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http://repository.enp.edu.dz/jspui/handle/123456789/11329Affichage complet
| Élément Dublin Core | Valeur | Langue |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | Labadi, Akram | - |
| dc.contributor.other | Ait Bouazza, Sofia, Directeur de thèse | - |
| dc.date.accessioned | 2025-11-13T13:52:16Z | - |
| dc.date.available | 2025-11-13T13:52:16Z | - |
| dc.date.issued | 2025 | - |
| dc.identifier.other | EP00974 | - |
| dc.identifier.uri | http://repository.enp.edu.dz/jspui/handle/123456789/11329 | - |
| dc.description | Mémoire de Projet de Fin d’Études : Génie Industriel.Date Science et intelligence artificiel : Alger, École Nationale Polytechnique : 2025 | fr_FR |
| dc.description.abstract | Dans un contexte de transformation digitale croissante du secteur bancaire, ce mémoire propose le développement d’un système automatisé de vérification des journées comptables clientèles au sein de Natixis Algérie. L’objectif est de remplacer les méthodes de contrôle manuel, longues et sources d’erreurs, par une solution intelligente fondée sur des techniques avancées d’intelligence artificielle. Le système s’appuie sur un modèle OCR multilingue basé sur les Transformers pour extraire les données des documents scannés, un algorithme de comparaison et un module de machine learning pour détecter automatiquement les anomalies. Une interface utilisateur intuitive permet ensuite aux contrôleurs de visualiser et de valider les écarts détectés. Ce dispositif améliore significativement la fiabilité, la rapidité et la traçabilité du processus de vérification comptable, tout en réduisant la charge de travail. Il constitue ainsi un levier stratégique pour renforcer la performance opérationnelle de la banque et assurer sa conformité dans un environnement réglementaire exigeant. | fr_FR |
| dc.language.iso | fr | fr_FR |
| dc.subject | Système automatisé | fr_FR |
| dc.subject | OCR | fr_FR |
| dc.subject | Intelligence artificielle | fr_FR |
| dc.subject | Transformer | fr_FR |
| dc.subject | Apprentissage automatique | fr_FR |
| dc.subject | Forêt aléatoire | fr_FR |
| dc.subject | NATIXIS | fr_FR |
| dc.title | Automatisation des journées comptables clientèles à l’aide d’IA Au sein de la direction des opérations du réseaux | fr_FR |
| dc.type | Thesis | fr_FR |
| Collection(s) : | Département Génie industriel : Data Science_Intelligence Artificielle | |
Fichier(s) constituant ce document :
| Fichier | Description | Taille | Format | |
|---|---|---|---|---|
| pfe.2025.DSIA.LABADI.Akram.pdf | PI00525 | 5.4 MB | Adobe PDF | Voir/Ouvrir |
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