : 2021 Importance : 1 fichier PDF (2.7M) Présentation : ill. Note générale : Mode d'accès : accès au texte intégral par intranet. Mémoire de Projet de Fin d’Études : Génie Industriel. Management de l’Innovation : Alger, École Nationale Polytechnique : 2021 Bibliogr. f. 108 - 110. - Annexes f. 112 - 145 Langues : Français (fre) Mots-clés : Intelligence artificielle Machine Learning Data Mining Banque Client Risque Résumé : Les banques Algériennes se sont engagées dans la voie de la modernisation qui s’appuie sur le déploiement des technologies de l’information. Ce travail prend place dans ce cadre et vise à améliorer le dispositif de gestion du risque, afin de pouvoir, dans un premier temps, répondre à la demande croissante et garantir la sécurité de leurs portefeuilles d'investissement, puis dans un second temps, se mettre en conformité avec les dispositions prudentielles internationales par le biais d'un outil d'aide à la décision. L'approche adoptée consiste en la conception, l'évaluation et le classement de divers algorithmes d'apprentissage supervisé ; pour ensuite sélectionner le modèle le plus adapté à la problématique posée par ce projet en vue d'atteindre les objectifs fixés par la banque. Etude et implémentation des modèles d’apprentissage supervisé pour la prédiction du risque ‘’Faillite’’ des clients corporate [document électronique] / Bilel Cherki, Auteur ; Abdelrahmane Bouterane, Auteur ; Hakim Fourar Laidi, Directeur de thèse ; Oussama Arki, Directeur de thèse . - [S.l.] : [s.n.], 2021 . - 1 fichier PDF (2.7M) : ill. Mode d'accès : accès au texte intégral par intranet. Mémoire de Projet de Fin d’Études : Génie Industriel. Management de l’Innovation : Alger, École Nationale Polytechnique : 2021 Bibliogr. f. 108 - 110. - Annexes f. 112 - 145 Langues : Français (fre) Mots-clés : Intelligence artificielle Machine Learning Data Mining Banque Client Risque Résumé : Les banques Algériennes se sont engagées dans la voie de la modernisation qui s’appuie sur le déploiement des technologies de l’information. Ce travail prend place dans ce cadre et vise à améliorer le dispositif de gestion du risque, afin de pouvoir, dans un premier temps, répondre à la demande croissante et garantir la sécurité de leurs portefeuilles d'investissement, puis dans un second temps, se mettre en conformité avec les dispositions prudentielles internationales par le biais d'un outil d'aide à la décision. L'approche adoptée consiste en la conception, l'évaluation et le classement de divers algorithmes d'apprentissage supervisé ; pour ensuite sélectionner le modèle le plus adapté à la problématique posée par ce projet en vue d'atteindre les objectifs fixés par la banque.

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EP00336	PI00121	Ressources électroniques	Bibliothèque centrale	Projet Fin d'Etudes	Disponible	Genie_industriel	Téléchargeable

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CHERKI.Bilel_BOUTERANE.Abdelrahmane URL

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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