Veuillez utiliser cette adresse pour citer ce document :
http://repository.enp.edu.dz/jspui/handle/123456789/11252
Affichage complet
Élément Dublin Core | Valeur | Langue |
---|---|---|
dc.contributor.author | Chennit, Aya | - |
dc.contributor.other | Benziada, Salim, Directeur de thèse. | - |
dc.contributor.other | Ghermoul, Madjid, Directeur de thèse | - |
dc.date.accessioned | 2025-10-14T13:48:07Z | - |
dc.date.available | 2025-10-14T13:48:07Z | - |
dc.date.issued | 2025 | - |
dc.identifier.other | EP00943 | - |
dc.identifier.uri | http://repository.enp.edu.dz/jspui/handle/123456789/11252 | - |
dc.description | Mémoire de Projet de Fin d’Études :Hydraulique : Alger, École Nationale Polytechnique : 2025 | fr_FR |
dc.description.abstract | Ce travail s’inscrit dans le cadre de l’évaluation de la vulnérabilité des réseaux d’eau potable, dans l’objectif d’optimiser leur gestion patrimoniale. L’étude repose sur l’utilisation des mé- thodes d’apprentissage automatique et d’intelligence artificielle pour le traitement et l’exploi- tation des données, constituant une base solide pour l’application de l’Analyse Multicritère AMC), notamment à travers la méthode AHP (Processus Hiérarchique Analytique). L’analyse a permis d’identifier les segments les plus vulnérables et de proposer des priorités d’intervention adaptées et rationnelles. Cette démarche ouvre également la voie à une perspective entrepreneuriale à travers la création de Wevolia, une future micro-entreprise. Wevolia ambitionne d’intégrer l’intelligence artificielle des solutions concrètes pour optimiser durablement la gestion patrimoniale des infrastruc- tures, non seulement dans le domaine de l’eau, mais également dans des contextes élargis de gestion d’actifs. | fr_FR |
dc.language.iso | fr | fr_FR |
dc.subject | Intelligence Artificielle | fr_FR |
dc.subject | Apprentissage Automatique | fr_FR |
dc.subject | Réseaux d’eau potable | fr_FR |
dc.subject | Analyse Multicritère | fr_FR |
dc.subject | Vulnérabilité | fr_FR |
dc.title | Optimisation de la Gestion des Réseaux d’Eau Potable par l’Analyse Multicritère et l’Intelligence Artificielle | fr_FR |
dc.title.alternative | Application au réseau d’alimentation en eau potable d’Alger | fr_FR |
dc.type | Thesis | fr_FR |
Collection(s) : | Département Hydraulique |
Fichier(s) constituant ce document :
Fichier | Description | Taille | Format | |
---|---|---|---|---|
pfe 2025.hyd. CHENNIT.Aya.pdf | PH00525 | 328.94 kB | Adobe PDF | Voir/Ouvrir |
Tous les documents dans DSpace sont protégés par copyright, avec tous droits réservés.