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dc.contributor.authorChennit, Aya-
dc.contributor.otherBenziada, Salim, Directeur de thèse.-
dc.contributor.otherGhermoul, Madjid, Directeur de thèse-
dc.date.accessioned2025-10-14T13:48:07Z-
dc.date.available2025-10-14T13:48:07Z-
dc.date.issued2025-
dc.identifier.otherEP00943-
dc.identifier.urihttp://repository.enp.edu.dz/jspui/handle/123456789/11252-
dc.descriptionMémoire de Projet de Fin d’Études :Hydraulique : Alger, École Nationale Polytechnique : 2025fr_FR
dc.description.abstractCe 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.isofrfr_FR
dc.subjectIntelligence Artificiellefr_FR
dc.subjectApprentissage Automatiquefr_FR
dc.subjectRéseaux d’eau potablefr_FR
dc.subjectAnalyse Multicritèrefr_FR
dc.subjectVulnérabilitéfr_FR
dc.titleOptimisation de la Gestion des Réseaux d’Eau Potable par l’Analyse Multicritère et l’Intelligence Artificiellefr_FR
dc.title.alternativeApplication au réseau d’alimentation en eau potable d’Algerfr_FR
dc.typeThesisfr_FR
Collection(s) :Département Hydraulique

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