Équipe DMVS : Datamining, Machine learning, Vision, Simulation

Responsable : Baroudi Rouba

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Présentation de l’équipe

Fondement scientifique

Les travaux de recherche de l’équipe DMVS sont appliqués dans différents domaines, plus particulièrement : la santé, les systèmes d’information géographique ainsi qu’à la sécurité informatique. Dans le domaine de la santé, l’équipe s’intéresse au traitement des images médicales et au développement de modèles de simulation pour le suivi épidémiologique. Dans le domaine de l’urbanisme, l’équipe s’intéresse aux systèmes d’information géographique, et apporte dans ce contexte des solutions pour les problèmes de gestion de trafic et de suivi de l’état d’avancement des programmes de construction de logements. Dans le domaine de la sécurité de l’information, l’équipe s’intéresse aux techniques de cryptographie, à la gestion d’accès dans les portails et les plateformes professionnels ainsi qu’à la reconnaissance et l’identification faciale à travers des images et/ou vidéo. Dans le domaine de la sécurité routière, l’équipe contribue au développement et à l’amélioration des systèmes de vision d’aide à la conduite.

Objectifs

Les travaux de recherche de l’équipe DMVS portent sur la mise en place des nouvelles approches et techniques de data mining et de machine learning pour la prise de décision. Les données traitées par l’équipe sont de natures différentes. Il s’agit des bases de données classiques, des images, des vidéos ou même des données complexes à caractère spatial ou spatiotemporel. Dans ce contexte, les recherches de l’équipe DMVS sont structurées autour des trois thèmes :

• Le développement de méthodes de clustering sur des données de nature hétérogènes : classique, multicritères, spatial et spatiotemporel.

• L’optimisation des modèles simulables à travers le développement des approches hybrides combinant des méthodes de modélisation et d’apprentissage machine.

• La mise en place des méthodes d’apprentissage automatique, dans un contexte de vision notamment.

Mots clés

Classification, Clustering, Aide à la décision multicritères, Modélisation, Simulation, Cryptographie, SIG, Visualisation de données (spatiales et spatiotemporelles), traitement d’image, vision.

Membres de l’équipe

Nom	Prénom	Statut	Établissement
Rouba	Baroudi	Maitre de conférence A	UMAB
Moumene	Mohammed Elamine	Maitre de conférence A	UMAB
Bentaouza	Chahinez	Maitre de conférence B	UMAB
Bouattou	Zina	Maître de conférence B – Associée	UMAB
Achir	Toufik	Doctorant – soutenu 2025	UMAB
Ait Aoudia	Amar	Doctorant	UMAB
Ben Ahmed	Daho Asmaa	Doctorant	UMAB
Gorine	Nour El Houda	Doctorante	UMAB

Publications

Publication dans des revues internationales

• Toufik Achir, Baroudi Rouba « A Novel Weighted Preference Relation Approach to Detect Outliers in Multi-Criteria Decision Aid Context », Foundations of Computing and Decision Sciences 50(2):117-156, June 2025 https://reference-global.com/article/10.2478/fcds-2025-0005?utm_source=researchgate.net&medium=article
• Chahinez Mérièm Bentaouza. Improving the Detection of Mask Wearing Mistakes by Deep Learning, Journal of Computer Science, 20 (7), 751-757, 2024. https://thescipub.com/abstract/10.3844/jcssp.2024.751.757
• Baroudi ROUBA « A Net-flow based approach to detect outliers in multicriteria decision problems ». Intelligent Decision Technologies (idt). Vol 15 N°2, 2021, pp.239–250 https://content.iospress.com/articles/intelligent-decision-technologies/idt200046
• M Laredj, B Rouba, C Duvalet «Multi-criteria Decision Aid for Group Facilitator ELECTION: Application to a Collaborative e-Maintenance Process ». International Journal of Decision Support System Technology (IJDSST). Vol 11, N°1, 2019, pp93-102. https://www.igi-global.com/article/multi-criteria-decision-aid-for-group-facilitator-election/216943
• B Rouba, S Nait Bahloul «Towards Identifying Multicriteria Outliers: An Outranking Relation-Based Approach». International Journal of Decision Support System Technology (IJDSST). Vol 10, N°3, 2018, pp.27-38. https://www.igi-global.com/article/towards-identifying-multicriteria-outliers/205660
• Bouattou, Zina, Hafida Belbachir, and Robert Laurini. « Multi-agent system approach for improved real-time visual summaries of geographical data streams. » International Journal of Intelligent Systems Technologies and Applications 17.3 (2018): 255-271.
• Chahinez Meriem Bentaouza , Mohamed Benyettou. Support Vector Machine Applied to Compress Medical Image, Journal of Computers 13 (5) 580-587, 2018. https://dblp.org/db/journals/jcp/jcp13
• B Rouba, S Nait Bahloul «Weighted clustering ensemble: Towards learning the weights of the base clusterings». Multiagent and Grid Systems – An International Journal. Vol 13, N°4, 2017, pp421–431. https://content.iospress.com/articles/multiagent-and-grid-systems/mgs278
• Bouattou, Zina, Robert Laurini, and Hafida Belbachir. « Animated chorem-based summaries of geographic data streams from sensors in real time. » Journal of Visual Languages & Computing, 41 (2017): 54-69.
• Chahinez Meriem Bentaouza , Mohamed Benyettou. Support Vector Machines for Microscopic Medical Images Compression, Pakistan Journal of Biological Sciences 17, 335-345, 2014. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/24897787
• Chahinez Meriem Bentaouza , Mohamed Benyettou. Support Vector Machines for Brain Tumours Cells Classification, Journal of Applied Sciences 10 .2010 ,1755-1761 ,(16) https://scialert.net/abstract/?doi=jas.2010.1755.1761

Publications dans des conférences internationales

• Zina Bouattou, Robert Laurini (2025), Intelligent Chorems: Towards AI-Augmented Predictive Mapping, 31st DMSVIVA Conference, At: Pompeii, Italy, 1-6
• Chahinez Mérièm Bentaouza. Blockchain Limitations in Secure Storage and Transfer of Electronic Health Records, 13th International Conference on Information Systems and Advanced Technologies “ICISAT 2023”. Hammamet, Tunisia, December 2023. https://www.amazon.fr/International-Conference-Information-Advanced- Technologies/dp/303160590X Lecture Notes in Networks and Systems, vol 981, 207-212, 28 August 2024. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-60591-8_17
• Chahinez Mérièm Bentaouza. Support Vector Machines for Facial Expression Recognition, International Conference on Science, Engineering & Technology (ICSET 2019), 12th – 13th February 2019, Paris, France.
• Chahinez Meriem Bentaouza , Mohamed Benyettou. Bentaouza Constitution of the Medical Image Compressed Using Support Vectors, 6th International Conference on Computer, Control, Communication and Manufacturing Engineering (CCCME-17), December 7-8, 2017, Paris, France. https://erpub.org/siteadmin/upload/2572ER1217415.pdf
• Chahinez Meriem Bentaouza , Mohamed Benyettou. Support Vector Machine Applied to Compress Medical Image, 9th International Conference on Computer and Electrical Engineering (ICCEE 2016), December 7-11, 2016, Barcelona, Spain.

Publications dans des conférences nationales

• Toufik Achir, Baroudi Rouba Towards identifying multicriteria outliers: An approach based on PROMETHEE γ and DBSCAN algorithm, CSNT 2024 Computer Science and New Technologies Workshop, Mostaganem, Algeria
• Toufik ACHIR, Baroudi ROUBA, Mohamed MIDOUN « A novel approach to detect outliers in MCDA problems ». Proceedings of Scientific Workshop On Preliminary Research Work in Computer Science In 7th International Symposium on Modelling and Implementation of Complex Systems MISC 2022. Mostaganem, Algérie, 30-31 Octobre 2022. https://misc2022.misc-lab.org/workshop-proceedings.php