Encadrement
Activités d'encadrement et de co-encadrement de sept (7) thèses de doctorat (trois soutenues, une déposée et trois en cours), de neuf (9) mémoires de Master de recherche, de trois (3) projets de fin d'études (PFE) d'élèves ingénieurs et de quatre (4) stages de fin d'études (SFE) d'étudiants en Licence.
🎓 Encadrement et co-encadrement de thèses de doctorat
| Nom & Prénom | Titre | Institution | État |
|---|---|---|---|
| 1. Marwa Gam | Démarche basse consommation pour l'implantation des réseaux de neurones avec apprentissage on-chip et reconfiguration dynamique. | ENI de Sousse Co-encadrement avec le Professeur Mohamed Hedi Bedoui |
Soutenue le 05 décembre 2022 |
| 2. Afef Abidi | Système de détection de l'hypovigilance: de l'algorithmie vers l'expérimentation | ENISo & Université de Mons Belgique Co-encadrement avec le Professeur Mohamed Hedi Bedoui |
Soutenue le 08 décembre 2022 à Mons |
| 3. Aymen Zayed | Système embarqué autonome pour la détection de la baisse de vigilance : traitement, optimisation, modélisation et intégration | ENISo & Université de Mons Belgique Encadrant: Khaled Ben Khalifa |
Soutenue le 09/01/2026 |
| 4. Salem Trabelsi | Architecture IOT médicale intelligente et sécurisée pour la prédiction de crises épileptiques | ENET'Com Encadrant: Khaled Ben Khalifa |
Soutenance prévue en Février 2026 |
| 5. Iheb Oueslati | Systèmes Embarqués à Faible Consommation : Vers une Conduite Plus Sûre grâce à la Reconnaissance des Émotions | ENI de Sousse Encadrant: Khaled Ben Khalifa |
Inscrit en Décembre 2024 |
| 6. Aya Ayari | Innovations Numériques pour l'Épilepsie : Vers une Surveillance Intelligente et Intégrée | ENI de Monastir Encadrant: Khaled Ben Khalifa |
Inscrite en Décembre 2024 |
| 7. Mekki Benhaj | FatigueWatch : Système autonome de surveillance de la fatigue en temps réel basé sur des architectures parallèles | ENI de Monastir Encadrant: Khaled Ben Khalifa |
Inscrit en Décembre 2024 |
📖 Encadrement de Mastères de recherche
| # | Année universitaire | Titre sujet | Étudiant | Date de soutenance |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 2020-2021 | Nouvelle architecture d'apprentissage pour la détection de la fatigue chez les conducteurs | Chourouk Masmoudi | 22/11/2021 |
| 2 | 2020-2021 | Mise en place d'un réseau de capteurs biomédicaux pour une surveillance à distance des personnes à haute risque | Oussama Berriri | 29/12/2021 |
| 3 | 2020-2021 | Nouvelle Architecture matérielle d'un réseau à apprentissage profond de type Deep SOM | Imen Guetet | 06/01/2022 |
| 4 | 2022-2023 | Détection de la fatigue au volant à l'aide d'un nombre minimal de dérivations d'EEG | Emna Jriji | 20/12/2023 |
| 5 | 2022-2023 | Real Time drowsiness detection using deep learning techniques | Mohamed Aziz Mansour | 22/12/2023 |
| 6 | 2022-2023 | Classification des états de vigilance à partir des signaux EEG basée sur un réseau à apprentissage profond de type Deep SOM | Rim Baba Co-encadrement avec M. Ahmed Ghazi Blaiech |
11/12/2023 |
| 7 | 2023-2024 | Génération d'une architecture d'apprentissage profond « Deep Learning » de complexité réduite pour segmentation d'arbre vasculaire | Mouna Abdelfattah Co-encadrement avec M. Yaareb Elloumi |
03/07/2024 |
| 8 | 2024-2025 | Développement d'un système embarqué intelligent pour la surveillance et la détection des crises d'épilepsie | Dorgham Sahar | 25/12/2025 |
| 9 | 2024-2025 | Développement d'un Système Embarqué Autonome pour la Détection de la Fatigue en Temps Réel à l'aide de Traitement Parallèle | Tounsi Idriss | 29/12/2025 |
💼 Encadrement de Stages de Fin d'Études (SFE) - Niveau Licence
| # | Année universitaire | Code sujet | Titre sujet | Étudiant(s) | Date de soutenance |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2021-2022 | L-SE22-014 | Extraction des micro expressions faciale et fusion avec des données physiologiques pour la quantification des états des patients comateux | Krissaane Amen Allah & Najjar Adem | 02/07/2022 |
| 2 | 2022-2023 | L-SE23-01 | Création d'une application mobile pour un robot de télé présence | Mohamed Habib Rouatbi | 22/06/2023 |
| 3 | 2024-2025 | L-SE25-011 | Mise en place d'une plateforme IOT à base de ESP HOME et HOME Assistant | Oussema Rhim & Amine Rebaya | 13/06/2025 |
| 4 | 2024-2025 | L-SE25-09 | Conception et Simulation d'un système de contrôleur de vol pour un drone autonome | Ilues Bliaech & Yassine Hammas | 13/06/2025 |
🎯 Encadrement de Projets de Fin d'Études (PFE) - Niveau Ingénieur
| # | Année universitaire | Code sujet | Titre sujet | Étudiant(s) | Date de soutenance |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2019-2020 | FI-II20-003 | Développement d'une solution IOT automotive | Brahem Alaeddine | 10/10/2020 |
| 2 | 2019-2020 | FI-II20-0010 | Conception et réalisation d'une application de reconnaissance faciale | Barboura Houssem | 10/10/2020 |
| 3 | 2019-2020 | FI-II20-001 | Enhanced Smart assistant Box | Bouzid Hana | 18/12/2020 |
📊 Bilan de l'encadrement
7
Thèses de doctorat
3 soutenues
1 à soutenir
3 en cours
1 à soutenir
3 en cours
9
Mastères de recherche
Soutenus entre
2021 et 2025
2021 et 2025
4
Stages Licence (SFE)
Systèmes embarqués
& IOT
& IOT
3
Projets Ingénieurs (PFE)
IOT & IA
2020
2020
🔬 Thématiques principales d'encadrement
- Détection de la vigilance et de la fatigue - Traitement de signaux EEG, algorithmes de classification, systèmes temps réel
- Réseaux de neurones embarqués - Architectures matérielles, optimisation énergétique, apprentissage on-chip
- Applications médicales intelligentes - Prédiction d'épilepsie, surveillance médicale, systèmes IOT de santé
- Systèmes embarqués autonomes - Architectures parallèles, traitement temps réel, optimisation matérielle
- Deep Learning pour signaux physiologiques - CNN, SOM, architectures hybrides
- IOT et applications embarquées - Solutions IOT, robotique, domotique intelligente
Source : cv_210126_PR.docx