BENATIA Amin

Équipe de recherche

Ingénierie et Outils numériques

Thèmes de recherche

• Industrie du futur 
• Intelligence Artificielle
• Maintenance prédictive
• Supply Chain Management
• Business Intelligence

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Activités pédagogiques

• Disciplines : Fusion de données, Machine Learning, Recherche Opérationnelle (RO), Intelligence ArtificielleNiveau : Ingénieurs, Bachelor IA, DU IA & Santé
• Discipline : Mathématiques, Statistiques et Probabilités, Business IntelligenceNiveau : Ingénieurs, Bachelor IA

Programmes de recherche en cours

• OPTIMAN : OPTIMAN innove dans l’industrie 5.0 en priorisant une planification centrée sur l’humain, améliorant ainsi la conception des cellules robotisées et intégrant des algorithmes d’optimisation avancés. Son objectif est de développer des plans de production flexibles et autonomes, renforçant la compétitivité des PME industrielles tout en mettant en avant le rôle humain dans un paysage technologique en mutation rapide.
• Smart Mobility : Ce projet vise le développement de nouveaux système de mobilité autonomes, décarbonés, digitales, et partagés. Dans ce cadre, nous travaillons sur la planification et la supervision d’un système de transport multimodal.
• Plate-Forme de Performances Industrielles (PFPI): montage d’un démonstrateur d’Usine du Futur (UdF) dans le cadre de la chaire CESI-CISCO-VINCI.
• VISTA-AR: Ce projet élaborera et mettra en œuvre tout un éventail d’expériences passionnantes de réalité augmentée (RA) et de réalité virtuelle (RV) pour un certain nombre d’attractions touristiques du sud de l’Angleterre et du nord de la France.
• Défi & Co : Le projet « Développer l’Expertise Future pour l’Industrie et la Construction (DEFI&Co) vise la réalisation d’une recherche industrielle collaborative permettant de concevoir des dispositifs de formation aux nouveaux métiers liés à l’industrie du futur, au bâtiment du futur, et aux traitements de données massives nécessaires à leur implémentation ; le suivi du développement expérimental de ces dispositifs de formation sur tout le territoire national ; et l’orientation des évolutions et améliorations de ces dispositifs une fois déployés à grande échelle.
• AntiHPert : Les objectifs de ce projet se positionnent dans le thème de la conception et de l’implémentation d’approches axées sur les données dans des systèmes d’information d’entreprise existants (ex. : ERP, MES, etc.), leur permettant ainsi une réactivité face aux aléas. La mise en place de cette approche doit permettre de lever plusieurs verrous technologiques et scientifiques.

Encadrement de la recherche

• Stages de fin d’études :
  • F. E. KEDDOUS “Géolocalisation de personnes pour des visites de sites et bâtiments” (2017)
  • BOUCHAOUR El-Hadi “ Etudes et réalisations autour d’une solution Big Data pour l’analyse et le monitoring des données touristiques” (2018)
  • ALIOUA Salim “Fusion de données capteurs pour la géolocalisation de personnes dans des environnements indoor” (2018)
  • PAGNA Sylvère « Localisation Indoor des personnes en se basant sur le champs magnétique » (2019)
  • MENACER Nasreddine « Prédiction de la qualité d’un câble de fibre optique par fusion de données capteurs » (2019)
  • SAHBANI Bouchra « Réduction du nombre d’alerte maintenance par deep learning » (2019)
• Doctorants
  • Bouchra SAHBANI « Supervision prédictive d’un système de transport multimodal » (en cours)
  • Amal AYADI « Diagnostic et Pronostic à l’aide de l’IA dans le cadre de la maintenance industrielle » (en cours)
  • Rym BOUALI « Optimal resource planning and location for wildfire risk prevention » (en cours)
  • Wiam SAKER « Intégrer la motivation des systèmes robotique dans les ateliers de production flexibles et collaboratifs » (en cours)

Animation scientifique et vie de laboratoire

• Participation dans les montages de projets (RIN-SupAction, Interreg, etc.)
• Proposition d’une session spéciale sur le tourisme digital (MetroArcheo’18)
• Participation au comité scientifique de la conférence CyMaEn’21 et CymaEn’23
• Participation dans les forums de science et les JPO
• Membre des GDR : COS (optimisation stochastique) et MADICS.

Publications

Ouvrages, chapitres d’ouvrages

• [RI 1] BENATIA, M. A., SAHNOUN, M., LOUIS, A., BAUDRY, D., MAZARI, M., & EL-HAMI, “Multi-Objective WSN Deployment Using Genetic Algorithms under Cost, Coverage, and Connectivity Constraints”. Wireless Personal Networks Journal (Springer),(2017) pp. 1-30
• [RI 2] BENATIA M., BAUDRY, D., LOUIS, A., “ Detecting counterfeit products by means of frequent pattern mining”, Ambient Intelligence & Humanized Computing (AIHC), Springer, 2020
• [RI 3] Shekhawat, R. S., Benatia, M. A., & Baudry, D. (2021). A Novel Strategy for Energy Optimal Designs of IoT and WSNs. In Advances in Machine Learning and Computational Intelligence (pp. 603-610). Springer, Singapore.
• [RI 4] Brik, B., Messaadia, M., Sahnoun, M. H., Bettayeb, B., & Benatia, M. A. (2021). Fog-supported Low Latency Monitoring of System Disruptions in Industry 4.0: A Federated Learning Approach. ACM Transactions on Cyber-Physical Systems.

Conférences internationales à comité de lecture

• [CI 1] – AYADI, A., BENATIA, M. A., LOUIS A., CHAIEB, R., RUL Prediction with Encoding and Spatial-Temporal Deep Neural Networks,The 20th IEEE International Conference on Ubiquitous Intelligence and Computing (UIC 2023)
• [CI 2] – Sahbani, B., Benatia, M. A., Pallares, G., & Louis, A. (2023, June). Effect of network modifications on a french metropolis transportation system by agent-based transport simulations. In 2023 8th International Conference on Models and Technologies for Intelligent Transportation Systems (MT-ITS) (pp. 1-7). IEEE.
• [CI 3] – BENATIA, M. A., BAUDRY, D., LOUIS, A., « Alarm Correlation to Improve Industrial Fault Management », IFAC World Congress 2020
• [CI 4] – BENATIA, M. A., A. REMADNA, BAUDRY, D., HALFTERMEYER, P., DELALIN, H., “ QR-code enabled product traceability system: A big data perspective”, International Conference in Manufacturing research (ICMR’18), 2018
• [CI 5] – REMADNA, A., BENATIA, M. A., LOUIS, A., GOUT, C., ”A Predictive Analysis Data-Based for Additive Manufacturing”, International Conference in Manufacturing research (ICMR’18), 2018
• [CI 6] – ALIOUA, S., MESSAADIA, M, BENATIA, M. A., SAHNOUN, S. SMART, A., ”Indoor geolocation based on earth magnetic field”, IEEE International Conference on Metrology for Archaeology and Cultural Heritage (MetroArchaeo), (2018)
• [CI 7] – BENATIA, M. A., DE SA, V. E., BAUDRY, D., DELALIN, H., HALFTERMEYER, P., “A framework for Big Data driven product traceability system”, IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE on ADVANCED TECHNOLOGIES FOR SIGNAL& IMAGE PROCESSING (ATSIP’18), 2018.
• [CI 8] – BENATIA, M., SAHNOUN, M., LOUIS, A., BAUDRY, D., MAZARI, M., & EL-HAMI, “Impact of radio propagation in buildings on WSN’s lifetime”, IEEE Global Summit on Computer & Information Technology (GSCIT), 2014.
• [CI 9] – BENATIA, M., SAHNOUN, M., LOUIS, A., BAUDRY, D., MAZARI, M., & EL-HAMI, A. Optimized Sink node Deployment in WSN Using Genetic Algorithms through Coverage and Cost Constraints. META’14 (2014)
• [CI 10] – BENATIA, M.A.; Louis, A.; Baudry, D.; Mazari, B.; El Hami, A., « WSN’s modeling for a smart building application, » Energy Conference (ENERGYCON), 2014 IEEE International, vol., no., pp.821,827, 13-16 May 2014.
• [CI 11] – Belahcene, M., Chouchane, A., BENATIA, M. A., & Halitim, M. (2014, November). “3D and 2D face recognition based on image segmentation”. In Computational Intelligence for Multimedia Understanding (IWCIM), 2014 International Workshop on (pp. 1-5). IEEE.
• [CI 12] – BENATIA, M. A., Khoukhi, L., Esseghir, M., & Boulahia, L. M. (2013, March). A Markov chain based model for congestion control in VANETs. In Advanced Information Networking and Applications Workshops (WAINA), 2013 27th International Conference on (pp. 1021-1026). IEEE.

Conférences nationales à comité de lecture

• [CN 1] – BENATIA, M. A., BAUDRY, D., LOUIS, A., “ FALSE MAINTENANCE ALARM-SEQUENCE DETECTION USING FREQUENT PATTERN MINING”, ROADEF’19
• [CN 2] SAHNOUN, M., BETTAYEB B, BENATIA MA, BRIK B, « un processus décisionnel basé sur la localisation de ressources pour la planification dynamique des tâches », ROADEF’19
• [CN 3] M, MESSAADIA, M, SAHNOUN, MA, BENATIA, « recommandation de parcours de visiteurs dans les sites historiques basée sur le q-learning », ROADEF’19
• [CN 1] – BENATIA, M., SAHNOUN, M., LOUIS, A., BAUDRY, D., MAZARI, M., & EL-HAMI , Méta heuristiques pour le Placement Optimisé des Nœuds Routeur Dans un Réseau de Capteurs Sans Fil, ROADEF’15.

Rapports scientifiques ou techniques

• [RS 1] Rapport de soutenance de thèse : « Optimisation multiobjectives d’une infrastructure réseau dédiée aux bâtiments intelligents » (soutenue en 2016) [RS 2] Rapports du projet INTERREG IVA CREST