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Recent Submissions
Conception d’un système embarqué à bas coût pour la détection des adventices en cultures en ligne à différents stades phénologiques
(2026-10-11) LASMER, Manel
Les adventices représentent l’une des principales contraintes de la production agricole en raison de leur capacité à concurrencer les cultures pour les ressources essentielles, entraînant ainsi une diminution des rendements et une augmentation des coûts de production. Les méthodes conventionnelles de lutte, principalement fondées sur l’utilisation des herbicides, présentent des limites liées à leur faible sélectivité, à leur impact environnemental et au développement de résistances chez certaines espèces. Face à ces enjeux, l’agriculture de précision offre des solutions innovantes reposant sur les technologies de vision par ordinateur et d’intelligence artificielle. Dans ce contexte, ce mémoire a pour objectif de concevoir un système embarqué à faible coût dédié à la détection automatique des adventices en conditions réelles. La démarche adoptée comprend la constitution d’une base de données d’images, leur annotation, leur prétraitement ainsi que le développement et l’évaluation de plusieurs modèles de segmentation basés sur l’apprentissage profond afin d’identifier automatiquement les adventices. Les expérimentations réalisées ont permis de comparer les performances des différents modèles étudiés. Parmi eux, le modèle YOLO11s-seg s’est distingué par ses meilleures performances, en atteignant une précision de détection de 91 %, ce qui confirme son efficacité et son aptitude à être intégré dans un système embarqué destiné à un robot agricole autonome. Dans la continuité du développement des modèles, une phase d’optimisation et d’inférence sur système embarqué (Raspberry Pi 5 / ONNX) a été réalisée. Les performances en temps réel ont été évaluées en mesurant la vitesse d’inférence (FPS) et la latence, confirmant la faisabilité d’une intégration sur un robot agricole autonome pour le désherbage ciblé. Ce travail constitue une contribution au développement de solutions intelligentes pour l’agriculture de précision. Il met en évidence l’intérêt des techniques de vision par ordinateur et de l’apprentissage profond pour la détection des adventices et ouvre des perspectives pour la mise en œuvre de systèmes automatisés permettant un désherbage ciblé, une réduction de l’utilisation des herbicides et une gestion plus durable des cultures.
Évolution de l’occupation du sol dans le bassin versant d’Allala : approche par télédétection et apprentissage automatique
(2026-06-30) KENDIL, Chaimaa; KOUDIL, Amina
Ce travail porte sur l’intégration de la télédétection, des systèmes d’information géographique (SIG) et des techniques d’apprentissage automatique pour la cartographie de l’occupation du sol du bassin versant d’Allala. L’étude vise à évaluer l’apport de cette approche dans la production de cartes de classification de l’occupation du sol à partir d’images Sentinel-2, ainsi qu’à analyser et quantifier les changements spatio-temporels survenus au cours d’une période de dix ans. La comparaison de cinq algorithmes d’apprentissage automatique : RF, GTB, CART, SVM et KNN, a permis d’identifier la méthode la plus performante pour la classification des différentes classes d’occupation du sol. Les résultats ont montré que Random Forest présente les meilleures performances pour les années 2016 et 2021, avec une précision globale de (0,78 et 0,84) et un coefficient Kappa (0,73 et 0,79). Tandis que Gradient Tree Boosting s’est révélé le plus performant pour l’année 2026 (OA = 0,73 et Kappa= 0,66). Cette étude met en évidence l’intérêt des méthodes d’apprentissage automatique pour le suivi spatio-temporel de l’occupation du sol en milieu semi-aride et constitue un outil d’aide à la gestion durable des ressources naturelles.
Optimisation d’un procédé d’électrocoagulation assisté par un biofloculant pour le traitement des eaux usées
(2026-06-29) HAKRM, Rania Ikram
Cette étude a pour objectif d’optimiser l’efficacité du procédé d’électrocoagulation couplé à l’utilisation d’un biomatériau naturel pour le traitement des eaux usées. Une approche basée sur les plans d’expériences a été mise en œuvre afin d’évaluer l’influence des principaux paramètres opératoires et d’identifier les conditions optimales de fonctionnement. Les résultats obtenus ont révélé que l’association de l’électrocoagulation, de l’alimentation électrique en mode ON/OFF et du biomatériau améliore significativement les performances d’élimination des polluants. Cette stratégie de traitement apparaît ainsi comme une alternative prometteuse, à la fois efficace, économique et respectueuse de l’environnement, pour la valorisation et le traitement des effluents agroalimentaires.
Couplage d’un procédé d’oxydation avancée optimisé et d’une membrane composite pour l’élimination de la pollution organique dans l’eau
(2026-06-29) BOUCENNA, Hnia Douaa
Ce travail propose un procédé hybride associant des membranes composites biosorbantes à l'oxydation avancée de type Fenton pour le traitement des effluents industriels. Des biomatériaux valorisés, à savoir le charbon actif et la biomasse fongique, ont été incorporés aux membranes afin d'améliorer l'élimination du phénol et du bleu de méthylène. Les conditions opératoires du procédé Fenton ont été optimisées par la méthodologie des plans d'expériences, permettant de définir des paramètres robustes et reproductibles. L'application de ce procédé couplé à un rejet industriel réel a permis une réduction notable de la charge polluante, exprimée en DCO, DBO5, turbidité et phosphates, avec des performances dépassant celles des traitements conventionnels appliqués séparément. Cette approche constitue ainsi une solution durable, économiquement viable et transposable à l'échelle pilote ou industrielle, tout en valorisant des ressources biosourcées locales.
Caractérisation de bactéries responsables de maladies sur tomate et recherche de stratégies de lutte
(2026-07-09) GUELAI, Aya
Cette étude a eu pour objectif de caractériser les bactéries responsables des maladies de la tomate dans la wilaya d’Aïn Témouchent et d’évaluer différentes stratégies de lutte contre ces agents phytopathogènes. Des prospections sont réalisées dans plusieurs parcelles de tomate présentant des symptômes de bactérioses. Les bactéries isolées à partir des feuilles et des fruits symptomatiques sont purifiées puis caractérisées à l’aide d’observations morphologiques, de tests culturaux et biochimiques, ainsi que par la vérification de leur pouvoir phytopathogène au moyen de la réaction d’hypersensibilité sur tabac et d’inoculations artificielles sur plantules de tomate. Cette démarche a permis d’identifier des isolats appartenant aux genres Pseudomonas, Xanthomonas, Ralstonia, Clavibacter et Pectobacterium. Par ailleurs, une étude comparative de différentes méthodes de lutte est menée in vitro en évaluant l’activité antibactérienne de neuf extraits végétaux, de deux bactéries antagonistes et d’un produit cuprique vis-à-vis de plusieurs isolats phytopathogènes. Les résultats montrent que certains extraits végétaux, notamment Dittrichia viscosa, Rosmarinus officinalis et Mentha rotundifolia, présentent une activité inhibitrice variable selon les isolats testés. Les bactéries antagonistes montrent également un effet inhibiteur, tandis que le produit cuprique se révèle efficace contre plusieurs souches phytopathogènes. Cette étude met en évidence la diversité des bactéries associées aux maladies de la tomate dans la région prospectée et souligne le potentiel de certaines alternatives biologiques et naturelles comme outils complémentaires dans la gestion intégrée des bactérioses de la tomate, afin de réduire le recours aux traitements chimiques.