DSpace Collection:http://dspace.ensta.edu.dz/jspui/handle/123456789/942026-03-27T17:31:34Z2026-03-27T17:31:34ZDéveloppement d’une plateforme de réservation, suivi de conteneurs et prédiction des opérations portuairesRamdani, DounyaSaha, Louiza Mallekhttp://dspace.ensta.edu.dz/jspui/handle/123456789/4192026-01-26T10:10:26Z2025-06-28T00:00:00ZTitle: Développement d’une plateforme de réservation, suivi de conteneurs et prédiction des opérations portuaires
Authors: Ramdani, Dounya; Saha, Louiza Mallek
Abstract: Dans un contexte de transformation numérique du secteur logistique, ce
mémoire présente le développement de CONTRACK : une plateforme web
dédiée à la réservation,au suivi des conteneurs maritimes et à la prédiction des
opérations portuaires. L’objectif est de répondre aux limites des systèmes
traditionnels encore majoritairement manuels en Algérie. En s’appuyant sur
des technologies modernes (React, Django REST, XGBoost), cette solution
permet aux utilisateurs de réserver des conteneurs, de suivre leur statut
opérationnel et d’anticiper les délais logistiques grâce à un module de
machine learning entraîné sur plus de 10 000 historiques d’expéditions.
L’approche proposée vise à fluidifier les échanges entre clients et compagnies
maritimes, tout en améliorant la transparence, l’efficacité et la traçabilité
Description: Projet fin d'étude pour obtention ingéniorat2025-06-28T00:00:00ZSmart Staffing Machine Learning pour l’optimisation de la planification des équipagesTAIBAOUI, MohammedTALMAT, Amine MohamedREZKI, Nafissahttp://dspace.ensta.edu.dz/jspui/handle/123456789/3522025-04-14T14:45:49Z2024-01-01T00:00:00ZTitle: Smart Staffing Machine Learning pour l’optimisation de la planification des équipages
Authors: TAIBAOUI, Mohammed; TALMAT, Amine Mohamed; REZKI, Nafissa
Abstract: Le problème de la planification des équipages dans les compagnies aériennes a fait l'objet d'une attention considérable au cours des dernières années. Ce problème est souvent décomposé en deux étapes en raison de sa grande taille et de sa complexité croissante, d’abord l'appariement des équipages, puis l'affectation des équipages. Ce travail se concentre sur le problème d'appariement d'équipage, également connu sous le nom de "Crew Pairing Problem", qui est une partie essentielle dans la planification des équipages et qui consiste à créer des séquences (jumelages) des vols, où chez la compagnie Air Algérie rencontre des difficultés qui nécessitent beaucoup de temps pour résoudre ce problème d’une manière réalisable. Nous avons utilisé les méthodes de Machine Learning pour réduire la complexité du problème en divisant les données puis nous avons proposé un algorithme qui donnait des résultats beaucoup mieux et réalisables
Description: Projet de fin d’étude d’ingéniorat : ingénierie des transport - Alger : Ecole Nationale Supérieure des Technologie Avancées (ex ENST) :20242024-01-01T00:00:00ZLa mise en place d’un outil d’aide à la décision pour l’optimisation des flux de transportALLOUNE, ManelBOUAFIA, Hibat Allah AmiraBADJARA, Mohamed El Aminehttp://dspace.ensta.edu.dz/jspui/handle/123456789/3512025-04-14T14:35:29Z2024-01-01T00:00:00ZTitle: La mise en place d’un outil d’aide à la décision pour l’optimisation des flux de transport
Authors: ALLOUNE, Manel; BOUAFIA, Hibat Allah Amira; BADJARA, Mohamed El Amine
Abstract: Face aux défis rencontrés par Numilog Algérie dans la planification et
l’affectation des ordres de transport aux camions disponibles, ce mémoire a pour objectif d’optimiser les flux de transport. Une analyse approfondie des
dysfonctionnements actuels a permis de développer une méthodologie d’optimisation basée sur des approches multiobjectifs et multicritères. La modélisation mathématique du problème, suivi par l’implémentation d’une heuristique trajectorielle et de métaheuristiques, a conduit à la création d’un outil logiciel automatisant le processus d’optimisation. Les résultats obtenus démontrent une amélioration significative de la
qualité des affectations OT-camion, se traduisant par une augmentation du roulage à
charge, un respect accru des priorités et des délais de livraison, ainsi qu’une réduction
des pénalités. Cette optimisation des flux de transport contribue à l’amélioration de
l’efficacité opérationnelle de Numilog Algérie et à la réduction de ses coûts de transport
Description: Projet de fin d’étude d’ingéniorat : ingénierie des transport - Alger : Ecole Nationale Supérieure des Technologie Avancées (ex ENST) :20242024-01-01T00:00:00ZAmélioration de la sécurité routière pilotée par l’IA pour les véhicules de transport public : Une approche par le management des risquesAISSAOUI, MohamedBOUCHENAFA, FadiaANNAD, Oussamahttp://dspace.ensta.edu.dz/jspui/handle/123456789/3502025-04-14T14:30:12Z2024-01-01T00:00:00ZTitle: Amélioration de la sécurité routière pilotée par l’IA pour les véhicules de transport public : Une approche par le management des risques
Authors: AISSAOUI, Mohamed; BOUCHENAFA, Fadia; ANNAD, Oussama
Abstract: La sécurité routière demeure une préoccupation majeure dans le domaine des transports publics en raison de l’impact significatif des accidents sur la performance globale du système de transport. Pour atténuer ces risques, notre projet propose un système de gestion des risques de sécurité routière basé sur l’intelligence artificielle. Notre approche consiste à développer des modèles d’intelligence artificielle capables de prédire les risques potentiels liés au comportement des conducteurs. Nous nous concentrons sur le style de conduite, la distraction et la somnolence. Nous avons obtenu des résultats prometteurs en termes de précision de prédiction. Nos modèles peuvent identifier avec précision les comportements à risque. L'efficacité de ce système réside dans l'utilisation de deux interfaces utilisateur distinctes, l'une dédiée aux superviseurs et l'autre aux conducteurs. Les superviseurs disposent ainsi d'un outil de supervision en temps réel des performances des conducteurs, tandis que ces derniers bénéficient d'alertes personnalisées visant à corriger leur comportement au volant. Cette approche basée sur l’intelligence artificielle contribue à réduire les risques d’accidents et à améliorer la sécurité sur nos routes
Description: Projet de fin d’étude d’ingéniorat : ingénierie des transport - Alger : Ecole Nationale Supérieure des Technologie Avancées (ex ENST) :20242024-01-01T00:00:00Z