Etudiant : ABROUQ OUSSAMA

Filière : Master Big Data Analytics & Smart Systems (BDSaS)

Encadrant : Pr. EL FAZAZY KHALID

Annèe : 2025

Résumé : Ce projet de fin d’études s’est inscrit dans un contexte d’innovation numérique au sein de l’entreprise CBI. Face au défi que représente le traitement manuel et chronophage des demandes de support contenant des captures d'écran, l’objectif était de concevoir et de réaliser un système intelligent pour automatiser ce processus. La solution développée vise à analyser ces images, à classifier le type d'erreur de manière fiable, et à générer une réponse pertinente et standardisée. Les différentes phases du projet ont permis d’aboutir à une solution complète et modulaire : • Une analyse rigoureuse des besoins a permis de cadrer les enjeux fonctionnels et techniques liés à l'automatisation du support. • Un état de l’art approfondi a mis en évidence les opportunités offertes par l’IA multimodale, les techniques d'OCR, et les architectures de classification hybride (visuelle et textuelle). • Une conception détaillée a été élaborée autour d'un pipeline modulaire : traitement d'image, reconnaissance optique de caractères (OCR), classification d'erreur, et une architecture de données hybride combinant PostgreSQL et Weaviate. • Le système a été implémenté et testé, en tenant compte des contraintes de performance, de fiabilité et de maintenabilité requises dans un environnement professionnel.