Informations générales sur la Structure de Recherche

Liste des équipes formant le Laboratoire

Projets de la Structure de Recherche

Le projet du laboratoire est résumé en deux parties complémentaires :

Partie I : Modélisation et Simulations Mathématiques, Analyse des données :

Le projet du premier axe de recherche s’articule tout autour de la modélisation mathématique et la résolution de divers problèmes liés principalement à l’environnement, l’industrie, la chimie, l’ingénierie, la logistique, la médecine… En particulier, les problèmes constatés et soulevés dans notre région sans oublier les problèmes nationales et internationales d’actualités. Ainsi, La mission de l’équipe consistera principalement en la modélisation et la résolution des problèmes réelles par des méthodes basées sur l’Intelligence Artificielle (IA) et en faisant appel à deux grandes familles : Modélisation et résolution numérique et Modélisation et résolution statistique. Parmi les applications, nous en citons par exemple les problèmes traitant la qualité de l’air. En effet durant ces dernières décennies, plusieurs études ont été élaborées, montrant clairement le lien entre la pollution de l’air et la santé des êtres vivants ainsi que les phénomènes atmosphériques (Inondations, Ouragans etc…). A partir de ce constat morose, les chercheurs, les industriels et les politiciens se sont mis d’accord sur la nécessité de limiter les facteurs responsables de la pollution de l’air. Certes, les dernières avancées institutionnelles, réglementaires et techniques réalisées dans le domaine de la préservation de l’environnement ont été importantes, mais elles n’ont pas permis d’enrayer les émissions de polluants ni les exploitations non raisonnées, avec des impacts sur la disponibilité des ressources et sur le cadre de vie de la population. L’objectif de ce volet de recherche est de développer des modèles statistiques et déterministes mesurant les concentrations des polluants dans la région de Tanger et de fournir ainsi des outils d’aide à identifier les pics de pollution. Des résultats similaires ont été établis, fournis et déjà opérationnels à la Direction de la Météorologie Nationale de Casablanca (DMN), par notre équipe de recherche, lors d’une collaboration scientifique entre la direction dessus-citée et la faculté Polydiscilplinaire à Larache. Cette collaboration a pour objectif de développer des modèles statistiques et numériques, mesurant la concentration journalière du polluant de l’Ozone (O3) dans la région du grand Casablanca. Ainsi que d’autres travaux dans le cadre d’un projet thématique de l’UAE intitulé « Modélisation statistique et numérique de la qualité de l’air et son impact sur l’environnement dans la région de Tanger ». Une autre classe de problèmes issue de plusieurs phénomènes réels fera l’objet de projet de notre équipe. Il s’agit de problèmes inverses qui sont des situations grâce auxquelles on cherche à déterminer les causes d'un phénomène en fonction de l'observation de ses effets. Dans ce cadre, des problèmes d’identifications de paramètres et de complétions de données dans des régions inaccessibles suivant le modèle et le phénomène étudié seront traités. Il est à noter que ces types de problèmes sont connus pour être mal-posé au sens de Hadamard et demande des méthodes régularisantes pour approcher leurs solutions.

La résolution de ces problèmes passe par plusieurs étapes, à savoir, la modélisation mathématique et l’approximation numériques de ces solutions, en passant par une étude mathématique théorique rigoureuse permettant d’assurer l’existence, l’unicité et la stabilité, en plus des propriétés des possibles solutions. Vue la diversité et la complémentarité des outils mathématiques dans notre équipe, l’objectif est d’utiliser différentes méthodes numériques et stochastiques, en plus des méthodes d’optimisation, les méthodes métaheuristiques et les méthodes d’intelligence artificielle pour répondre au mieux aux exigences des problèmes réels traités. Plusieurs questions théoriques et/ou numériques peuvent être posées et rencontrées lors de l’étude et la résolution de chaque problème et seront traités dans le cadre :

• des outils d’optimisation en adaptant certaines méthodes pour faire face aux problèmes étudiés ;
• des méthodes de résolution des grands systèmes linéaires issues de la discrétisation et l’approximation numériques des problèmes modélisés avec possibilité de développer des solveurs.
• Estimation d’erreur et adaptation de maillages pour optimiser le temps de calcul et approcher au mieux les solutions désirées.
• Utilisation des outils probabilistes et Stochastiques pour gérer l’aspect aléatoire de certains phénomènes

Partie II : Chimie des Produits Naturels et Smart Technologies

Le second axe du présent laboratoire de recherche touche des disciplines complémentaires (chimie, Intelligence Artificielle, Biologie, Sciences de Données, Pharmacognosie, Big Data…) ; ceci s’inscrit dans le cadre du développement socio-économique de la région de Tanger-Tétouan-Al Hoceima. Suite aux recommandations des assises régional et national pour le développement de l’enseignement supérieur dans notre pays : La chimie appliquée au domaine alimentaire, thérapeutique et agricole

• La recherche de nouveaux composés biologiquement actifs, à partir de plantes médicinales et aromatiques endémiques du Maroc, de microorganismes, de champignons, de produits apicoles et de sous-produits agricole, ainsi étude de la structure-réactivité ; en utilisant les techniques de l’intelligence artificielle.
• Valorisation des produits de terroirs et des sous-produits agroalimentaires et agricole ; à base de l’apprentissage automatique
• Utilisation des méthodes intelligentes d’extraction verte « Ecofreindly »
• Analyse de données et Criblage virtuel, visant à prédire des propriétés essentielles (biologiques, physicochimiques) de librairies de molécules (chimio thèques).
• Développement des modèles informatiques et mathématiques, basés exclusivement sur la connaissance chimique des composés ayant une activité spécifique, fondamentalement leurs structures chimiques.
• Filtrage des composés chimiques selon des règles prédéfinies. Lors des étapes initiales des projets de chimie médicinale, il est courant de déterminer certaines règles standardisées telles que : les célèbres "règles de Lipinski" pour la sélection des composés "drug-like", les "règles d'Oprea" pour la sélection des composés "lead-like" ou la "règle des trois" pour la sélection des fragments. Dans ProtoQSAR, nous avons les moyens de calculer des paramètres tels que : le poids moléculaire, le nombre de donneurs/accepteurs de protons….
• Utilisation des algorithmes génétiques, pour analyser la similarité et/ou de la diversité chimique
• Développement des outils à base l’apprentissage automatique ; pour tester la toxicologie des médicaments avant leur mise sur le marché, et mettre au point des modèles expérimentaux in silico, in vitro et in omic.
• Exploitation des logiciels dédies aux applications chimiques tel que QSAR, et conception d’autres modèles statistiques, mathématiques et informatiques ; pour proposer des nouvelles solutions.

Axes de Recherche Stratégiques

Membres de la Structure de Recherche