Graduation Projects
High-level academic and industrial graduation project (PFE) proposals supervised by Dr.-Ing. ET-TOUSY Jamal. Select one of the 4 areas of expertise below to explore and apply for research and engineering topics.
Data Science & Intelligence Artificielle
Cartographie intelligente de la fertilité et de la salinité des sols agricoles marocains par IA géospatiale et imagerie satellite.
Ce projet de recherche appliquée vise à exploiter l'imagerie satellite multi-spectrale (Sentinel-2, Landsat) combinée à des techniques avancées d'intelligence artificielle géospatiale pour cartographier et prédire avec précision la fertilité et la salinité des sols agricoles marocains. Dans un contexte de stress hydrique accru et de changement climatique, la détection précoce de la dégradation des sols permet d'optimiser les intrants minéraux et de préserver les rendements des cultures à l'échelle régionale et nationale.
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Data Science & Intelligence Artificielle
Développement d’un assistant médical multimodal basé sur l’IA pour l’aide au diagnostic à partir d’images radiologiques et de données cliniques.
L'objectif de ce sujet est de concevoir un système d'aide à la décision médicale capable de fusionner des données multimodales hétérogènes : imagerie médicale (radiographies pulmonaires, scanners CT, IRM) et rapports cliniques textuels non structurés. Grâce à des architectures de fusion précoce et tardive (Vision Transformers + BioBERT/LLMs médicaux) et à des modules d'explicabilité (XAI), l'assistant guidera les praticiens dans le diagnostic différentiel précoce tout en expliquant les motifs de ses prédictions.
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Data Science & Intelligence Artificielle
Conception d’un tuteur pédagogique intelligent basé sur les agents IA pour la personnalisation de l’apprentissage et la prédiction des difficultés des étudiants.
Ce projet propose la création d'un environnement d'apprentissage adaptatif de nouvelle génération propulsé par des agents IA autonomes et collaboratifs. Le tuteur intelligent évalue en continu les compétences acquises, détecte les blocages conceptuels et les signaux faibles de décrochage, et adapte dynamiquement les explications, exercices et rythmes d'apprentissage en exploitant le Retrieval-Augmented Generation (RAG) sur les syllabus de cours.
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Data Science & Intelligence Artificielle
Développement d’un système intelligent de contrôle qualité industriel par Computer Vision pour la détection automatique des défauts de fabrication.
Dans le cadre de l'Industrie 4.0 (aéronautique, automobile, textile ou plasturgie), le contrôle qualité automatisé en temps réel sur ligne de production est primordial pour réduire les rebuts et garantir la conformité aux normes. Ce sujet se concentre sur le développement d'un système robuste d'inspection optique automatisée (AOI) basé sur des architectures de détection d'objets et de segmentation d'anomalies de pointe, optimisées pour une inférence à haute cadence (Edge AI / TensorRT).
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Cybersécurité & Blockchain
Conception et déploiement d’une architecture Cloud hybride sécurisée basée sur le Zero Trust pour les PME marocaines.
La numérisation accélérée et l'adoption du Cloud hybride par les PME marocaines les exposent à des vulnérabilités critiques face aux cybermenaces avancées (ransomwares, usurpations d'identité, fuites de données). Ce PFE vise à concevoir, prototyper et valider un référentiel d'architecture de sécurité Zero Trust (« Never Trust, Always Verify ») souverain, économique et modulaire, combinant micro-segmentation, vérification dynamique de l'identité contextuelle et surveillance unifiée.
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Cybersécurité & Blockchain
Développement d’un système intelligent de détection des cyberattaques dans les infrastructures hospitalières connectées basé sur le Federated Learning et l’Explainable AI.
Les établissements de santé modernes hébergent des milliers d'équipements médicaux connectés (IoMT) particulièrement vulnérables aux cyberattaques. En raison des exigences légales strictes de confidentialité des données médicales, la centralisation des journaux d'événements et données patient est interdite. Ce sujet explore le déploiement du Federated Learning (apprentissage fédéré distribué) combiné à l'IA explicable (XAI) pour détecter les intrusions sans jamais partager les données brutes entre hôpitaux.
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Cybersécurité & Blockchain
Conception d’une plateforme Blockchain de traçabilité des produits agroalimentaires intégrant les Smart Contracts et l’IoT.
La valorisation des filières agroalimentaires marocaines à haute valeur ajoutée (huile d'olive, safran, produits du terroir, primeurs) sur les marchés internationaux requiert une garantie absolue de provenance et de respect de la chaîne du froid. Ce PFE vise à créer une plateforme distribuée combinant la technologie Blockchain (Hyperledger Fabric ou Polygon), les Smart Contracts auto-exécutants et des capteurs IoT sécurisés pour enregistrer de manière immuable l'ensemble du cycle de vie du produit.
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Cybersécurité & Blockchain
Développement d’un SOC intelligent basé sur les agents IA pour la détection des intrusions, l’analyse des alertes et l’assistance à la réponse aux incidents.
Face à l'explosion quantitative des alertes de sécurité et à la pénurie d'analystes qualifiés, les Centres Opérationnels de Sécurité (SOC) doivent automatiser le tri, la corrélation et la réponse préliminaire aux cyberattaques. Ce sujet explore la mise en œuvre d'une architecture multi-agents IA cognitifs capables d'agréger les logs SIEM, d'investiguer le contexte d'une menace selon le référentiel MITRE ATT&CK et de générer des playbooks SOAR d'endiguement immédiat.
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IoT & Systèmes Embarqués
Conception d’un Digital Twin industriel intelligent pour la surveillance des équipements et la maintenance prédictive basée sur l’Edge AI.
L'arrêt inopiné d'un équipement critique dans une usine entraîne des coûts d'exploitation et des pertes de production colossaux. Ce projet consiste à concevoir un Jumeau Numérique (Digital Twin) temps réel combiné à des algorithmes de Machine Learning embarqués (Edge AI / TinyML) sur microcontrôleurs pour analyser en direct les vibrations, le courant et la température de machines industrielles, afin de prédire les pannes mécaniques avant leur survenue.
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IoT & Systèmes Embarqués
Développement d’un jumeau numérique agricole pour la surveillance des sols, la prédiction des besoins hydriques et l’optimisation intelligente de l’irrigation.
Face à la raréfaction des ressources en eau au Maroc, une gestion efficiente de l'irrigation nécessite de dépasser les simples seuils statiques d'arrosage. Ce projet vise à créer un Jumeau Numérique Agricole holistique modélisant en continu l'interaction sol-plante-atmosphère. En croisant les relevés de capteurs IoT communicant en LoRaWAN et des prévisions météorologiques locales, le jumeau calcule l'évapotranspiration réelle et pilote de manière autonome et raisonnée les électrovannes d'irrigation.
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IoT & Systèmes Embarqués
Conception d’un système IoT intelligent basé sur les Digital Twins pour la supervision et la prédiction des anomalies dans la chaîne du froid agroalimentaire.
Le respect continu de la chaîne du froid lors du transport frigorifique et du stockage est un impératif sanitaire strict. Ce sujet porte sur la création d'un système télémétrique complet adossé à un Digital Twin thermodynamique des chambres froides et camions frigorifiques. Le modèle numérique prédit l'élévation thermique à cœur des produits et anticipe les défaillances des compresseurs frigorifiques avant la rupture critique de température.
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IoT & Systèmes Embarqués
Développement d’une plateforme IoT embarquée intégrant un Digital Twin pour la surveillance et l’optimisation de la consommation énergétique industrielle.
Dans un objectif de décarbonation et de maîtrise des coûts opérationnels, les sites industriels nécessitent une cartographie granulaire et dynamique de leurs flux énergétiques. Ce projet propose une solution intégrée : des nœuds de sous-comptage IoT non intrusifs transmettant les grandeurs électriques en temps réel à un Digital Twin énergétique de l'usine, capable d'identifier les goulets d'étranglement, les veilles prolongées et de formuler des recommandations automatiques d'effacement de consommation.
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FinTech & Ressources Humaines
Conception d’un système intelligent intégré à SAP S/4HANA pour l’automatisation des factures fournisseurs, la détection des anomalies financières et la prévision de trésorerie.
Le traitement comptable manuel des pièces fournisseurs dans les grands systèmes ERP génère des coûts de gestion élevés et retarde le pilotage de la trésorerie. Ce sujet vise à concevoir un système intelligent connecté à SAP S/4HANA (via OData / BAPI / SAP CPI) qui automatise la numérisation des factures par OCR intelligent et NLP, détecte les anomalies (doublons, écarts tarifaires, fraude) et intègre un modèle prédictif pour affiner les prévisions d'encaissements et de décaissements.
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FinTech & Ressources Humaines
Développement d’une plateforme FinTech basée sur l’IA pour l’analyse prédictive des risques financiers et la détection des transactions suspectes dans les PME marocaines.
Dans le tissu économique marocain, la gestion du risque client, les retards de paiement et la conformité anti-fraude (AML / LCB-FT) sont des facteurs vitaux pour la pérennité des PME. Ce PFE vise à créer une solution FinTech intelligente d'analyse prédictive capable d'évaluer la solvabilité des partenaires commerciaux, de modéliser le risque de défaut et de détecter en temps réel les transactions financières anormales via l'apprentissage sur graphes (Graph Neural Networks).
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FinTech & Ressources Humaines
Conception d’une plateforme intelligente de gestion des compétences et de recommandation des stages et emplois basée sur le NLP et les agents IA.
L'insertion professionnelle des diplômés et l'adéquation profil-poste représentent un enjeu stratégique majeur au Maroc. Ce sujet propose la création d'une plateforme d'orientation et de recrutement intelligent dotée d'agents IA et de techniques avancées de traitement automatique du langage naturel (NLP). La solution extrait les compétences explicites et implicites des CV multilingues (français, anglais, arabe), analyse les écarts (skill gap) par rapport aux offres du marché et recommande des actions de formation ciblées.
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FinTech & Ressources Humaines
Développement d’un Digital Twin organisationnel pour la prédiction des besoins en compétences et l’optimisation de la planification des ressources humaines.
Face aux mutations technologiques rapides (notamment l'essor de l'IA générative et de l'automatisation), la Gestion Prévisionnelle des Emplois et Compétences (GPEC) traditionnelle ne suffit plus. Ce projet conçoit un Jumeau Numérique Organisationnel (Organizational Digital Twin) capable de modéliser dynamiquement la structure des équipes, les compétences existantes, les flux de carrière et les départs prévisionnels, afin de simuler des scénarios d'évolution et d'optimiser les plans de recrutement et de montée en compétences.
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Ouvert aux élèves en cycle Ingénieur d'État et étudiants en Master de Recherche ou Spécialisé. Encadrement associant rigueur académique, méthodologie scientifique et impact industriel.