Thèses
Ramy MEZHOUD
Intitulé : Une approche hybride pour l’analyse de la qualité des données des déclarations réglementaires des produits financiers.
Directeur(s) : Zahia GUESSOUM
Co-directeur(s) : Samer EL SAWDA
Dates : du 05/2024 au 05/2027
Description : FR : La thèse porte sur le développement d'une approche hybride combinant différentes techniques d'intelligence artificielle et d’apprentissage automatique pour améliorer la qualité de données des déclarations réglementaires financières chez Natixis. L'objectif est d’automatiser la détection et la correction des anomalies dans ces déclarations, aspect crucial pour garantir la conformité aux exigences réglementaires. La thèse explore l'utilisation des techniques avancées afin de créer des systèmes capables de traiter d’une manière rapide et efficace des données volumineuses et complexes, tout en s'adaptant aux évolutions réglementaires. EN : The thesis focuses on the development of a hybrid approach combining various artificial intelligence and machine learning techniques to improve the quality of financial regulatory reports at Natixis. The objective is to automate the detection and correction of anomalies in these reports, which is crucial for meeting regulatory requirements. The thesis explores the use of advanced techniques to create systems capable of processing large and complex data quickly and efficiently, while adapting to regulatory changes.
Directeur(s) : Zahia GUESSOUM
Co-directeur(s) : Samer EL SAWDA
Dates : du 05/2024 au 05/2027
Description : FR : La thèse porte sur le développement d'une approche hybride combinant différentes techniques d'intelligence artificielle et d’apprentissage automatique pour améliorer la qualité de données des déclarations réglementaires financières chez Natixis. L'objectif est d’automatiser la détection et la correction des anomalies dans ces déclarations, aspect crucial pour garantir la conformité aux exigences réglementaires. La thèse explore l'utilisation des techniques avancées afin de créer des systèmes capables de traiter d’une manière rapide et efficace des données volumineuses et complexes, tout en s'adaptant aux évolutions réglementaires. EN : The thesis focuses on the development of a hybrid approach combining various artificial intelligence and machine learning techniques to improve the quality of financial regulatory reports at Natixis. The objective is to automate the detection and correction of anomalies in these reports, which is crucial for meeting regulatory requirements. The thesis explores the use of advanced techniques to create systems capable of processing large and complex data quickly and efficiently, while adapting to regulatory changes.
Mohamed YACINE DJEMA
Intitulé : Méthodologies de tests de certifications : Etude du cas d'un agent conversationnel pour les assurances
Directeur(s) : Hacène FOUCHAL
Co-directeur(s) : Olivier FLAUZAC
Dates : du 10/2023 au 10/2026
Description : FR : Cette thèse porte sur la validation d'un agent conversationnel (chatbot) amélioré par des techniques d'intelligence artificielle. L'objectif est de proposer des méthodes pour tester et, éventuellement, certifier un agent conversationnel. Le test d'un agent conversationnel n'est pas une tâche facile, car il prend en compte plusieurs dimensions (compréhension du langage naturel, génération de réponses, explication des réponses, gestion du dialogue, etc.) Chacun de ces axes doit être considéré séparément et testé indépendamment des autres mais aussi considéré avec les autres comme un tout. L'objectif sera de développer une plateforme robuste pour dériver des cas de test pour ces agents et fournir une base de données dynamique. Ensuite, nous proposerons une méthodologie pour la génération de scénarios dynamiques en utilisant des techniques d'apprentissage automatique. EN : This thesis deals with the validation of a conversational agent (chatbot) enhanced by artificial intelligence techniques. The aim is to propose methods for testing and, possibly, certifying a conversational agent. Testing a conversational agent is not an easy task, as it consideres various dimensions (natural language understanding, response generation, response explanation, dialogue management, etc.). Each of these axes must be considered separately and tested independently of the others but also considered with the others as a whole. The aim will be to develop a robust platform for deriving test cases for these agents and providing a dynamic database. Then propose a methodology for dynamic scenario generation using machine learning techniques.
Directeur(s) : Hacène FOUCHAL
Co-directeur(s) : Olivier FLAUZAC
Dates : du 10/2023 au 10/2026
Description : FR : Cette thèse porte sur la validation d'un agent conversationnel (chatbot) amélioré par des techniques d'intelligence artificielle. L'objectif est de proposer des méthodes pour tester et, éventuellement, certifier un agent conversationnel. Le test d'un agent conversationnel n'est pas une tâche facile, car il prend en compte plusieurs dimensions (compréhension du langage naturel, génération de réponses, explication des réponses, gestion du dialogue, etc.) Chacun de ces axes doit être considéré séparément et testé indépendamment des autres mais aussi considéré avec les autres comme un tout. L'objectif sera de développer une plateforme robuste pour dériver des cas de test pour ces agents et fournir une base de données dynamique. Ensuite, nous proposerons une méthodologie pour la génération de scénarios dynamiques en utilisant des techniques d'apprentissage automatique. EN : This thesis deals with the validation of a conversational agent (chatbot) enhanced by artificial intelligence techniques. The aim is to propose methods for testing and, possibly, certifying a conversational agent. Testing a conversational agent is not an easy task, as it consideres various dimensions (natural language understanding, response generation, response explanation, dialogue management, etc.). Each of these axes must be considered separately and tested independently of the others but also considered with the others as a whole. The aim will be to develop a robust platform for deriving test cases for these agents and providing a dynamic database. Then propose a methodology for dynamic scenario generation using machine learning techniques.
Abdulkadir DAUDA
Intitulé : Integration of IoT Networks into SDN Architectures to ensure end-to-end data security
Directeur(s) : Olivier FLAUZAC
Co-directeur(s) : Florent NOLOT
Dates : du 03/2022 au 12/2025
Description : FR: Cette thèse de doctorat présente une exploration complète de l'architecture des applications de l'Internet des objets (IdO), avec un accent particulier sur la transition des architectures basées sur le nuage vers des architectures basées sur la périphérie. Cette transition est motivée par la demande d'amélioration des performances, de la confidentialité, de la résilience et de la rentabilité des déploiements de l'IdO. Cette recherche présente une architecture innovante de passerelle périphérique IoT qui relève les défis de la gestion d'appareils hétérogènes et de la garantie d'une sécurité de bout en bout, en particulier dans les environnements contraignants. L'architecture proposée est basée sur un conteneur et spécialement conçue pour être utilisée avec des ordinateurs monocartes, tels que le Raspberry Pi, ce qui permet la modularité, l'évolutivité et un fonctionnement sécurisé. Elle prend en charge la gestion dynamique d'applications et de protocoles multiples, notamment BLE, Wi-Fi, Zigbee et LoRa, facilitant ainsi une interopérabilité transparente entre divers dispositifs IoT. EN: This PhD thesis presents a comprehensive exploration of the architecture of Internet of Things (IoT) applications, with a particular emphasis on transitioning from cloud-based architectures to edge-based. This transition is driven by the demand for enhanced performance, improved privacy, increased resilience, and cost efficiency in IoT deployments. The research introduces an innovative IoT edge gateway architecture that addresses the challenges of managing heterogeneous devices and ensuring end-to-end security, especially in constrained environments. The proposed architecture is container-based and specifically designed for use with single-board computers, such as the Raspberry Pi, allowing for modularity, scalability, and secure operation. It supports the dynamic handling of multiple applications and protocols, including BLE, Wi-Fi, Zigbee, and LoRa, thereby facilitating seamless interoperability between diverse IoT devices.
Directeur(s) : Olivier FLAUZAC
Co-directeur(s) : Florent NOLOT
Dates : du 03/2022 au 12/2025
Description : FR: Cette thèse de doctorat présente une exploration complète de l'architecture des applications de l'Internet des objets (IdO), avec un accent particulier sur la transition des architectures basées sur le nuage vers des architectures basées sur la périphérie. Cette transition est motivée par la demande d'amélioration des performances, de la confidentialité, de la résilience et de la rentabilité des déploiements de l'IdO. Cette recherche présente une architecture innovante de passerelle périphérique IoT qui relève les défis de la gestion d'appareils hétérogènes et de la garantie d'une sécurité de bout en bout, en particulier dans les environnements contraignants. L'architecture proposée est basée sur un conteneur et spécialement conçue pour être utilisée avec des ordinateurs monocartes, tels que le Raspberry Pi, ce qui permet la modularité, l'évolutivité et un fonctionnement sécurisé. Elle prend en charge la gestion dynamique d'applications et de protocoles multiples, notamment BLE, Wi-Fi, Zigbee et LoRa, facilitant ainsi une interopérabilité transparente entre divers dispositifs IoT. EN: This PhD thesis presents a comprehensive exploration of the architecture of Internet of Things (IoT) applications, with a particular emphasis on transitioning from cloud-based architectures to edge-based. This transition is driven by the demand for enhanced performance, improved privacy, increased resilience, and cost efficiency in IoT deployments. The research introduces an innovative IoT edge gateway architecture that addresses the challenges of managing heterogeneous devices and ensuring end-to-end security, especially in constrained environments. The proposed architecture is container-based and specifically designed for use with single-board computers, such as the Raspberry Pi, allowing for modularity, scalability, and secure operation. It supports the dynamic handling of multiple applications and protocols, including BLE, Wi-Fi, Zigbee, and LoRa, thereby facilitating seamless interoperability between diverse IoT devices.