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| Titre | Description | Proposé par | Domaine | Attribué à | |
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| Sujet 1 | Développement d'une prise électrique intelligente | Conception et mise en place d’une prise électrique intelligente connectée à base de la technologie d’IoT. | Abderrahim El Mhouti | IoT | |
| Sujet 2 | développement d'un parasol intelligent | Conception et développement d’un parasol connecté intelligent à orientation automatique avec gestion de l’énergie solaire et recharge intelligente de dispositifs. | Abderrahim El Mhouti | AI et IoT | |
| Sujet 3 | Station Météo Intelligente avec Prédiction Basée sur l'IA | Le projet vise à créer une station météo intelligente qui collecte des données locales à l'aide de capteurs connectés au Raspberry Pi et utilise des modèles d'IA pour prédire les conditions météorologiques à court terme. | Ali Younes | AI | |
| Sujet 4 | Système d'Irrigation Intelligente Basé sur la Prédiction Météorologique | Le projet vise à développer un système d'irrigation autonome qui utilise un Raspberry Pi pour surveiller les conditions environnementales et appliquer l'IA pour optimiser l'arrosage en fonction des prévisions météorologiques et des besoins des plantes. | Ali Younes | AI et IoT | |
| Sujet 5 | Analyseur Intelligent de CV pour l’Automatisation du Recrutement | Développer un système intelligent capable d’analyser automatiquement des CV, en extrayant des informations clés à partir de divers formats de CV, grâce à des algorithmes d’intelligence artificielle. L’objectif est de créer un outil qui simplifie et accélère la phase initiale du recrutement en automatisant l’extraction et l’organisation des données des candidats, aidant ainsi les recruteurs à filtrer de manière plus efficace et précise les candidatures. | Abdelaaziz El Hibaoui | AI | |
| Sujet 6 | Système de Détection de Masques Faciaux à l’Aide de l’Apprentissage Profond | Développer un système automatisé permettant de détecter si une personne porte un masque facial sur la base d’images. L’objectif est de créer un modèle d’apprentissage profond capable de classer les images selon deux catégories : ”avec masque” et ”sans masque”. Ce système pourra être utilisé dans des contextes de sécurité publique, de surveillance sanitaire, ou pour des applications commerciales où la conformité au port du masque doit être vérifiée rapidement et avec précision. | Abdelaaziz El Hibaoui | AI | |
| Sujet 7 | Système de Surveillance de la Consommation Energétique Domestique | Développer un système de surveillance de la consommation énergétique dans un domicile. Il repose sur l’utilisation de prises connectées (IoT), d’un Raspberry Pi comme hub central, et d’algorithmes d’intelligence artificielle (IA) pour analyser les habitudes de consommation électrique. L’objectif est de fournir aux utilisateurs une visualisation claire de leur consommation d’énergie, de prédire leur usage futur, et de proposer des recommandations personnalisées pour réduire leur empreinte énergétique. Python sera utilisé pour la programmation, et des concepts de base en conception de circuits permettront de connecter les composants matériels | Abdelaaziz El Hibaoui | AI et IoT | |
| Sujet 8 | Système de Reconnaissance des Panneaux de Signalisation | Développer un système de reconnaissance des panneaux de signalisation capable d’identifier et de classifier les panneaux en temps réel. En utilisant des techniques d’apprentissage automatique et du matériel tel que le Raspberry Pi ou le Jetson Nano, ce système peut contribuer à une meilleure gestion du trafic et à la sécurité routière. Le système traite les vidéos capturées par une caméra, classifie les panneaux de signalisation et fournit des sorties en temps réel. Des extensions possibles incluent la détection des limites de vitesse ou la mise en œuvre de systèmes d’alerte. | Abdelaaziz El Hibaoui | AI et IoT | |
| Sujet 9 | Système de Reconnaissance des Panneaux de Signalisation Basé sur Smartphone | Développer un système de reconnaissance des panneaux de signalisation en utilisant un smartphone comme plateforme principale. Le smartphone sert à la fois de caméra pour capturer les images et d’écran pour afficher les résultats en temps réel. Cette approche exploite les capacités matérielles et logicielles avancées des smartphones modernes pour simplifier le développement et améliorer la portabilité du système. | Abdelaaziz El Hibaoui | AI et IoT | |
| Sujet 10 | Assistant Intelligent pour le Soin des Plantes | Développer un assistant intelligent pour surveiller et diagnostiquer la santé des plantes. A l’aide de capteurs IoT connectés et d’un Raspberry Pi ou d’un Arduino, le système mesure l’humidité du sol, analyse la santé des plantes grâce à l’intelligence artificielle et fournit des recommandations via une application mobile. Ce projet utilise des techniques d’apprentissage automatique pour prévoir les besoins en arrosage, améliorant ainsi l’entretien des plantes. | Abdelaaziz El Hibaoui | AI et IoT | |
| Sujet 11 | Système de Suivi de Présence Basé sur l’IA | Ce projet propose un système de suivi de présence automatisé pour les événements académiques, utilisant la reconnaissance faciale pour simplifier le processus d’enregistrement et de vérification. Les participants enregistrent leur visage avant l’événement, et leur présence est confirmée automatiquement à l’entrée. Ce système génère des journaux de présence horodatés tout en respectant les normes de confidentialité et de protection des données. | Abdelaaziz El Hibaoui | AI et IoT | |
| Sujet 12 | Développement d'un système de détection d'objets avec l'IA | Développement d’un système capable d’identifier des objets dans une vidéo en temps réel en utilisant TensorFlow ou YOLO. Avec l'utilisation d'une carte Raspberry et un accelerateur AI. | Youssef Zaz | AI et IoT | |
| Sujet 13 | Développement d'un système de surveillance à reconnaissance faciale avec Raspberry | Utilisation de la caméra pour détecter et reconnaître des visages via des bibliothèques comme OpenCV, avec des alertes en cas d'accès non autorisé. | Youssef Zaz | AI et IoT | |
| Sujet 14 | Développement d'un système embarqué équipé d'une Caméra pour le contrôle d'une porte | Détection des visiteurs à la porte avec envoi d’une photo ou d’une vidéo à un serveur qui utilise l'IA identifier les personnes. | Youssef Zaz | AI et IoT | |
| Sujet 15 | Développement d'un système embarqué de surveillance des panneaux solaires avec Arduino | Surveillance en temps réel des performances d'un panneau solaire (tension, courant, puissance) et détection des anomalies, avec stockage des données. | Youssef Zaz | IoT | |
| Sujet 16 | Développement d'un système d’irrigation solaire automatisé | Utilisation d’un panneau solaire pour alimenter une pompe d’irrigation contrôlée par Arduino en fonction de l’humidité du sol. | Youssef Zaz | IoT | |
| Sujet 17 | Development of a voice Chatbot | Smart navigation app based on AI Voice chatbot for Medical Apointment Emotion generation based on human interaction | Adil Enaanai | AI | |
| Sujet 18 | Develoement d'un système de partage des documents médicaux | Système Sécurisé de Partage de Documents Médicaux Basé sur la Blockchain | Adil Enaanai | AI | |
| Sujet 19 | Système Intelligent pour la Détection d'Anomalies dans les Transactions e-Commerce. | Développer une application mobile ou un plugin pour les plateformes d’e-commerce. Ce système utilise un modèle ML pour analyser les comportements d’achat des clients et identifier des anomalies, telles que des transactions inhabituelles ou suspectes. Le système s’adapte aux habitudes des utilisateurs et des tendances de l’e-commerce, offrant des alertes et des suggestions personnalisées pour prévenir les fraudes tout en réduisant les faux positifs. | Naoufal Rtayli | AI | |
| Sujet 20 | Plugin Intelligemment Adaptatif pour le Suivi du Risque de Diabète | Créer un plugin médical intégrable à une plateforme mobile. Le plugin utilise des modèles ML pour prédire les risques de diabète en fonction des données collectées (âge, glycémie, IMC). Il adapte ses recommandations en fonction des tendances des données utilisateur | Naoufal Rtayli | AI | |
| Sujet 21 | Système Mobile pour la Détection d'Anomalies Bancaires | Concevoir une application intelligente qui utilise un algorithme non supervisé (BPNN, K-Means ou Isolation Forest) pour surveiller les flux de transactions bancaires. Le système s’adapte aux données évolutives pour améliorer sa précision et réduire les alertes inutiles. | Naoufal Rtayli | AI | |
| Sujet 22 | Détection Automatisée des Fausses Nouvelles à l’Aide de l’Intelligence Artificielle | Ce projet vise à concevoir et développer une application utilisant des techniques avancées d’intelligence artificielle (IA) pour détecter automatiquement les fausses nouvelles (Fake News). L’objectif principal est de fournir un outil fiable capable d’analyser et d’évaluer la crédibilité des contenus textuels et multimédias partagés en ligne | Adil Ben-Hdech | AI | |
| Sujet 23 | Générateur de CV Compatible ATS Alimenté par l'IA | Développer une application intelligente qui aide les utilisateurs à créer des CV optimisés pour passer les systèmes de suivi des candidatures (ATS). L'application utilise l'IA pour analyser les informations des utilisateurs ainsi que les offres d'emploi copiées depuis LinkedIn, Indeed ou d'autres plateformes. Elle génère un CV personnalisé, riche en mots-clés et aligné sur les exigences du poste, augmentant considérablement les chances des utilisateurs de progresser dans le processus de recrutement. Cet outil simplifie la création de CV, garantit leur conformité avec les normes ATS et maximise leur visibilité auprès des recruteurs. | Lamia Benameur | AI | |