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Item Elaboration et caratérisation des couches mince cellule Solaire a base perovskite CH3NH3PbBr3(université abbes laghrour khenchela, 2026) Djelloul, AbdelkaderEn raison des excellentes propriétés optoélectroniques des halogénures de pérovskite hybrides organiques-inorganiques CH3NH3PbBr3, ainsi que de leur forte absorption et de leur bonne mobilité des porteurs de charge, ces caractéristiques en font un candidat important pour les applications photocatalytiques environnementales et les photodétecteurs optoélectroniques. Dans ce travail, des films minces de CH3NH3PbBr3 ont été préparés par dépôt par centrifugation sur des substrats de verre, puis recuits thermiquement pour améliorer leur cristallinité et leur morphologie. Les échantillons ont été caractérisés par DRX, UV-Vis et MEB, révélant une structure cristalline cubique bien définie et une bande interdite de 2,2 à 2,3 eV, adaptée à l'absorption dans la région visible du spectre solaire. Par photocatalyse, les couches de CH3NH3PbBr3 ont été testées pour la dégradation du bleu de méthylène (MB) sous irradiation en lumière visible. Les résultats ont démontré une dégradation efficace du bleu de méthylène, atteignant 75 % après quelques heures d’exposition. Ce comportement est attribué à la formation de paires électron-trou sous lumière visible, qui réagissent avec l'oxygène et l'eau pour produire des radicaux hydroxyles (•OH) et des radicaux superoxydes (O2•⁻), responsables de l'oxydation du colorant. Parallèlement, ce matériau présente une structure cristalline bien organisée et des propriétés multivalentes, lui permettant ainsi de décomposer les polluants organiques présents dans l'eau et de convertir la lumière en électrons. Ce composite présente une multifonctionnalité, combinant photocatalyse environnementale et détection optique, basée sur des pérovskites hybrides halogènes. Ceci est dû à sa grande sensibilité à la lumière et à son excellente reproductibilité photoélectrique.Item Synthesis and characterisation of pure and doped metal oxide thin films for photocatalytic and ultraviolet photodetector applications(2026) . Abdecharif , BOUMAIZAThis research examines the manufacture of pure zinc oxide thin films doped with sulfur and then cadmium. were applied to glass substrates using the sol-gel method and dip coating technique, prior to the systematic evaluation of their various properties. Structural (X-ray diffraction: XRD), morphological (field-emission scanning electron microscopy: FE SEM), compositional (energy-dispersive X-ray spectroscopy: EDS), topographic (high-resolution atomic force microscopy: AFM), and optical (UV-visible spectroscopy) analyses were employed to characterise the fabricated films. The photocatalytic effectiveness of the films was assessed by degrading methylene blue (MB) under direct sunlight for 120 minutes, utilising cadmium-doped ZnO. The photocatalytic increase of sulfur-doped ZnO transpires in 90 minutes under sunlight and 50 minutes under UV irradiation. An enhancement in photocurrent characteristics, including sensitivity, responsivity, and detectivity, was noted following doping with sulfur and cadmium. The best photocatalytic performance was attained with the 3% cadmium-doped zinc oxide sample and the 2% sulfur-modified zinc oxide sample. Following six test cycles, the samples exhibited enhanced reusability, recoverability, and stability, with just a minor decline, suggesting promising potential for diverse technological applications, validating their efficacy for wastewater treatment.Item Synthesis, Structural Characterization, and Biological Activity Study of New Cobalt (II) Complexes and Organometallic Materials(2026) Golea, LyndaIn this dissertation, we conducted an in-depth study on metal-organic complexes based on N-heterocyclic and carboxylic acid ligands. We detailed the types of non-covalent bonds and their roles in the stabilization and formation of supramolecular architectures in solid-state materials. In this case, we synthesized three new metal complexes based on 1,10 phenanthroline as an organic ligand with different transition metals. We analyzed and determined the molecular structures of these coordinated compounds by single-crystal X-ray diffraction. We have thus demonstrated these structures using spectroscopic methods such as FT-IR and UV-visible. We next performed a theoretical study to identify intermolecular interactions through Hirshfeld surface, optimize geometries, and discuss electronic, chemical, and physical properties using density functional theory (DFT) and other computational methods, including ELF, LOL, MEP, and RGD. Finally, we demonstrated the antibacterial and antioxidant activity of these compounds, enabling us to deduce their biological importance. Additionally, through molecular docking theory, we predicted and understood the binding modes and interaction mechanisms of these metal complexes with potential biological targets.Item Development of Nanostructured Metal Oxides for Their Applications in the Environmen(2026) Iaiche , SabrinaThis thesis focuses on the development and optimization of nanostructured metal oxide thin films for multifunctional environmental applications. ZnO- and CuO-based thin films were synthesized using controlled deposition techniques, combined with dopant engineering and multilayer heterostructure design in order to tailor their structural, optical, and surface properties. In the first stage, pure and doped ZnO thin films were systematically investigated by varying precursor concentration, deposition parameters, and annealing conditions. The photocatalytic activity of the optimized films was evaluated through the degradation of organic pollutants under UV irradiation. Experiments showed that pure ZnO has a limited capacity to degrade methylene blue. Performance was enhanced using non-metallic dopants such as urea, which outperformed thiourea, and metallic dopants like silver. The optimal silver concentration was 5%, and the addition of 20% urea to this compound achieved nearly complete dye degradation within 90 minutes. Subsequently, Ag-doped ZnO thin films were deposited on silicon substrates for ultraviolet photodetector applications. Structural analyses confirmed the preservation of the wurtzite phase with progressive lattice modification induced by silver incorporation. Electrical measurements, including current-voltage (I–V) characteristics and time-dependent photoresponse, demonstrated that a 1% silver doping level yielded instead provided the highest electrical response under UV illumination. Finally, Mg-doped ZnO thin films and ZnO/CuO multilayer heterostructures were investigated for CO₂ gas sensing applications. For CO₂ gas sensing, the study was divided into two parts: In the first part, 7% Mg-doped ZnO demonstrated exceptionally high sensitivity, reaching 461.76%. In the second part, multilayer ZnO/CuO structures were investigated, showing that pure ZnO delivered superior sensing performance compared to multilayer configurations. Overall, these findings highlight that controlling the type and concentration of dopants in ZnO can significantly enhance its performance in photocatalytic and gas sensing applications, paving the way for the development of more efficient and reliable devices.Item MODELING AND SIMULATION OF THE ELECTRONIC AND OPTOELECTRONIC PROPERTIES OF CARBON NANOTUBES (APPLICATION TO C-CNTFET AND OG-CNTFET).(2026) Saad Eddine, KHEMISSIThis thesis presents a comprehensive study of nano-carbon transistors based on carbon nanotubes (CNTs) and graphene nanoribbons (GNRs), focusing on their synthesis, fundamental electronic properties, and device architectures. It begins with an overview of carbon allotropes, highlighting the effects of material structure on electronic behavior. The work then reviews field-effect transistor (FET) fundamentals, progressing from conventional MOSFETs to various CNTFETs, with particular attention to optically gated CNTFETs and their potential in optoelectronic applications. Subsequently, the study explores the fabrication and operation of graphene nanoribbon FETs (GNRFETs), emphasizing their use in gas sensing. Through simulation, optical gating effects on CNTFET I–V characteristics and photocurrent generation are characterized. An applied investigation focuses on double-gated GNRFET gas sensors using LaAlO₃ gate dielectrics, analyzing sensor response to ammonia NH 3 exposure and the influence of parameters such as voltage, dielectric properties, and gas concentration on performance metrics. This research advances the understanding of nano-carbon device physics and applications for future nanoelectronic and sensing platforms.Item Carleman Inequalities for singular Parabolic Equations and Applications(2026) Hichem, RamoulThis thesis is devoted to the study of inverse source problems for singular and degenerate parabolic equations, including time-fractional diffusion models. Such problems arise naturally in many applications, but they are intrinsically ill-posed due to the smoothing effects of diffusion and, in the present setting, the presence of inverse-square singular potentials. These singularities destroy uniform ellipticity and require refined analytical tools to recover stability and uniqueness. The first part of the thesis adopts an optimal control perspective to address inverse source identification problems. The unknown source is treated as a control variable and recovered as the minimizer of a suitable cost functional involving final-time observations. Under subcritical assumptions on the singular potential, we establish the well-posedness of the direct problem in appropriate weighted Sobolev spaces, prove the existence of optimal controls, and derive stability estimates for the inverse problem. Numerical reconstruction algorithms based on iterative regularization methods are proposed and validated through computational experiments. The analysis is then extended to time-fractional diffusion equations with inverse-square potentials. In this setting, the nonlocal nature of fractional time derivatives introduces additional analytical and numerical challenges. Nevertheless, uniqueness results for the inverse source problem are obtained, and numerical simulations illustrate the influence of the fractional order and noise on the reconstruction process. The final part of the thesis is devoted to the study of Carleman inequalities for singular parabolic operators. We develop a shifted Carleman framework adapted to operators with interior inverse-square singularities and establish several key intermediate estimates. While the complete global Carleman inequality is not yet achieved, the analytical structure is clearly identified, and the main technical difficulties—particularly those related to localization arguments and Caccioppoli-type inequalities with singular weights—are thoroughly analyzed. This work lays the foundation for ongoing research conducted in collaboration with the supervisor.Item Design And Development of an Intelligent Fire Risk Prediction System Based on Internet of Things (IOT) Technologies(2026) Abdelhakim, SAHOURThe escalating global wildfire crisis, intensified by climate change, presents a critical socio-ecological threat in Mediterranean regions such as Algeria. Traditional monitoring systems, reliant on reactive firefighting and static risk maps, coupled with opaque artificial intelligence models, are demonstrably inadequate for proactive, trustworthy risk management. This doctoral research confronts these limitations by developing a novel, trans-disciplinary framework for real-time, interpretable forest fire risk prediction and mitigation. The core innovation is the synergistic integration of a robust, edge-deployed IoT sensor network with a multi-faceted hybrid intelligence engine. This architecture bridges critical operational gaps: a LoRaWAN-based Wireless Sensor Network acquires hyper-local data; a tripartite Explainable AI (XAI) framework (SHAP, BorutaSHAP, LIME) ensures model transparency; and a hybrid modeling core strategically partitions computation across an edge-cloud continuum for efficiency. Methodologically, the framework integrates ensemble classifiers (e.g., XGBoost, CatBoost), deep learning forecasters (LSTM, hybrid RNN-LSTM, NeuralProphet), Bayesian models, and a hierarchical fuzzy-logic system. A pivotal advancement is the incorporation of physics-informed regularization, which grounds predictions in fire behavior physics. The system was validated through comparative analysis across regions and longitudinal prototype testing in Khenchela Province using a multisource dataset (1997–2025). Results demonstrate state-of-the-art performance. A weighted LSTMNeuralProphet ensemble achieved an AUC-ROC of 0.999, an F1-Score of 0.987, andbalanced accuracy of 0.989. Classical ensembles attained a peak AUC of 0.9981 with precision and recall exceeding 99.7%. The fuzzy-logic subsystem showed a field deviation of ±4.8%, identifying temperature as a primary driver (55% influence). Critical indicators include the Mediterranean Fire Danger Index (MFDI) and Keetch-Byram Drought Index (KBDI). The IoT infrastructure ensured data integrity with 100% duplicate elimination, while edge processing reduced latency by 40%. This thesis establishes a foundational framework for proactive wildfire resilience, providing a novel Environmental Intelligence methodology, a validated architectural blueprint, an interpretable hierarchy of context-specific drivers, and a practical decision-support tool. This work marks a paradigm shift from reactive firefighting to precision risk management, enhancing forest preservation, public safety, and resource allocation in fire-prone regions.Item Toward a New Coordination Mechanism for Multi-Agent Systems Based on a Metaheuristic Approach(2026) Mohammed el Habib , SouidiMulti-agent systems (MAS) are now a critical tool for tackling complex problems in dynamic environments. Because of their high dimensionality and the computational complexity of these environments, it remains a significant challenge to coordinate these agents and plan their tasks and paths. The ability of metaheuristic approaches to find optimal solutions has often made them a promising option, but they struggle with issues like local optima, premature convergence, and a limited balance between exploration and exploitation. This thesis tackles these challenges by developing and evaluating the recent enhanced and hybridized metaheuristic algorithms tailored for solving MAS path planning and task coordination. The main contributions of this thesis include a new method for Particle Swarm Optimization (PSO), named IB-PSO, which presents a novel approach to dynamically increase the inertia weight (IW) parameter inspired by the Butterworth function. It enhances the balance between exploration and exploitation of the PSO algorithm. This method is designed to solve the MAS pathplanning problem. Furthermore, the research provides a hybrid approach named CSO, which combines the Crow Search Algorithm (CSA) and PSO. It is particularly designed for MAS path planning with collision avoidance, leveraging the strengths of CSA in exploration and PSO in exploitation, using the velocity regulating method. The performance of these proposed methods is evaluated and compared with existing enhanced techniques. Ultimately, this research introduces new optimization methods that help advance the field of MAS coordination.Item Amélioration de la transmission des signaux de contrôle des drones par réduction des interférences(2026) M. CHERGUI laidDans cette thèse, nous avons abordé le défi crucial des interférences impulsionnelles affectant les liaisons de contrôle des UAV basées sur la modulation OFDM, qui peuvent fortement dégrader la fiabilité de la transmission des signaux de de contrôle. Plus précisément, nous proposons un nouvel algorithme de filtrage adaptatif à pas variable normalisé et à valeurs complexes (CV-VSS-NLMS), dédié au filtrage adaptatif de signaux complexes, offrant une suppression du bruit impulsionnel en temps réel, légère et efficace pour les signaux de contrôle des UAV transmis sur une liaison OFDM. En revanche, les filtres VSS-LMS à valeurs réelles traitent séparément les parties réelle et imaginaire, ce qui conduit à une convergence de l’erreur quadratique moyenne (MSE) moins performante pour les signaux complexes. L’algorithme est développé en adaptant efficacement les stratégies de filtrage basées sur le LMS aux scénarios d’interférences impulsionnelles et en intégrant de manière appropriée des concepts existants de suppression des impulsions électromagnétiques au sein d’une architecture à antenne unique destinée aux liaisons de contrôle des UAV. Cette nouvelle configuration est particulièrement adaptée aux plateformes UAV contraintes en taille, poids et consommation d’énergie, pour lesquelles la réduction de la complexité est hautement souhaitable. Contrairement aux approches classiques de séparation aveugle de sources, la solution proposée garantit une transmission fiable des signaux de contrôle sans exigences excessives en matière de traitement, puisqu’elle supprime efficacement le bruit impulsionnel tout en réduisant considérablement le nombre d’opérations matricielles. Les résultats de simulation montrent une amélioration significative du taux d’erreur binaire (BER), confirmant que la technique CV-VSS-NLMS proposée constitue une solution robuste, fiable et pratique pour les liaisons de contrôle des UAV basées sur la modulation OFDM.Item Étude de l'effet des activants sur l'adsorption de xanthate dans la flottation des Sulfures.(2026) Zohir, NEDJARLa flottation par mousse de la galène (PbS), procédé fondamental de la production de plomb, est fondamentalement compromise par la propension de ce minéral à l'oxydation superficielle. La formation de couches de passivation hydrophiles entrave fortement l'adsorption des collecteurs de thiols, tels que les xanthates, réduisant ainsi les performances de la flottation. Si l'activation par le cuivre est une pratique industrielle courante pour pallier ce problème, cette thèse explore une stratégie séquentielle fondée sur l'hypothèse centrale qu'un prétraitement avec un agent chélateur, l'acide éthylènediaminetétraacétique (EDTA), permet de nettoyer chimiquement la surface du minéral. Ce nettoyage est censé faciliter une activation par le cuivre plus complète et plus robuste, conduisant à une adsorption des xanthates nettement améliorée. L'étude vise également à comparer systématiquement l'efficacité du sulfate de cuivre (CuSO₄) et du nitrate de cuivre (Cu(NO₃)₂) en tant qu'activateurs. Une approche d'analyse de surface multitechnique a été employée, utilisant la microscopie électronique à balayage couplée à la spectroscopie de rayons X à dispersion d'énergie (MEB-EDS), la spectroscopie infrarouge à transformée de Fourier (FTIR) et la diffraction des rayons X (DRX) afin de caractériser les modifications morphologiques, élémentaires et moléculaires de la surface de la galène suite à une série de traitements systématiques. Les résultats établissent sans équivoque une hiérarchie d'efficacité claire. Le traitement séquentiel comprenant un pré-nettoyage à l'EDTA, suivi d'une activation au sulfate de cuivre et de l'ajout de xanthate, a permis d'obtenir l'adsorption du collecteur la plus robuste. Ceci a été mis en évidence par une agglomération importante des particules (MEB), les concentrations superficielles les plus élevées de soufre et de cuivre (EDS) et les pics de vibration les plus intenses pour les complexes cuivre-xanthate (FTIR). De plus, l'étude a confirmé que le sulfate de cuivre est un activateur intrinsèquement supérieur au nitrate de cuivre dans les conditions étudiées, soulignant l'influence cruciale du contre-ion sur le mécanisme d'activation. En conclusion, cette thèse valide l'effet synergique d'une stratégie de nettoyage-activation séquentielle, démontrant que l'élimination des produits d'oxydation inhibiteurs par l'EDTA est une étape cruciale pour optimiser les performances de l'activateur. Les résultats obtenus proposent un protocole de conditionnement fondamentalement amélioré pour optimiser la flottation de la galène et contribuent à une meilleure compréhension de la chimie interfaciale complexe qui régit les systèmes de traitement des minéraux.Item Synthesis, characterization, and applications of polymorphs, Metal- Organic Frameworks (MOFs), and organic-inorganic hybrid compounds based on nitrogen bases: Towards new materials with physicochemical properties(2026) BENALI-CHERIF RimThis thesis investigates polymorphism in molecular solids and the structural chemistry of hybrid organic-inorganic compounds and organometallic complex through integrated experimental characterization (single-crystal X-ray diffraction, spectroscopy) and computational methods (density functional theory, Hirshfeld surface analysis). The research comprises three parts. Part One explores polymorphism through three model systems. A new triclinic polymorph of copper (II) diacetate monohydrate (space group P-1) was discovered which is consider as a Metal-Organic Framework (MOF) , exhibiting the smallest HOMO-LUMO gap among known forms and enhanced chemical reactivity. A new monoclinic polymorph of cytosinium gallate (space group P2₁) demonstrated stronger hydrogen bonding and π-π stacking with pharmaceutical relevance. A third polymorphic form of a rhodanine derivative (space group P2₁/c) revealed that polymorphism can arise primarily from packing variations with minimal electronic perturbation. Part Two reports the synthesis of N,N-dimethyl-4-[(Z)-(4-oxo-2-sulfanylidene-1,3thiazolidin-5-ylidene)methyl]anilinium bromide, a hybrid compound with a 2.53 eV HOMOLUMO gap and spatial separation of frontier orbitals, establishing donor-acceptor characteristics for potential applications in charge-transfer materials. Part Three characterizes a new cobalt(II) benzoylacetonate complex [Co(bzac)₂] with square-planar CoO₄ geometry (space group P2₁/n) exhibiting acicular morphology driven by strong π-π stacking, establishing structure-morphology correlations. This work demonstrates that polymorphism is ubiquitous across diverse chemical systems and that polymorphic differences produce measurable variations in electronic structure, stability, and packing relevant to pharmaceuticals, catalysis, and materials science. The integrated experimental-computational methodology provides a framework for rational materials design and crystal engineering.Item Modélisation moléculaire et Complexation métallique : Etude DFT(2026) Ghouzala , BOUKEHILCette thèse porte sur une étude théorique des propriétés électroniques et structurales de complexes organométalliques comportant deux types de ligands : des ligands mixtes dérivés de bases de Schiff et de pyridine, ainsi que la triphénylphosphine sulfurée (SP(Ph)₃). L’object if principal est de mieux comprendre la formation et la nature des liaisons métal-ligand, métal-métal en utilisant des méthodes avancées de chimie théorique, notamment les méthodes de la théorie de la fonctionnelle de la densité (DFT). Les résultats des calculs, réalisés par la DFT avec les fonctionnelles BP86, PBE et en utilisant le logiciel ADF, montrent que ces fonctionnelles de type GGA donnent de bons résultats pour la description de la longueur de liaison métal–ligand, métalmétal et pour l’énergie. Les situations de liaison dans les complexes ont été analysées au niveau DFT (BP86) par la méthode des orbitales naturelles de liaison (NBO) et par analyse de décomposit ion de l’énergie. L’étude des complexes des ligands mixtes dérivés de bases de Schiff et de pyridine montre que la géométrie des complexes a été influencée par la nature du métal ; les complexes de Ni(II) et Pd(II) adoptent une géométrie carrée plane. Le complexe de Zn(II) se caractérise par une géométrie tétraédrique, tandis que Cu(II) présente une géométrie intermédiaire. Les analyses montrent que Ni(II) présente des interactions métal–ligand les plus fortes et un caractère covalent marqué, tandis que Zn(II) et Cu(II) révèlent moins réactifs. Les propriétés électroniques et spectrales observées offrent des perspectives pour une application éventuelle en tant que matériaux luminescents. L’étude du ligand SP(Ph)₃ complexé par les métaux du groupe 11 montre que la nature du métal influence fortement la structure et les propriétés électroniques des complexes mono- et bimétalliques. Les calculs révèlent que l’or établit les liaisons métal–soufre les plus covalentes grâce aux effets relat ivistes, tandis que le cuivre et l’argent favorisent principalement les interactions électrostatiques. La présence de deux centres métalliques dans les complexes binucléaires provoque un effet synergique qui consolide certaines liaisons et influe sur la stabilité globale. Cette étude met également en lumière l’influence des effets relat ivistes, des interactions dispersives et des contributions orbitalaires sur les liaisons métal–métal au sein des systèmes d10– d10. Enfin, il ressort que les complexes mononucléaires du groupe 11 sont plus réactifs mais moins stables, alors que les complexes binucléaires sont plus stables mais moins réactifs.Item Nouveaux biocapteurs sélectifs pour la détection des cations et des protéines dans les liquides biologiques(2026) El kahina , GHEDIRLa détection précoce à faible concentration, par des méthodes non invasives, des biomarqueurs cardiaques dans les fluides physiologiques a suscité un intérêt croissant de la part de la communauté scientifique au cours de la dernière décennie. Cette approche permet un diagnostic anticipé et une prédiction plus précoce des premiers signes de l’insuffisance cardiaque (IC). À cet égard, l’analyse de la salive humaine s’impose comme le milieu le plus adapté à cette stratégie non invasive, en raison de sa richesse en informations biologiques utiles pour le suivi de la santé générale et des pathologies. Dans ce travail, nous avons développé un immunocapteur multiplexé à haute sensibilité, permettant la détection simultanée directe du peptide natriurétique de type B aminoterminal (NT-proBNP) et du cortisol dans la salive artificielle humaine (AS). La plateforme de biocapteur élaborée repose sur un substrat en nitrure de silicium, intégrant quatre microélectrodes de travail (WE) en or ainsi qu’une microélectrode de référence et une électrode auxiliaire intégrées. Les électrodes de travail en or ont été biofonct ionnalisées à l’aide d’un composé diazonium carboxylique (4-aminophénylacétique, 4-APA), afin d’immobiliser simultanément les anticorps anti-NT-proBNP et anti-cortisol. Le greffage électrochimique du 4-APA sur les surfaces des WE en or a été réalisé par voltampérométrie cyclique (CV), tandis que l’interact ion ant icorps/ant igène dans le tampon PBS a été suivie par spectroscopie d’impédance électrochimique (EIS). La détection des ant igènes dans la salive artificielle humaine a été effectuée à l’aide de l’EIS, combinée à la méthode d’addit ion standard. L’immunocapteur s’est révélé hautement sensible et spécifique vis-à-vis des biomarqueurs cibles, que ce soit dans le PBS ou dans la salive artificielle, même en présence d’interférents biologiques potentiels tels que le facteur de nécrose tumorale alpha (TNF-α) et l’interleukine10 (IL-10). La limite de détection (LOD) obtenue pour le NT-proBNP était de 0,2 pg/mL, dans une plage de concentration allant de 0,03 à 0,9 pg/mL, tandis que celle du cortisol était de 0,06 ng/mL, dans une plage allant de 0,02 à 0,6 ng/mL. L’immunocapteur développé présente un fort potentiel pour la détection sensible et rapide de biomarqueurs dans les milieux physiologiques. Il constitue un outil prometteur pour le diagnostic simultané de multiples analytes, tout en réduisant considérablement le temps d’analyse. insuffisance cardiaque.Item Modélisation du Comportement Thermomécanique des Couches Minces en Alliages à Mémoire de Forme(2026) Imade , ZIDANELes alliages à mémoire de forme (AMF) sont des matériaux fonctionnels largement utilisés dans les applications d’actionnement et de structures adaptatives, en raison de leur capacité à subir des transformations de phase réversibles sous sollicitations mécaniques et thermiques. Lorsqu’ils sont employés sous forme de couches minces, leur comportement thermomécanique est fortement influencé par les contraintes géométriques et les conditions de chargement, ce qui peut affecter de manière significative leurs performances fonctionnelles. La prédiction fiable de ce comportement nécessite donc des approches de modélisation numérique dédiées et robustes. L’objectif principal de cette thèse est de développer un cadre numérique fiable pour prédire le comportement thermomécanique des couches minces en alliages à mémoire de forme soumises à des sollicitations mécaniques et thermiques. Ces structures sont largement utilisées dans les micro-actionneurs, les MEMS et les systèmes adaptatifs, où une prédiction précise de leur réponse est essentielle pour la conception et l’optimisation. Cette thèse présente un cadre numérique pour l’analyse du comportement thermomécanique de couches minces en alliages à mémoire de forme. Un modèle constitutif thermodynamiquement cohérent est développé afin de décrire la pseudoélasticité induite par les contraintes mécaniques ainsi que les effets de mémoire de forme activés thermiquement, en tenant compte des mécanismes de transformation de phase à travers l’évolution de variables internes. Le modèle constitutif est d’abord implémenté dans des environnements numériques indépendants utilisant MATLAB et Python. Ces implémentations offrent un cadre contrôlé et flexible permettant la vérification numérique du modèle, l’analyse de sa réponse physique et la réalisation de simulations autonomes sans recours à des logiciels commerciaux de calcul par éléments finis. Cette étape permet une étude efficace de trajectoires de chargement représentatives et facilite l’interprétation physique du comportement du matériau. Le modèle numériquement vérifié est ensuite implémenté sous forme de sous-programme utilisateur (UMAT) et intégré au logiciel de calcul par éléments finis Abaqus. Des simulations bidimensionnelles en état de contrainte plane sont réalisées afin d’étudier la réponse des couches minces en AMF sous chargements mécaniques et thermomécaniques. Une attention particulière est portée aux chargements pseudoélastiques biaxiaux ainsi qu’à l’actionnement thermoélastique sous contrainte mécanique. Les résultats numériques obtenus grâce aux algorithmes développés concordent bien avec les données expérimentales disponibles dans la littérature. De même, la simulation numérique réalisée avec UMAT d'Abaqus, dans le cas unidimensionnel, a fourni de bons résultats en comparaison avec les données expérimentales, validant et confirmant la fiabilité du modèle développé. Dans l’ensemble, ce travail aboutit à un cadre de calcul numériquement vérifié et polyvalent, pouvant servir d’outil prédictif pour l’analyse et la conception de couches minces en alliages à mémoire de forme soumises à des sollicitations thermomécaniques.Item Effects of diffusion in controlling chaos in some tri-trophic food chains(2026) Said, KouachiThis dissertation addresses the mathematical analysis of three-component reaction–diffusion systems, with a focus on their necessity in modelling complex phenomena across ecology, epidemiology, and developmental biology. Such systems provide a more realistic framework than classical two-component models, capturing intricate multi-species interactions, cross-diffusion processes, and spatially extended dynamics. The first part of the work establishes explicit algebraic conditions for the onset of diffusion-driven instability (Turing patterns) in tri-trophic models. By analysing the linearised spectrum of the reaction–diffusion operator, we derive parameter‑space criteria that determine when spatially homogeneous equilibria become unstable due to differential diffusion rates, leading to spontaneous pattern formation. The second part investigates the global existence of solutions for systems with full (including cross‑diffusion) matrices and polynomial growth nonlinearities. Using the method of invariant regions combined with Lyapunov‑type functionals, we prove that, under appropriate structural assumptions on the reaction kinetics and diffusion coefficients, solutions remain uniformly bounded for all time and satisfy suitable a priori estimates. The results are valid for a wide class of boundary conditions and do not require the diffusion matrix to be triangular or diagonal. The theoretical framework is illustrated with applications to ecological and biological models, highlighting the interplay between cross‑diffusion, stability thresholds, and long‑time behaviour. The thesis thus provides both a refined instability analysis for three‑component systems and a robust existence theory that extends previous results in the literature.Item Caractérisation Structurale des Argiles Naturelles et Modifiées en Vue d’application dans l’adsorption(2026) Sabiha , HAKKARLes effluents textiles contenant le colorant Réactive Black 5 (RB5) sont récalcitrants et fortement colorés. Cette étude compare une argile algérienne provenant de Khenchela, est notée Mnt A (Argile 2) et une argile allemande commerciale est notée Mnt G (Argile 4), ainsi que leurs analogues organo-modifiés obtenus par intercalation de HDTMA à 1× CEC (avec 10 mL d’HCl 1 N utilisés uniquement pour faciliter l’échange cationique, 3 h de traitement). Les matériaux ont été caractérisés par XRD, FTIR, XRF, TGA/DTG, potentiel zêta, pH PZC , CEC, granulométrie laser, ainsi que mesures de mobilité et conductivité, afin d’établir les liens structure–propriété pertinents pour l’adsorption. Les essais en batch pour RB5 (C₀ = 100 mg·L⁻¹), à pH 2 et 25 °C, ont montré une élimination rapide en ≤ 60 min. Les données cinétiques suivent le modèle pseudo-second ordre (PSO), tandis que l’équilibre est mieux décrit par Langmuir (vs. Freundlich et Temkin), indiquant une chimisorption en monocouche. Dans ces conditions, l'argile 2 algérienne modifiée (Mnt AM) atteint qₑ = 113,4 mg·g⁻¹, surpassant l'argile 4 allemande modifiée (Mnt GM, 101,8 mg·g⁻¹). Globalement, l'argile 2 algérienne surpasse l'argile 4 allemande avant et après modification par HDTMA. L’analyse thermodynamique révèle une adsorption endothermique et spontanée, avec augmentation du désordre interfacial, pour les argiles naturelles, alors que les argiles modifiées au HDTMA présentent un comportement exothermique et une spontanéité plus faible, avec diminution du désordre. Ces résultats fournissent un référentiel comparatif dépendant de l’origine géologique et un éclairage mécanistique pour la décoloration économique de RB5 par des adsorbants à base d’argile.Item an organizational multi-agent approach for designing ambient intelligence systems(2025) abderrahim, samiThis thesis explores the design and development of adaptive, intelligent environments using Multi-Agent Systems (MAS) within the paradigm of Ambient Intelligence (AmI). Focusing on organization-centered MAS development, we investigate how structured agent interactions, combined with artificial learning techniques, can enhance system robustness, scalability, and responsiveness to dynamic contexts. We leverage the Moise organizational modeling language and the JaCaMo framework to create a unified platform for developing and managing MAS, integrating agents, their environment, and organizational governance. This approach allows us to model complex social structures, define roles and norms, and specify collective goals, thereby facilitating coordinated agent behavior and adaptation to changing circumstances. The efficacy of our approach is demonstrated through two distinct case studies. The first addresses the timely prediction of COVID-19 infections by leveraging Internet of Medical Things (IoMT) data and a distributed multi-agent architecture incorporating machine learning algorithms. The second applies our framework to the challenging problem of real-time course timetable scheduling, demonstrating its adaptability to dynamic constraints and resource allocation. Our findings highlight the transformative potential of combining organizational paradigms with artificial learning in MAS, laying the foundation for more intelligent and adaptive AmI systems across diverse domainsItem Industrial Diagnosis of Photovoltaic Systems Using Metaheuristics(2026) OUAHIBA, CHOUHALPhotovoltaic (PV) systems are increasingly recognized as effective and sustainable solutions to meet the global demand for clean energy. However, their efficiency and performance are often compromised by various technical faults, including partial shading, cell aging, hotspots and short or open-circuit issues, among other operational challenges. Consequently, the development of intelligent and interpretable fault diagnosis methods is crucial to ensure the reliability and sustainability of these systems. This thesis presents innovative approaches that integrate intelligent optimization techniques and include metaheuristic algorithms, with explainable artificial intelligence (XAI) to enhance diagnostic accuracy and modeling efficiency. Initially, a hybrid signal filtering method was proposed to improve data quality and reduce noise, thereby strengthening the robustness of fault diagnosis using Grey Wolf Optimization (GWO ) to evaluate algorithmic effectiveness. Furthermore, an Adaptive variant of GWO (AGWO ) was developed for feature selection, significantly improving model accuracy and reducing execution time compared to conventional methods. To further advance classification capabilities, this research introduces the Discrete Grey Wolf Optimization (DGWO ) algorithm, which adapts classical GWO for discrete search spaces in rule-based classification. The proposed algorithm demonstrated high performance in terms of accuracy, robustness and interpretability, producing results that are both reliable and actionable for decision-makers. The findings confirm that combining intelligent optimization techniques, particularly metaheuristic algorithms, with explainable models provides a promising pathway for the development of advanced diagnostic systems. This approach ultimately enhances the efficiency and reliability of PV technologies while laying a solid foundation for real-world applications in monitoring, fault detection and data-driven decision-making.Item Descriptive Modeling of Collaborative Practices in a Computer-Based Human Learning Environment(2025) Sofiane, Mounine HemamIn an increasingly digital educational context, Computer-Based Human Learning Environments (CBHLEs) play a crucial role in supporting both individual and collaborative learning. Collaborative learning supported by these environments offers a major opportunity to strengthen learner engagement and improve the quality of peer interactions. However, to fully leverage this potential, it is essential to understand and assess learning dynamics using reliable indicators derived from interaction trace analysis. This thesis focuses on the design and computation of collaboration indicators in ComputerBased Human Learning Environments (CBHLEs). It proposes a model-driven architecture (MDA)-based approach to make the indicator computation platform-independent. Three main contributions are presented: • First contribution: a model transformation-based approach is proposed to compute collaboration indicators independently of the learning platform. • Second contribution: a formal model (DECIN Model) is introduced to assist teachers in designing valid collaboration indicators tailored to their observation needs. • Third contribution: the computation process is automated through the generation of Sequences of transformations, generated by a formal system (DECIN-AGST System). To support this approach, a platform-independent trace model (T-PIM) is proposed, along with formal constraints expressed in OCL to ensure the validity and consistency of the collected traces. Similarly, a generic model for collaborative indicators (CI-PIM) is defined, supported by constraints that ensure the quality of the generated indicators. Finally, the automation of transformation sequence generation is achieved through the implementation of the DECIN model in a formal system (DECIN-AGST), whose validity has been verified using the model checking method via the UPPAAL tool, thus ensuring safety, accessibility, and absence of deadlocks.Item Recherche de nouveaux réfrigérants : Modélisation et Applications(2025) ZERFA, AbdenourCette thèse porte sur l’étude et l’analyse du comportement thermodynamique des mélanges de fluides frigorigènes, en mettant l’accent sur l’utilisation de mélanges azéotropiques comme alternatives efficaces et respectueuses de l’environnement dans les systèmes de réfrigération. Des modèles thermodynamiques avancés, tels que Soave-RedlichKwong (SRK) et Peng-Robinson (PR), ont été utilisés pour prédire l’équilibre de phases liquide-vapeur et analyser les propriétés du mélange dans diverses conditions de température et de pression. La précision des modèles a été améliorée en optimisant les paramètres d’interaction binaire k ij ce qui a permis d’affiner les prédictions. Les résultats ont montré une bonne concordance entre les modèles théoriques et les données expérimentales, confirmant la fiabilité de ces modèles pour des applications industrielles. Cette étude met en lumière l’importance de choisir les fluides frigorigènes en fonction de leur efficacité environnementale et de leurs performances thermodynamiques, et apporte une contribution significative au développement de solutions de réfrigération plus durables.