Soutenance d’Habilitation Universitaire de Mohamed OULD-ELHASSEN AOUEILEYINE

Intitulée : Application de l’Intelligence Artificielle pour l’Optimisation de la Surveillance dans un Écosystème IoT

Présentée par : Mohamed OULD-ELHASSEN AOUEILEYINE

Jury  

Résumé

À l’ère du numérique, l’Intelligence Artificielle (IA) s’impose comme un levier majeur de transformation des systèmes connectés, donnant naissance au paradigme de l’Intelligence Artificielle des Objets (AIoT). Cette évolution ouvre de nouvelles perspectives pour concevoir des systèmes intelligents, autonomes et optimisés, capables d’opérer dans des environnements contraints. Ce mémoire d’Habilitation à Diriger des Recherches présente un parcours scientifique structuré autour de trois axes complémentaires. Le premier axe porte sur l’optimisation de la qualité de surveillance et de la couverture dans des réseaux de capteurs hétérogènes, incluant des dispositifs mobiles, drones et nanosatellites. Le deuxième axe explore l’application de l’IA à la surveillance environnementale, notamment dans le domaine de l’aquaculture intelligente, en intégrant des approches basées sur l’IoT, la vision par ordinateur et l’Edge AI. Le troisième axe s’intéresse à l’amélioration de la sécurité et de la fiabilité des systèmes IoT, à travers le développement de mécanismes intelligents de détection et de prévention des attaques. L’ensemble de ces travaux converge vers une vision intégrée de l’AIoT, visant à développer des solutions innovantes, efficaces et durables, conciliant performance, optimisation énergétique et contraintes des systèmes embarqués. Ces contributions s’inscrivent dans une dynamique de recherche orientée vers des applications réelles à fort impact, notamment dans les domaines de l’environnement, des communications et de la cybersécurité.

Mots clés : Internet des Objets, Intelligence Artificielle (IA),  Qualité de surveillance, AIoT, Edge AI, TinyML, Surveillance intelligente, Aquaculture, Cybersécurité.