• Axe 1 : Intelligence Artificielle au service de la santé

Grâce à l'apprentissage en profondeur de l'IA, les professionnels de la santé peuvent utiliser des algorithmes pour les aider à prendre de meilleures décisions d’une manière rapide et à moindre coût. Cet axe de recherche s’intéresse à plusieurs applications de l’IA en santé à savoir la médecine préventive, la médecine de précision, l’aide à la décision, la chirurgie assistée par ordinateur, traitements personnalisés, la conception de médicaments ainsi que les prothèses intelligentes.

• Axe 2 : Intelligence Artificielle appliquée au Supply Chain Management

L’Intelligence Artificielle fournit une analyse approfondie du grand volume de données générées tout au long de la chaîne logistique. Elle permet entre autres d’anticiper les approvisionnements, la quantité de production nécessaire, ainsi que les opérations de maintenance. Cet axe de recherche vise à appliquer les outils issus de l’intelligence artificielle afin de proposer un meilleur management de la chaîne logistique.

• Axe 3 : Systèmes d'Aide à la Décision Spatiale

A la croisée des technologies de l’information, en particulier l’intégration des systèmes d’information géographiques (SIG) et des méthodes d’aide à la décision ; cet axe de recherche propose des systèmes d’aide à la prise de décision qui peuvent être utilisés par des managers d’entreprise ou d’autres utilisateurs, en se basant sur la spatialisation de l’information.

• Axe 4 : Modélisation, Simulation et Analyse des Systèmes

La modélisation des systèmes est un moyen pour maîtriser leur complexité par le biais d’abstraction de la réalité. Via la simulation, le modèle conçu du système étudié est implémenté et expérimenté dans le temps sur un ensemble de données. Cet axe de recherche propose de modéliser, de simuler à travers divers scénarios ou situations et d’analyser différents systèmes dans le domaine informatique ou/et productique. Un intérêt particulier est porté au cycle de développement des projets de simulation.

• Axe 5 : Outils d'Optimisation et d'Aide à la Décision

Devant la diversité et les quantités de données à traiter, les décideurs ne peuvent pas compter uniquement sur leurs expériences pour faire les bons choix. Cet axe de recherche vise à proposer et mettre en place des outils d’optimisation et d’aide à la décision pour transformer les données en informations voire en outil décisionnel.

Sujet : Pour une meilleure prédiction de la demande des clients dans la chaîne de production financière par l'application de l'Intelligence Artificielle.

• Doctorant : Otman HIJAZI

• Directrice de thèse : Pr. Khadija OUAZZANI TOUHAMI

• Co-directrice de thèse : Pr. Kawtar TIKITO

Sujet : Aide à la mobilité des personnes non-voyantes basée sur l’apprentissage profond et les données RGBD : Aide à la mobilité intérieure dans le domicile.

• Doctorant : Adnan ANOUZLA

• Directrice de thèse : Pr. Khadija OUAZZANI TOUHAMI

• Co-directrice de thèse : Pr. Nabila ZRIRA

Sujet : Système d’information pour l’analyse de données pour le suivi à distance de la grossesse.

• Doctorant : Armela Ericka Ablavi KANEHO

• Directrice de thèse : Pr. Khadija OUAZZANI TOUHAMI

• Co-directrice de thèse : Pr. Nabila ZRIRA

Sujet : Aide à la mobilité des personnes non-voyantes basée sur l’apprentissage profond et les données RGBD : Aide à la mobilité extérieure dans l'espace routier.

• Doctorant : Mohamed BAKALI EL MOHAMADI

• Directrice de thèse : Pr. Khadija OUAZZANI TOUHAMI

• Co-directrice de thèse : Pr. Nabila ZRIRA

• K. Ouazzani-Touhami, N. Souissi. Simulation Project Life Cycle Applied to Road Safety: A Case Study of Morocco. Proceedings of the 6th IEEE Congress on Information Science and Technology - IEEE CiSt 2020, Agadir, Morocco, June 5-12, 2021. DOI: 10.1109/CiSt49399.2021.9357252

• P. Loola Bokonda, K. Ouazzani-Touhami, N. Souissi. LISUNGIcovid19: Prototype of mobile application to help manage the way out of covid-19 crisis. Proceedings of the 6th IEEE Congress on Information Science and Technology - IEEE CiSt 2020, Agadir, Morocco, June 5-12, 2021. DOI: 10.1109/CiSt49399.2021.9357315

• K. Ouazzani-Touhami, M. El Arass, N. Souissi. From Smart Data LifeCycle to Smart Simulation Project LifeCycle: The Case of the Voluntary Departure Program of Civil Servants in Morocco. Journal of Software 16(2):80-94, March 2021. DOI: 10.17706/jsw.16.2.80-94

• P. Loola Bokonda, K. Ouazzani-Touhami, N. Souissi. Which Machine Learning method for outbreaks predictions? Proceedings of the 11th Annual Computing and Communication Workshop and Conference - IEEE CCWC 2021, Las Vegas, USA, January 27-30, 2021. DOI: 10.1109/CCWC51732.2021.9376061

• K. Ouazzani-Touhami, N. Souissi. Towards a Reference Life Cycle of a Simulation Project. Proceedings of the 2nd International Conference on Electronics, Control, Optimization and Computer Science - IEEE ICECOCS'20, Kenitra, Morocco, December 2-3, 2020. DOI: 10.1109/ICECOCS50124.2020.9314597

• P. Loola Bokonda, K. Ouazzani-Touhami, N. Souissi. Predictive analysis using machine learning: Review of trends and methods. Proceedings of the 2nd International Symposium on Advanced Electrical and Communication Technologies - IEEE ISAECT 2020, Kenitra, Morocco, November 25-27, 2020.

• M. El Arass, K. Ouazzani-Touhami, N. Souissi. Data life cycle: Towards a reference architecture. International Journal of Advanced Trends in Computer Science and Engineering, 2020 Vol.9 No. 4, pp.5645-5653. DOI: 10.30534/ijatcse/2020/215942020

• N. Zrira, Mohamed Hannat, El-Houssine Bouyakhf, 3D Object Categorization in Cluttered Scene Using Deep Belief Network Architectures. Nature-Inspired Computation in Data Mining and Machine Learning 2020: 161-186. DOI: 10.1007/978-3-030-28553-1_8