Laboratoire de Recherche en Informatique

Equipe 1: Systemes A Base de Connaissances Cooperatifs et Technologies Web
Nom	Prénom	Diplôme	Grade	Spécialité
SELLAMI	Mokhtar	D3C, DE	Pr	IA.PRO.LOG,RF
BENOUARET	Abdallah	Magister	CC	Traitement manuscrit, réseau, SI
SARI	Toufik	Magister	CC	Traitement manuscrit, EIAO
FARAH	Nadir	Magister	CC	Traitement manuscrit, réseau
BELLEILI	Habiba	Magister	CC	IA, Réseaux, Internet
SERIDI	Hassina	Magister	CC	IA, EIAO, e-learning
BAHI	Halima	Magister	CC	Traitement de la parole
SOUICI	Labiba	Magister	CC	Traitement manuscrit, RF
AZZIZI	Nabiha	Magister	CC	RF
DAHMANI	Farida	Magister	CC	EIAO, e-learning

Equipe 2: INTELLIGENCE Artificielle & Raisonnement
Nom	Prénom	Diplôme	Grade	Spécialité
LASKRI	M.Tayeb	D3C, DE	Pr	IA.TALN.RF
BOUHADADA	Tahar	Magister	CC	EIAO, e-learning
NOUAOURIA	Nabila	Magister	CC	IA, Cased based reasonning
DIB	Lynda	Magister	CC	IA, architectures multi-agent
KERMI	Sofia	Magister	CC	IA, reconnaissance des formes
MED BENALI	Yamina	Magister	CC	IA
LAZLI	Lilia	Magister	MA	Traitement de la parole
LAYACHI	Someya	Magister	CC	IA
MEFTOUH	Karima	Magister	CC	IA
KERMI	Adel	Magister	CC	IA, reconnaissance des formes

1°/ Systèmes à base de connaissances multimédias distribués exploitant les
technologies du Web :
Dans cet axe, nous traitons du problème de la gestion des connaissances (Knowledge management) et ses enjeux stratégiques, la formalisation de l’expérience vécue par les experts du domaine et l’acquisition des connaissances (connaissances pragmatiques du dépannage industriel, connaissances causales ainsi que les connaissances structurelles), l’extraction de connaissances livresques (data-mining) et la construction d’ontologies (particuliérement les turbines à gaz exploitées dans l’industrie des hydrocarbures) et La prédiction de la charge electrique, (load forecasting).

2°/ Système OCR pour la reconnaissance de caractères arabes manuscrits
      appliqués au tri postal et à la lecture de chèques :
     Dans la reconnaissance de l’écriture, la reconnaissance humaine est effectuée par un processus des plus complexe. En effet, le cerveau utilise plusieurs processus simultanés pour reconnaître un mot, comprendre une phrase, assimiler un texte... Par conséquent, il semble important de chercher à concevoir des architectures bien plus complexes que celles limitées aux réseaux neuronaux ou aux modèles de marcov cachés. L’équipe « RADAR » (Reconnaissance et Analyse du Document Arabe), développe actuellement des architectures multiclassifieurs qui semblent donner des résultats appréciables. Pour valider le travail, une opération unique de construction d’une base de données d’images est en cours avec la coopération d’une importante société européenne.

3°/ Traitement Automatique du Langage Naturel " TALN " :
Dans un premier temps, l’équipe du GRIA (Université de Annaba) a accentué la réflexion sur le mode de représentation des connaissances linguistiques en proposant une représentation interne universelle d’une phrase en langage naturel pour cerner le sens véhiculé, ce qui a éclairé sur les nouvelles perspectives à développer pour la problématique sur la traduction automatique des langues naturelles. L’apport de l’approche neuronale nous permet de lever certaines ambiguïtés telles que l’ambiguïté lexicale, anaphorique ou structurelle et assurer en même temps un apprentissage supervisé ou non supervisé d’une grammaire d’une langue naturelle donnée et notamment la langue arabe.

4°/ Ingénierie des Interfaces Homme-machine " IHM " :
Le terme de communication Homme-Machine est fréquemment utilisé. L’interaction n’aborde pas le problème de la compréhension humaine mais celui de la communication entre un être humain et un ordinateur, et cette communication est souhaitée à ce qu’elle ait lieu selon une interface intelligente en vue de contribuer à une réelle collaboration entre un système informatique et un utilisateur. Il est donc important de souligner le problème qui se pose et qui se résume en la traduction des intentions d’un être humain en une représentation compréhensible et exécutable par une machine. Cet axe s’inscrit dans le domaine de l’ingénierie des interfaces homme-machine, permettant ainsi la conception et la réalisation des systèmes interactifs. Ces systèmes à caractéristiques multiples, prennent en compte à la fois les activités du système et de l’utilisateur. Dans L’orientation actuelle du groupe converge vers la spécification formelle des interfaces homme-machine en se proposant une approche hybride baptisée " Interactive Cooperative Objects ECATnets " qui n’est autre qu’un langage orienté objets où les propriétés des objets sont décrites à l’aide Ecatnets basé sur les réseaux de Petri à haut niveau et leur comportement à l’aide du formalisme ICOs. D’un autre côté on s’intéresse à la mise en place d’un système d’évaluation automatique des interfaces homme-machine du point de vue ergonomique en utilisant la notion de qualimétrie.

5°/ Enseignement/Formation Assistée par Ordinateur et télé-enseignement :

Le téléenseignement se développe en particulier dans les pays en développement comme une solution à la crise de l’éducation vue les exigences en matière de formation qui sont de plus en plus nombreuses. L’évolution permanente des nouvelles technologies de l’information et de communication influence et modifie les habitudes et méthodes d’enseignement. Les systèmes basés sur le modèle Client/Serveur classique sont délaissés au profit du Web. Ce dernier offre à ses utilisateurs par le biais d'internet des possibilités d’accès aux nombreuses sources d'informations à travers le monde. C’est ainsi que le Web peut être utilisé par un enseignant distant pour construire une page incluant des enseignements, des exercices…. Ce que l’on propose est d’intégrer l’architecture de l’hypermédia éducatif à ce moyen de communication pour constituer un environnement d’apprentissage à distance certain pour les des apprenants.

6°/ Traitement d’image médical et traitement du signal :
En traitement d’images, à savoir d’images médicales, radar,.. ces derniers donnent d’importantes informations contextuelles utiles pour la détection et la classification d’entités (cellules cancéreuses, champs agricoles, zones industrielles,…). Les méthodes concernant l’extraction des informations, diffèrent d’une image à une autre spécialement si ces traitements sont non supervisés où les informations sont non connues à priori. L’analyse de l’image portera essentiellement sur la texture, la forme, la taille, surface, et les contours des éléments à analyser. En traitement de signal il s’agit entre autre de rechercher différents points et zones critiques qui serviront à l’analyse et l’interprétation diagnostic de ce signal (signal électro-cardiographique,…). En reconnaissance de la parole le traitement consiste en l’étude de nombres de paradigmes et modes de raisonnements et la possibilité de leurs utilisations individuelles ainsi que de leur coopération. L’étude devrait aboutir à la sélection des paradigmes dont l’apport est perceptible dans cette entreprise.

7°/ L’équipe Evolution et Réutilisation des Logiciels (ERELOG):
Active autour des thèmes liés à l’ingénierie du logiciel. Ses objectifs sont la maîtrise des nouveaux paradigmes et techniques et leur intégration dans le cursus de formation ainsi que leur mise à la disposition des opérateurs économiques.
L’équipe est composée actuellement de six chercheurs et constitue un des rares pôles algériens qui activent dans le domaine du génie logiciel. Leurs travaux scientifiques touchent divers créneaux tels que le Reverse Engineering, la séparation des préoccupations ainsi que la modélisation des systèmes embarqués.

1 - T. Sari, M. Sellami : « Arabic character segmentation and recognition system », International Journal of Computers and Applications, Volume 27, Num 3, July 2005, Publisher Actapress, Calgary, Canada.
2 - L. Souici, M. Sellami, « A hybrid approach for arabic literal amounts recognition », Arabian Journal for Science and engineering, Volume 22, Num 5, October 2004.
3 - H. Bahi, M. Sellami, « Integration of rule-based systems and neural networks into speech recognition system », In Wseas transactions on systems, Issue 2, Volume 3, April 2004, pp 778-786, ISSN 1109-2777.
4 - Belleili H Bouzid M Sellami M “A fast negotiation algorithm for multiple methods agents” in first conference on Information and communication technologies: from theory to applications ICTTA’04 19-23 April 2004 Damascus, Syria. IEEE ISBN 0-7803-8484-2.
5 - Souici L., Farah N., Sari T., Sellami M., " Rule based neural networks construction for handwritten arabic city-names recognition", 11th International conference Artificial Intelligence: Methodology, Systems, Architectures, AIMSA 2004, Varna, Bulgarie, Springer Verlag 02-04 September 2004.
6 - Azizi N., Sellami M., "Combinaison de classifieurs neuronaux basée sur la logique floue: application à la reconnaissance de mots arabes manuscrits", ISPS’2003, International Symposium on Programming and Systems, Alger, Mai 2003.
7 - Lazli L., Sellami M., " Connectionist Probability Estimator in HMM Arabic Speech Recognition Using Fuzzy Logic", Petra Perner and Azriel Rosenfeld (Eds.) Machine Learning and Data Mining MLDM´2003 Springer Verlag, Leipzig, Germany, July 2003.
8 - Sari T., Sellami M., " Morpho-lexical analysis for correcting Arabic OCR-generates words", IWFHR’2002, 8th International Workshop on Frontiers in Handwriting Recognition, Niagara-on-the-Lake, Ontario, Canada, August 2002.
9 - Seridi.H., Sellami.M., “An adaptive Distance Learning Architecture” 6th International Conference, ITS 2002. Biarritz, France and San Sebastian, spain, June 2002. LNCS 2363, Springer Verlag Edition.

1 - Mohamed Ben Ali Y. And Laskri M.T. : Robust Semantic for Evolved Genetic Algorithm-Based Maching Learning. Lecture Notes in Computer Science. Publisher : Springer-Verlag Heidelberg. Volume 3060/2004, ISSN 0302-9743, Canada, 2004.
2 - Nouaouria-AMRI N., Mohamed Ben Ali Y., LASKRI M.T. : Towards an evolutionary approach to case retrieval. WSEAS Transactions on Systems, Issue 2, Volume 3, April 2004, ISSN 1109-2777.
3 - Bala A., Laskri M.T., LAOUDI S. : Hypergad : Une architecture d’un hypermédia dynamique générant des activités pédagogiques. Revue Internationale Document Numérique, éditions Hermes Lavoisier, Volume 1 2003, ISSN 1279-5127, France 2003.
4 - Laskri M.T. and Chefrour D. , Who_Is : Système d’identification des visages humains. Revue Internationale ARIMA (INRIA) Volume 1 Mars 2003, ISSN 1638-5713 France, 2003.
5 - Mohamed Ben Ali Y. And Laskri M.T. : Genetic Evolution : howconvergence velocity relies on adaptability rates. Journal Européen des systèmes automatisés. Editions Hermes Lavoisier. Vol. 38/10 - 2003, ISSN 1269-6935, France 2003.
6 - Laskri M.T. , Meftouh K., Extraction automatique du sens à partir d’une phrase en langue française par une approche neuronale. Revue électronique Lexicometrica, Numéro thématique : sémantique et patrons morpho-syntaxiques. France, Septembre 2002.
7 - Khellaf F., Meftouh K. And Laskri M.T. , Une approche connexionniste pour le traitement automatique du langage naturel. Poster aux 5èmes Journées Internationales sur l’Analyse des Données textuelles JADT’2000, Lausanne, Suisse, janvier, 2000.
8 - Kermi A., Laskri M.T. and Nouaouria N. , Un système explicatif pour la mise au point d’un raisonnement à base de cas de résolution de problèmes. Fifth International Symposium on Programming System ISPS’2001, Algiers, Algeria, May 12-14, 2001.
9 - Laskri M.T. and Meftouh K., Extraction automatique du sens à partir d’une phrase en langue française par une approche neuronale. JADT’2002, 6èmes Journées internationales d’Analyse des Données Textuelles, saint Malo, France, 13-15 mars 2002.
10 - Bouhadada T. and Laskri M.T., DB-TUTOR+, Un système tuteur intelligent utilisant un compagnon perturbateur pour l’enseignement des bases de données. CARI’02, 5^ème Colloque Africain sur la Recherche en Informatique, Yaoundé, Cameroun, 14-17 Octobre 2002.

1 - H.Merouani, J.McCall, I.MacKenzie and F.Gilbert, “Classification of GRF texture in Mammograms throught Discriminant Analysis”, ISSPA03 Paris, pp: 673-676;IEEE Catalog Number 03EX714; ISBN 0-7803-7946-2; 1-4 July 2003.
2 - B.Tighiouart, P.Rubel, M.Bedda: Improvement of QRS boundary recognition by means of unsupervised learning. IEEE Computer in Cardiology, 2003/ volume 30. ISSN : 0276-6547, p.49-52.
3 - K.Idir, H.F.Merouani & Y.Tlili, “Proposition d’une pyramide Duale d’agents pour la segmentation d’images”, Journées d’études Algéro-Françaises En Imagerie médicale, JETIM ‘2004, Blida, pp.199_20; Décembre 2004.
4 - N.Ghoualmi-Zine, A. Araar, ” Hyper System; A model for communication System”, 8^th WSEAS International Conference on Computers, Vouliagmeni, Athens, Greece, July 12_15, 2004

1 - M.T. Kimour et D. Meslati, An Approach to Building Object Models with UML in Embedded Systems, Journal of Computing and Information Technology, Vol. 12, N° 3, 2004, pp 223-235.
2 - F. Atil, N. Bounour, S. Ghoul, D. Meslati, A New Approach for Software Process Modelling, WSEAS Transactions on Information Science and Applications, Issue 1, Vol. 1, July 2004, pp 450-455.
3 - Djamel Meslati, Said Ghoul, Fadila Atil & Nora Bounour, the MAGE ontogenetic model: Towards autonomously-developed software, 17th International Conference on Software & Systems Engineering and their Applications, Paris- November 30 & December 1-2, 2004.
4 - Fadila Atil, Said Ghoul, Djamel Meslati, Nora Bounour, Modeling software process using roles, 17 th International Conference on Software & Systems Engineering and their Applications, Paris- November 30 & December 1-2, 2004.
5 - Djamel Meslati, A. Hannousse, M. L. Kennouni, La composition de filtres et AspectJ : Une Comparaison conceptuelle, 8^ème MCSEAI, Sousse, Tunisie, 9-12 Mai 2004.

1 - Khadir, M.T.and Ringwood J. First principle modellingof a pasteurisation plant for model predictive control. Journal of Mathematical and Computer Modelling of Dynamical Systems, 9(3) 2003, pp281-301.
2 - Khadir, M.T. Aspects of Artificial Neural Networks as a Modelling Tool for Industrial Processes: Application to a Pasteurisation Plant. International Arab Journal of Information Technology.
3 - Taleb N., Sellami M., "Conception d'une approche hybride LSTAT pour l'extraction de termes formant une ontologie du domaine", ISPS’2003, International Symposium on Programming and Systems, Alger, Mai 2003.
4 - Azizi N., Sari T., Souici-Meslati L., Sellami. M., " Reconnaissance de mots arabes manuscrits par combinaison floue de classifieurs neuronaux", CIFED’2002, Conférence Internationale Francophone sur l’Ecrit et le Document, Hammamet, Tunisie, Octobre 2002.
5 - Sellami M.,Saadi A., Bahaz S., Anguel F., Hadjeris M., "@MIND: un système dynamique d'intégration et de consultation de connaissances accessible sur le web", SETIT IEEE 2003 Sciences Electroniques, Technologies de l'Information et des Télécommunications, Sousse, Tunisie, Mars 2003.

Développement technologique, Intelligence Artificielle, Systèmes experts, Raisonnement, EIAO, Reconnaissance de l’écriture manuscrite, Reconnaissance de la parole, Images médicales, Plates-formes logicielles, Maintenance industrielle et e-maintenance, Interface Homme-Machine, Communication, Interopérabilité des applications, Internet.
Pour plus d’informations, voir: http://www.univ-annaba.org/LRI-Annaba ou
http://www.lri-annaba.net

Directeur:	Pr SELLAMI Mokhtar
Adresse:	Département Informatique – BP 12 Université Badji Mokhtar - 23000- Annaba- Algérie
Tél:	+213 38 87 29 04
Fax:	+213 38 87 29 91
Email:	sellami@lri-annaba.net

Equipe 3: SYSTEMES DE RECONNAISSANCE DES FORMES
Nom	Prénom	Diplôme	Grade	Spécialité
MEROUANI	Hayett	PhD	MC	Reconnaissance des formes
TIGHIOUART	Bornia	D.Ing	CC	Reconnaissance des formes
TLILI	Yamina	Magister	CC	IA
GHOUALMI	Nacera	Magister	CC	Réseau

Equipe 4: EVOLUTION ET REUTILISATION DES LOGICIELS (ERELOG)
Nom	Prénom	Diplôme	Grade	Spécialité
MESLATI	Djamel	Magister	CC	BD&IA, Génie Logiciel
BOUNOUR	Nora	Magister	CC	GL
ATIL	Fadila	Magister	CC	GL
KIMOUR	Tahar	Magister	CC	GL,Temp réel
AMIRAT	Abdelkrim	Magister	CC	BD& IA

Equipe 5: Apprentissage et Enseignement Intelligemment AssistE par Ordinateur
Nom	Prénom	Diplôme	Grade	Spécialité
BENSEBAA	Tahar	NT	MC	IA, EIAO
AMRANE	D/Essolh	Master	CC	Réseau
BENSALEM	Hana	Magister	MA	EIAO
ZEHOUANI	Nasser Ed.	Magister	CC	IA, Modélisation

Equipe 6: SYSTEMES INTELLIGENTS POUR L'AIDE A LA MODELISATION
Nom	Prénom	Diplôme	Grade	Spécialité
KHADIR	M.Tarek	Ph.D	HDR	Informatique Industrielle
TALAI	Abdelouahab	Magister	CC	RF
SOBHI	Walid	Magister	CC	RF
TALEB	Nora	Magister	MA	IA, Modélisation