Differential Evolution (DE) and the Particle Swarm Optimization (PSO) are two evolutionary algorithms that confirmed their efficiency in resolving complex problems. In this paper, we intend to adopt these algorithms to resolve a complex inventory management problem, known in the literature by the transshipment problem.

This problem concerns network of collaborative retailers selling items and they collaborate by exchanging items between them.

The transshipment problem consists in deriving the optimal replenishment
quantity, for each retailer, while a transshipment policy is adopted.

A huge body of literature works has addressed this problem where several configurations are investigated. A few of them has addressed the multi-
item and the multi-location configuration because of its complexity. We focus in this paper on this complex configuration and we resolve it by the PSO and DE algorithms. Secondly, we compare between the performances of these algorithms according to a set of criteria. Thirdly, we analysis the impact of the studied transshipment parameters on the inventory system performance measures.

Auteurs : Noomen Selmi , Mohamed Hmiden , Lamjed Ben Said

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This article presents the results obtained in applying an innovative and optimized approach to textual semantic analysis inthe service of decision-making.

Significant improvements have been made in the existing procedures of sentiment andrecommendation analysis, and in opinions mining, to enable better-motivated decisions and benefit from big data.

These improvements concerned, especially, the support of the notions of aspects, attention and subjectivity to lighten the treatments, well adapted in the context of big data. The results obtained show the interesting contribution of the approachto the specific field of business intelligence (BI) relative to user behaviors analysis.

Auteur : Hammou FADILI
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In the Internet age where the information flow has grown rapidly, there is an increase in digital communication. The spread of hatred that was previously limited to verbal communications has quickly moved over the Internet. Social media and community forums that allow people to discuss and express their opinions are becoming platforms for the dissemination of hate messages. Many countries have developed laws to prevent online hate speech.

They hold thecompanies that run the social media responsible for their failure to remove hate speech. However, manual analysis of hate speech on online platforms is infeasible due to the huge amount of data as it is expensive and time consuming. Thus, it is important to automatically process the online user contents to detect and remove hate speech from online media.

Through this work, we propose some solutions for the problem of automatic detection of hate messages. We perform hate speech classification using embedding representations of words and Deep Neural Networks (DNN).

We compare fastText and BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) embedding representations of words. Furthermore, we perform classification using two approaches: (a) using word embeddings as input to Support Vector Machines (SVM) and DNN-based classifiers; (b) fine-tuning of a BERT model for classification using a task-specific corpus.

Among the DNN-based classifiers, we compare Convolutional Neural Networks (CNN), Bi-Directional Long Short Term Memory (Bi-LSTM) and Convolutional Recurrent Neural Network (CRNN). The classification was performed on a Twitter dataset using three classes: hate, offensive and neither classes. Compared to the feature-based approaches, the BERT fine-tuning approach obtained a relative improvement of 16% in terms of macro-average F1-measure and 5.3% in terms of weighted F1-measure.

Auteurs : Ashwin Geet D’Sa, Irina Illina, Dominique Fohr

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Les classements des universités sont de plus en plus prisés depuis quelques années, et sont devenu incontournables pour plusieurs institutions gouvernementales, medias, universités. Ces derniers représentent un outil important d’évaluation de la qualité dans le secteur de l’enseignement supérieur. Plusieurs classements ont vu le jour ces dernières années, et se sont élargis et diversifiés par rapport aux différents critères et indicateurs de recherche, pour prendre une dimension mondiale. Dans cette étude, une description de quelques classements internationaux est donnée à savoir le classement de Shanghai, le classement du QS World University Rankings, le classement Webometrics, et enfin le classement SCImago Institutions Rankings. Ensuite, nous proposons une modeste tentative d’analyse des résultats obtenus par les établissements Algériens de l’enseignement supérieur dans le classement Webometrics, ainsi que le Scimago. Enfin, un ensemble de recommandations est suggéré afin d’améliorer le rang des institutions nationales dans les différents classements.

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L’émergence du web 2.0, dit web social apparaît comme un nouveau bouleversement majeur. Symbolisé par quelques applications phares, comme Youtube, Wikipedia, mySpace ou encore les blogs, le web 2.0 regroupe en réalité un ensemble de pratiques considérées comme nouvelles. Toutes sont basées sur le retour de l’usager au cœur des dynamiques de production et d’échange de contenu. Celui-ci peut désormais publier lui-même du contenu, mais aussi l’enrichir, le modifier et surtout le partager avec d’autres, au sein de réseaux ou de communautés…

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Le lien entre la performance des organisations, l’efficacité de leur Système d’Information et leur usage pertinent de l’information est définitivement établi. Tout comme les systèmes d’information, la qualité est au cœur des préoccupations des organisations performantes. La présente étude traite de l’adaptation d’une démarche qualité au système d’information de la direction générale des douanes (DGD). Elle est réalisé à partir d’une enquête effectuée auprès des responsables de cette institution.
La présentation du SI de la DGD et l’application de la méthode d’analyse SWOT ont permis de déterminer les forces (l’existence d’une structure chargée de la gestion du SI de la DGD et d’une réglementation appropriée à cette gestion) et les faiblesses (manque de personnel qualifié, absence d’une banque de données permettant l’accès centralisé aux informations) qui caractérisent la structuration et le fonctionnement du système d’information de la DGD.

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Les thèses représentent la production intellectuelle académique d’une valeur importante. Elles représentent la pensée intellectuelle d’un groupe d’élite de la communauté scientifique. En effet, ces dernières comportent des résultats scientifiques et des inventions ayant un rôle important dans le développement des sociétés et de l’humanité en général. Elles reflètent l’épanouissement et le dynamisme de l’université, de son programme d’enseignement et de sa production scientifique…

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Nous proposons dans cet article une approche pour l’indexation et la recherche d’information pour un corpus trilingue : arabe, français et anglais. Le système proposé est fondé sur un formalisme de représentation de connaissances, plus précisément les graphes sémantiques [4] qui supportent une ontologie de domaine. Les documents et les requêtes sont aussi représentés dans ce formalisme. L’ontologie du domaine constitue le noyau du système et est utilisée aussi bien pour l’indexation que pour la recherche. Le système d’indexation utilise une méthode d’extraction qui est basée sur le calcul de segments répétés en utilisant des filtres linguistiques. Quant au système de recherche, il est fondé sur la comparaison de graphes de requêtes et de graphes de documents.

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In this paper, we propose two extensions of SDPL (Speed and Direction Prediction-based Localization) method. The first is called MA-SDPL (Multiple Anchors SDPL) which uses multiple mobile anchors instead of only one. Each anchor has its own trajectory and its own departure point. The goal is to ensure a total coverage of the sensor field and to multiply the chance of receiving anchor beacons. Anchor Beacons help localizing mobile sensors. As a consequence, the location estimation will be enhanced. The second method deals with one mobile anchor but with the ability of multi-hoping, that is, when a sensor estimates that it is well enough localized, it sends beacons to its hneighborhood about its current location, hence,it plays the role of an additional anchor.
This solution reduces the cost comparing to when using multiple anchors and allows rapid location propagation. Simulation results show that the two extensions improve better the ratio of localized sensors and reduce the location error compared to the basic SDPL. We have also tested them in a noisy environment to be closer to a real deployment.

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Business processes are widely used at the point where the enterprise can be seen as a multitude of business processes each one relative to a given service ; these business processes hold business and production aspect but also another aspect oriented knowledge and skills related to the way in which the work is done. Thus, this paper wants a proposed capitalization of knowledge and know-how contained in business processes for the construction of an elearning capital. For this, we consider a process in which summarizes and gives an illustrative overview of our work ; it resents the design, modeling and implementation of business processes and learning processes, introduces a knowledge-based analyses method at the meta-level followed by a technical approach taking into account the standards and design’s phases of both processes. Then, we present a technical implementation of our approach followed by a case study and we finish with summary and future work.

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