rapport de pfe

« Rapport de Stage PFE 5ème année Ingénierie Intelligence Artificielle 2IA Sous le thème Plateforme Avancée d'Analyse Prédictive en Temps Réel pour l'Optimisation Dynamique des Données Entreprises avec Intelligence Artificielle PERIODE DE STAGE DU 01 MARS 2022 AU 04 SEPTEMBRE 2022 Réalisé par : • XXXX 2021/2022 Remerciements Nous débutons en exprimant notre profonde gratitude envers Dieu Tout-Puissant, dont la force et la patience nous ont guidés tout au long de cette entreprise.

Nous souhaitons également exprimer notre reconnaissance envers toutes les personnes dont les contributions ont joué un rôle essentiel dans la réalisation de ce projet. Nous adressons nos remerciements les plus sincères à l'ensemble du corps professoral et administratif de (lécole).

Votre engagement envers l'excellence académique et votre soutien constant ont été des éléments cruciaux tout au long de notre parcours. De plus, nous tenons à exprimer notre profonde gratitude envers Intelciaa, l'organisme d'accueil de notre stage.

Leur accueil chaleureux, leur encadrement professionnel, et l'opportunité de travailler au sein de leur entreprise ont considérablement enrichi notre expérience de stage.

Leur contribution inestimable a façonné notre développement professionnel, et nous leur sommes profondément reconnaissants pour cette précieuse opportunité. Nous exprimons également notre reconnaissance envers les membres du jury, qui ont généreusement accepté d'évaluer notre travail avec soin et expertise. Enfin, nous tenons à exprimer notre respect profond et notre amitié envers nos collègues de (lécole), qui ont partagé cette aventure avec nous et ont contribué à créer un environnement d'apprentissage stimulant et positif. Résumé Ce rapport résulte des efforts déployés au cours de notre projet de stage de fin d'étude, mené dans le cadre de notre 5ème année d'études en ingénierie intelligence artificielle. Dans ce projet, nous avons développé une plateforme d'analyse prédictive en temps réel pour optimiser le traitement des données d'entreprise.

Nous avons commencé par une phase rigoureuse de nettoyage et de préparation des données, où les informations collectées ont été transformées et nettoyées pour garantir leur qualité et leur cohérence.

Pour le stockage et le traitement des grandes quantités de données, nous avons utilisé Apache Hadoop, qui a permis de gérer efficacement les données brutes et de préparer les ensembles de données pour l'analyse.

Une fois les données prêtes, nous avons appliqué des techniques avancées de machine learning pour créer des modèles prédictifs capables de fournir des insights précieux et en temps réel.

Cette approche intégrée a permis d'optimiser les processus décisionnels et d'améliorer les performances opérationnelles des entreprises. Notre plateforme offre une série de fonctionnalités visant à simplifier la prédiction des états des machines et à faciliter la visualisation des divers composants du travail avec les équipements.

Cela permet d'acquérir une meilleure compréhension de leur fonctionnement, garantissant ainsi une continuité efficace des opérations au sein de l'entreprise, grâce à l'exploitation de la technologie du Machine Learning. Liste des abréviations Abréviation HTML Désignation HyperText Markup Language CSS Cascading Style Sheets JS JavaScript SQL Structured Query Language UML Unified Modeling Language IA Intelligence Artificielle Hadoop Hadoop Distributed File System ML Machine Learning RT Real-Time Table de matières Introduction générale : ............................................................................................................

1 CHAPITRE I : Contexte général ............................................................................................

2 1.1 Présentation générale : …………………………………………………………….3 1.2 Etude de l’existant : ……………………………………………………………….3 1.3 Contexte du projet : ……………………………………………………………….7 1.3.1 Problématique : ………………………………………………………………….7 1.3.2 Cahier des charges : ………………………………………………………………7 1.4 Conclusion : ……………………………………………………………………….9 CHAPITRE II : Gestion de projet et Organisation du développement .

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10 CHAPITRE III : Processus de traitement des données et Technologies Associées ........

10 CHAPITRE IV : Implémentation et réalisation…………………………………………..23 1.1 Besoins techniques : …………………………………………………………….24 1.3 Présentation des interfaces du site web : ………………………………………..28 1.4 Conclusion : ………………………………………………………......................35 Conclusion : ………………………………………………………………….....36 Introduction générale : La concrétisation d'un projet de stage pfe est intégrée dans le cadre de notre programme d'études dans la 5ème année à l’école.

Cette occasion revêt une signification particulière car elle nous offre la possibilité, d'une part, d'étendre nos connaissances, de perfectionner nos compétences, et de les appliquer dans une situation concrète, et d'autre part, de renforcer notre familiarité avec les outils et les technologies fondamentaux que nous avons acquis tout au long de notre formation. Le stage PFE représenté une opportunité tangible pour les étudiants d'explorer le monde professionnel, de mettre en œuvre les concepts théoriques abordés au cours de nos études, et d'établir un lien concret entre la théorie et la pratique.

Il nous permet également de nous familiariser de manière approfondie avec les équipements et les logiciels qui joueront un rôle essentiel dans notre future carrière. Le projet de stage attribué sous la supervision de notre encadrant, en coordination avec le responsable de stage à l’organisme d’accueil XXXXXX, a pour objectif l'intégration de l'intelligence artificielle et du Machine Learning afin d’optimiser le traitement des données de l'entreprise. Pour réaliser ce projet, nous avons utilisé une gamme d'outils et de méthodes informatiques qui ont considérablement simplifié le processus de développement.

Nous avons exploité des platesformes comme Jira, ainsi que des langages de programmation tels que Python, Django, et cinq algorithmes de Machine Learning pour les prédictions, de plus, nous avons fait usage de bibliothèques comme Matplotlib et Chart.js pour concevoir et réaliser l'application. L'objectif de ce rapport est de fournir une description détaillée de l'environnement dans lequel nous avons évolué lors de notre stage PFE, ainsi que de présenter en détail les diverses missions que nous avons accomplies dans le cadre de ce projet stimulant. Chapitre I : Contexte général Introduction Dans ce chapitre nous allons présenter l’organisme d’accueil, le contexte général de notre sujet, et le cahier des charges, à savoir toutes les parties théoriques et pratiques nécessaires pour réaliser ce projet. 1.1 Présentation générale: Dans le contexte actuel, les entreprises sont de plus en plus enclines à adopter des technologies intelligentes pour optimiser leurs opérations.

L’informatique permet de créer des environnements virtuels sécurisés et flexibles.

Grâce à cette évolution, les entreprises peuvent minimiser les coûts et en améliorant l'efficacité opérationnelle et en virtualisant les opérations. Cela leur permet de s'adapter rapidement aux changements du marché, de renforcer leur compétitivité et d'explorer de nouvelles opportunités dans le monde virtuel en constante évolution. Dans le cadre de notre projet de fin d’année, nous avons réalisé une application pour la prédiction des états des machines et la visualisation des données, car Aujourd’hui, Toutes les entreprises vont opter pour la virtualisation de leurs opérations et du traitement des données, ce qui éliminera progressivement l'utilisation des documents papier. 1.2 Présentation de l’organisme d’accueil “ ” : 1.2.1 Amorce et présentation du stage : Du 01Mars 2022 au 04 Septembre 2022, j’ai effectué un stage au sein de l’entreprise inteclia. Au cours de ce stage dans le département informatique, j’ai pu m’intéresser aux solutions informatisées pour optimiser le traitement de données de l’entreprise en appuyant sur les technologies ML et AI, et big data. 1.2.2 Descriptif de l’entreprise : L'entreprise XXXXXX est située dans le quartier Agdal à Rabat, au Maroc.

Spécialisée dans le domaine IT, elle occupe une place importante sur le marché internationnal.

Mon maître de stage, Youssef Breitel, m'a offert un environnement d'apprentissage exceptionnel et un soutien de grande qualité.

XXXXX est une entreprise multinationnale dont l'adresse est la suivante : 769N Agdal rue 13, Rabat , Maroc. 1.2.3 L’organiramme de l’entreprise : 1.3 Contexte du projet : Dans un monde où la quantité de données générées par les entreprises augmente de manière exponentielle, la capacité à traiter et analyser ces données rapidement est devenue un facteur clé de compétitivité.

Les méthodes traditionnelles de traitement de données ne sont plus adaptées aux besoins actuels, notamment en raison de la complexité, du volume, et de la vitesse à laquelle les données sont produites.

Ce projet s'inscrit dans ce contexte de transformation digitale, où l'usage des technologies de Big Data et de Machine Learning offre des opportunités nouvelles pour optimiser les processus décisionnels en entreprise.

En intégrant des solutions comme Apache Hadoop pour la gestion des données massives, en utilisant le paradigme MapReduce pour le traitement distribué des données, et en appliquant des modèles de Machine Learning pour l'analyse prédictive, le projet vise à créer une plateforme capable de traiter ces flux en temps réel, permettant aux entreprises d’anticiper les tendances, de détecter les anomalies et d'améliorer ainsi leur efficacité opérationnelle. Ce projet académique consiste en la conception et la réalisation d'une application web pour optimiser le traitement des données, à partir un outil de la prédiction et la visualisation des données.

L'idée de choisir ce thème a émergé suite à une analyse approfondie des avantages et des objectifs visés par ce projet, et L'influence bénéfique du projet sur le cours des opérations de l'entreprise. 1.3.1 Problématique : Comment surveiller efficacement l'état des machines, notamment les roulements, afin de fournir aux équipes de travail une vue complète et en temps réel des équipements, incluant des indicateurs tels que la vitesse, la température, les vibrations et les dates clés, tout en visualisant ces données sous forme d'histogrammes et en identifiant rapidement les zones présentant des défaillances ? Comment virtualiser ces informations de manière rapide et flexible, en dépassant les limites des méthodes traditionnelles de suivi.... »