Digital twins have transformed the industrial world by changing the development phase of a product or the use of equipment. With the digital twin, the object’s evolution data allows us to anticipate and optimize its performance. Healthcare is in the midst of a digital transition towards personalized, predictive, preventive, and participatory medicine. The digital twin is one of the key tools of this change. In this work, DT is proposed for the diagnosis of breast cancer based on breast skin temperature. Research has focused on thermography as a non-invasive scanning solution for breast cancer diagnosis. However, body temperature is influenced by many factors, such as breast anatomy, physiological functions, blood pressure, etc. The proposed DT updates the bio-heat model’s temperature using the data collected by temperature sensors and complementary data from smart devices. Consequently, the proposed DT is personalized using the collected data to reflect the person’s behavior with whom it is connected.

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Améliorer la performance d’un système de reconnaissance de formes fait l’objet de recherche dans de nombreuses disciplines. On obtient cette amélioration par l’optimisation dans les différents partis du système de reconnaissance de formes : les prétraitements, l’extraction des paramètres caractéristique (primitives), la classification. Les travaux de recherche présentés dans cette thèse abordent le problème de la reconnaissance des chiffres arabe imprimés et manuscrits. L’objectif principal de ce travail est l’amélioration de la performance en terme de taux de reconnaissance par l’application d’un système multi classificateur (MCS). Différents classifieurs sont utilisés (KPPV, PMC, SVM, LDA, Arbre de décision, Na{\"ıve Bayesien, Pseudo inverse), à l’aide de différents types de vecteurs de caractéristiques extraite de l’image. Enfin, comme les performances de MCS dépendent des performances des classifieurs appliquée (les performances individuelles des classifieurs), et comme la performance d’un classifieur dépend ainsi des caractéristiques utilisé l’optimisation de l’extractions des primitives pertinentes est également abordée dans la thèse. Nous avons réalisé plusieurs simulations pour éprouver les classifications, en introduisant des améliorations dans les paramètres caractéristiques et en faisant des combinaisons de classifieurs. Dans une première partie, nous montrons l’intérêt de l’utilisation des paramètres caractéristique pertinente, à l’aide des classifieur individuelle (séparé, indépendants) comme source d’inspiration pour la conception de nouveaux paramètres. Nous proposons en particulier une amélioration de primitives pour la caractérisation des chiffres. On montre qu’il est possible de développer une solution efficace, à moindre coût en terme de réduction de vecteur caractéristique et transformation géométrique. Donc, Le système développé s’articule autour de quatre modules distincts. Un module de prétraitements, un d’extraction des paramètres caractéristique, un module de reconnaissance (classification) et un module de combinaison de classifieurs. Ce dernier est chargé de fusionner les sorties (décisions) de chaque classifieur basant sur des méthodes (règles) de fusion. Les résultats obtenus sur les bases des chiffres imprimés et la base MNIST des chiffres manuscrits sont prometteurs. Cette thèse apporte quelques contributions pour faire avancer notre compréhension dans ce domaine de recherche en pleine expansion

L’objectif principal de notre thèse est de proposer des approches hybride basées sur les SMA d’un côté, et l’exploitation de méthodes d’émergences tels que les Algorithmes Génétiques (AG) et les algorithmes du Système Immunitaire Artificiel (SIA), pour mieux intégrer des politiques de maintenance préventive systématique dans les ateliers d’ordonnancement. L’objectif est de minimiser les temps d’exécutions pendant le déroulement de l’ordonnancement. Nous avons utilisé des opérateurs avancés tels que ; la clé aléatoire pour le codage, la sélection de classement, le croisement uniforme et la mutation ponctuelle unique. Par ailleurs, nous avons défini une nouvelle procédure de calcul d'affinité dans le cadre de l’approche FSHMAIA. Cette procédure est basée sur le calcul d’un rapport de similarité des anticorps. Pour cela, nous avons proposé un algorithme basé sur quatre critère pour calculer le rapport se similarité. Nous avons également évalué les adaptations de certaines heuristiques bien connues, y compris Johnson (m / 2, m / 2), NEHH, PCDT et PLDT, Un benchmark a été établi pour évaluer les algorithmes. Le benchmark contenu jusqu'à 100 jobs et 8 étages. Tous les résultats ont montré que le FSHMAIA donne les meilleurs résultats par rapport aux autres algorithmes, dans les trois politiques de la MP. L’originalité de cette thèse réside dans l’utilisation des SMA avec les AG et les SIA dans l’intégration des politiques de maintenance préventive systématique dans un ordonnancement de type flow shop hybride.

La quatrième révolution industrielle (nommée aussi l’Internet Industriel des Objets) dépend totalement sur la numérisation à travers l’Internet des objets et les réseaux virtuels. Cette révolution qui évolue à un rythme exponentiel, et non plus linéaire, va permettre la création d’usines, d’industries et de processus plus intelligents qui vont ensuite se traduire par une amélioration de la flexibilité, de la productivité et une meilleure utilisation des ressources matérielles et humaines. Cet article est consacré à introduire cette nouvelle révolution industrielle (industrie4.0), les technologies majeurs participant à son apparition, leur bénéfices attendus ainsi que leurs enjeux à prendre en considération.

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