NasrBOUHEDDADJ

Chaîne de données et d'apprentissageData & learning pipeline

• Pipeline Python : consolidation de millions de mesures embarquées, nettoyage et normalisation, enrichissement par référentiels (gares, axes).Python pipeline: consolidation of millions of on-board measurements, cleaning and normalization, enrichment with reference data (stations, corridors).
• Modèles de régression par série de matériel roulant, avec hyperparamétrage et validation croisée ; hiérarchie de modèles à plusieurs granularités et méthode de repli.Regression models per rolling-stock series, with hyperparameter tuning and cross-validation; multi-granularity model hierarchy with a fallback method.
• Formules et métriques de qualité industrialisées en base de données relationnelle, prêtes à être consommées par l'application.Formulas and quality metrics industrialized in a relational database, ready to be consumed by the application.
• Étude d'un modèle physique complémentaire à partir de la documentation constructeur, pour renforcer la fiabilité des estimations.Study of a complementary physical model based on manufacturer documentation, to strengthen estimate reliability.

Deux générations applicativesTwo application generations

• Client lourd : module Java 17 / JavaFX en architecture en couches (contrôleurs de vue, services applicatifs, DAO, DTO) ; paramétrage des séries et des méthodes de calcul, exécution, restitution et exports.Rich client: Java 17 / JavaFX module in a layered architecture (view controllers, application services, DAO, DTO); series and calculation-method configuration, execution, reporting and exports.
• Client-serveur : services de calcul exposés en API REST avec Spring Boot (contrôleurs, services, persistance JPA / Hibernate) et client web Angular.Client-server: computation services exposed as a Spring Boot REST API (controllers, services, JPA / Hibernate persistence) with an Angular web client.
• Authentification déléguée OAuth2 / OIDC via Keycloak dans la version client-serveur.Delegated OAuth2 / OIDC authentication via Keycloak in the client-server version.
• Qualité continue : revues de code, intégration continue Jenkins, analyse statique SonarQube et CheckMarx.Continuous quality: code reviews, Jenkins continuous integration, SonarQube and CheckMarx static analysis.

RésultatsResults

• Précision de 87 à 97 % selon les périmètres, mesurée contre les consommations réelles.87 to 97% accuracy depending on scope, measured against actual consumption.
• En production, utilisé au quotidien ; solution interne plus rapide et plus économique que l'estimation externalisée qu'elle remplace.In production and used daily; an internal solution faster and cheaper than the outsourced estimate it replaces.
• Estimations mobilisées dans des réponses à appels d'offres.Estimates used in tender responses.

Environnement techniqueTechnical environment

Cœur algorithmiqueAlgorithmic core

• Modélisation du réseau en graphe (gares, tronçons) et projection cartographique des coordonnées géographiques.Network modeled as a graph (stations, segments) with map projection of geographic coordinates.
• Heuristique déterministe de placement sur grille : ancrage initial, recherche locale multicritère, multi-départs pour éviter les optima locaux médiocres.Deterministic grid-placement heuristic: initial anchoring, multi-criteria local search, multi-start to escape poor local optima.
• Fonction de coût pondérée : octilinéarité, fidélité géographique, croisements, équilibre des longueurs ; pondérations calibrées avec les utilisateurs.Weighted cost function: octilinearity, geographic faithfulness, crossings, length balance; weights calibrated with users.
• Moteur de rendu : faisceaux de lignes parallèles, capsules aux gares partagées, placement des étiquettes, légende.Rendering engine: parallel line bundles, capsules at shared stations, label placement, legend.

Produit et déclinaisonsProduct & versions

• Client lourd Java / JavaFX : éditeur interactif avec grille aimantée, réagencement automatique, annulation, export ; vues d'analyse synchronisées (schéma, missions, dessertes).Java / JavaFX rich client: interactive editor with snap-to-grid, automatic re-layout, undo, export; synchronized analysis views (diagram, missions, service patterns).
• Déclinaison client-serveur : services de calcul exposés en API REST Spring Boot, rendu vectoriel côté client Angular.Client-server version: computation services exposed as a Spring Boot REST API, vector rendering in the Angular client.
• Tests unitaires et d'intégration sur le moteur de placement et le rendu.Unit and integration tests on the placement engine and rendering.

RésultatsResults

• Environ 90 % du tracé généré automatiquement ; l'utilisateur n'ajuste qu'à la marge.About 90% of the layout generated automatically; users only adjust at the margin.
• Entièrement déterministe : mêmes données, même carte, pour tous les utilisateurs.Fully deterministic: same data, same map, for every user.
• Cohérence géographique conservée sur des périmètres multi-régions.Geographic coherence preserved across multi-region scopes.

Environnement techniqueTechnical environment

Moteur et temps réelEngine & real time

• Moteur de rendu Canvas 2D : carte générée procéduralement, gestion des collisions, sprites animés, interpolation linéaire (LERP) des positions distantes.Canvas 2D rendering engine: procedurally generated map, collision handling, animated sprites, linear interpolation (LERP) of remote positions.
• Visioconférence pair-à-pair en topologie maillée (WebRTC / PeerJS) : déclenchement par proximité avec hystérésis, partage d'écran, audio spatialisé via la Web Audio API.Peer-to-peer mesh video (WebRTC / PeerJS): proximity-triggered with hysteresis, screen sharing, spatial audio via the Web Audio API.
• Signalisation temps réel Socket.IO ; pipeline de middlewares côté client et serveur : validation, échappement anti-XSS, limitation de débit, journalisation.Socket.IO real-time signaling; middleware pipeline on both client and server: validation, anti-XSS escaping, rate limiting, logging.

Infrastructure réseauNetwork infrastructure

• Reverse proxy nginx avec terminaison TLS devant le serveur applicatif Node.js / Express.nginx reverse proxy with TLS termination in front of the Node.js / Express application server.
• Traversée NAT : serveurs ICE (STUN) et relais TURN (coturn) en TCP pour passer les pare-feux stricts.NAT traversal: ICE (STUN) servers and a TURN relay (coturn) over TCP to pass strict firewalls.
• Multiplexage du trafic HTTPS et TURN sur un même port ; déploiement sur machine virtuelle cloud, chaîne GitLab CI/CD.HTTPS and TURN traffic multiplexed on a single port; deployed on a cloud virtual machine with a GitLab CI/CD chain.

RésultatsResults

• Plateforme déployée et démontrée en conditions réelles multi-utilisateurs, derrière des pare-feux d'entreprise.Platform deployed and demonstrated in real multi-user conditions, behind corporate firewalls.
• Base de code structurée (hooks, moteur découplé) et documentation technique complète.Structured codebase (hooks, decoupled engine) with complete technical documentation.

Environnement techniqueTechnical environment

Couche physique et embarquéePhysical & embedded layer

• Microcontrôleurs Arduino programmés en C / C++ : capteurs RFID / NFC et température, moteurs pas-à-pas et continu (pont en H), interface de commande sur écran LCD.Arduino microcontrollers programmed in C / C++: RFID / NFC and temperature sensors, stepper and DC motors (H-bridge), LCD control interface.
• Pilotage temps réel via le protocole Firmata (Johnny-Five) et messagerie MQTT : broker central, topics par équipement.Real-time control via the Firmata protocol (Johnny-Five) and MQTT messaging: central broker, per-device topics.

Systèmes cyber-physiquesCyber-physical systems

• Jumeaux numériques répartis entre l'edge et le cloud, avec boucle de rétroaction sur les actionneurs.Digital twins distributed between edge and cloud, with a feedback loop on the actuators.
• Modélisation de l'énergie thermique et du temps de cuisson ; fiabilisation des mesures par fenêtre glissante et agrégation.Thermal-energy and cooking-time modeling; measurement reliability via sliding windows and aggregation.
• Supervision ThingsBoard sur machine virtuelle cloud ; API HTTP métier ; Web of Things : Thing Descriptions, annuaire de découverte, consommation dynamique (node-wot).ThingsBoard supervision on a cloud VM; business HTTP API; Web of Things: Thing Descriptions, discovery directory, dynamic consumption (node-wot).

RésultatsResults

• Chaîne démontrée en fonctionnement réel : sélection du produit, convoyage, suivi de température, supervision en direct.Line demonstrated in real operation: product selection, conveying, temperature tracking, live supervision.
• Architecture edge / cloud documentée, réutilisable pour d'autres équipements.Documented edge/cloud architecture, reusable for other equipment.

Environnement techniqueTechnical environment

Architecture et fonctionnelArchitecture & features

• Monolithe modulaire Spring Boot 3 structuré en couches : présentation, application, domaine, persistance, infrastructure.Modular Spring Boot 3 monolith structured in layers: presentation, application, domain, persistence, infrastructure.
• Persistance PostgreSQL avec Spring Data JPA / Hibernate, migrations de schéma versionnées (Flyway), mapping DTO / entités (MapStruct).PostgreSQL persistence with Spring Data JPA / Hibernate, versioned schema migrations (Flyway), DTO / entity mapping (MapStruct).
• Import de dossiers Excel / CSV (pattern Strategy), requêtes dynamiques composables (pattern Specification), validations en chaîne de responsabilité ; documentation d'API OpenAPI / Swagger.Excel / CSV file imports (Strategy pattern), composable dynamic queries (Specification pattern), chain-of-responsibility validations; OpenAPI / Swagger documentation.

Sécurité et qualitéSecurity & quality

• Spring Security : authentification sans état JWT + OAuth2, hachage BCrypt, gestion fine des rôles, CORS, conformité RGPD.Spring Security: stateless JWT + OAuth2 authentication, BCrypt hashing, fine-grained roles, CORS, GDPR compliance.
• Tests JUnit 5, Mockito, TestContainers et RestAssured ; couverture de code de 80 % (JaCoCo).JUnit 5, Mockito, TestContainers and RestAssured tests; 80% code coverage (JaCoCo).

ExploitationOperations

• Images Docker multi-étapes ; Kubernetes : Ingress NGINX, autoscaling horizontal, StatefulSet PostgreSQL, ConfigMaps et Secrets.Multi-stage Docker images; Kubernetes: NGINX Ingress, horizontal autoscaling, PostgreSQL StatefulSet, ConfigMaps and Secrets.
• Pipeline GitLab CI/CD : build, tests, livraison en préproduction puis production ; supervision Actuator + Prometheus.GitLab CI/CD pipeline: build, tests, delivery to staging then production; Actuator + Prometheus monitoring.

RésultatsResults

• Plateforme livrée conforme au besoin et exploitée par le client.Platform delivered to spec and operated by the client.
• Chaîne de livraison entièrement automatisée, du commit à la production.Fully automated delivery chain, from commit to production.

Réalisation techniqueTechnical work

• Application web de gestion du parc et API REST associée, en Java / Spring Boot avec persistance Hibernate / JPA.Asset-management web application and its REST API, in Java / Spring Boot with Hibernate / JPA persistence.
• Modélisation de la base de données relationnelle et intégration au système d'information et à GLPI.Relational database modeling and integration with the information system and GLPI.
• Recueil du besoin en direct avec les équipes, itérations courtes, tests garantissant la qualité avant chaque mise en production.Requirements gathered directly with the teams, short iterations, tests guaranteeing quality before each production release.

RésultatsResults

• Outil livré et utilisé en production par la DSI.Tool delivered and used in production by the IT department.
• Inventaire fiabilisé et traçabilité du parc améliorée.More reliable inventory and better fleet traceability.

Environnement techniqueTechnical environment