Etudiant : BAGDADI ACHRAF

Filière : Master Mathématiques Appliquées et Science des données (MASD)

Encadrant : Pr. YAHYAOUYI ALI

Annèe : 2025

Résumé : Modernisation de la gestion des finances publiques à travers l’Intelligence Artificielle prédictive. Dans ce projet, nous avons appliqué des méthodes d’analyse de séries temporelles à la prévision des recettes fiscales au Maroc, en exploitant les données historiques fournies par la Trésorerie Générale du Royaume (TGR). L’objectif est de construire un système prédictif capable d’anticiper les recettes futures, en s’appuyant sur des techniques avancées d’intelligence artificielle. Pour cela, nous avons développé et comparé plusieurs modèles d’apprentissage automatique et profond : SARIMA pour la modélisation statistique des séries temporelles, XGBoost pour l’apprentissage supervisé et pour sélectionner les variables caractéristiques plus importants, et LSTM pour la capture des dépendances séquentielles à long terme. L’approche suivie permet d’identifier les tendances cachées dans les données, d’améliorer la précision des prévisions et de contribuer à une meilleure planification budgétaire. Ce projet s’inscrit dans une démarche de modernisation numérique des outils de gestion publique à travers l’IA appliquée à la finance.