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Please use this identifier to cite or link to this item: https://repository.esi-sba.dz/jspui/handle/123456789/933
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dc.contributor.authorBELKHIRI, AYa HAdir-
dc.date.accessioned2026-09-03T07:19:29Z-
dc.date.available2026-09-03T07:19:29Z-
dc.date.issued2025-
dc.identifier.urihttps://repository.esi-sba.dz/jspui/handle/123456789/933-
dc.descriptionEncadrante : Dr. BENCHERIF Khayra / Co-Encadrante : Dr. LEHIRECHE Nesrineen_US
dc.description.abstractWith the ongoing digital transformation across all sectors, optimizing advertising management has become a major strategic issue for companies. Recent advances in artificial intelligence (AI) and machine learning are opening new possibilities to automate, personalize, and significantly improve the effectiveness of advertising campaigns. However, in the Algerian context, these technologies remain underutilized in the field of physical billboard advertising. This thesis presents the development of a web application that integrates AI and machine learning solutions to optimize the management of advertising billboards for ANEP (National Company for Communication, Publishing, and Advertising). The aim is to enhance campaign planning while dynamically adapting displayed content based on relevant contextual data. The proposed system relies on historical data analysis and an intelligent content recommendation mechanism based on predefined criteria. The integration of learning algorithms allows the system to continuously evolve and adapt to public behavior, ensuring more relevant and effective message dissemination. The main objective of this work is to detail the phases of analysis, design, and implementation of an intelligent billboard management system within ANEP. It aims to demonstrate the concrete contribution of AI technologies to advertising innovation and to propose a model that can be generalized to other companies in the sector.*** Avec la transformation numérique qui touche l’ensemble des secteurs d’activité, l’optimisation de la gestion publicitaire devient un enjeu stratégique majeur pour les entreprises. Les avancées récentes en intelligence artificielle (IA) et en apprentissage automatique (machine learning) ouvrent la voie à de nouvelles possibilités permettant d’automatiser, de personnaliser et d’améliorer significativement l’efficacité des campagnes publicitaires. Toutefois, dans le contexte algérien, ces technologies demeurent encore peu exploitées dans le domaine de l’affichage publicitaire physique. Dans ce mémoire, nous présentons le développement d’une application web visant à intégrer des solutions fondées sur l’IA et le machine learning pour optimiser la gestion des panneaux publicitaires de l’entreprise ANEP (Entreprise Nationale de Communication, d’Édition et de Publicité). Cette approche vise à améliorer la planification des campagnes publicitaires, tout en adaptant dynamiquement les contenus diffusés en fonction de données contextuelles pertinentes. Le système proposé s’appuie sur l’analyse de données historiques et sur un mécanisme de recommandation intelligente de contenus, fondé sur des critères prédéfinis. L’intégration d’algorithmes d’apprentissage permet au système d’évoluer en continu et de s’adapter aux comportements du public, assurant ainsi une diffusion plus pertinente et plus efficace des messages publicitaires. L’objectif principal de ce mémoire est de décrire les différentes phases d’analyse, de conception et de mise en oeuvre d’un système intelligent de gestion des panneaux publicitaires au sein de l’ANEP. Ce travail vise à démontrer l’apport concret des technologies d’IA dans l’innovation des pratiques publicitaires, et à proposer un modèle pouvant être généralisé à d’autres entreprises du secteur.en_US
dc.language.isofren_US
dc.subjectArtificial Intelligenceen_US
dc.subjectMachine Learningen_US
dc.subjectOutdoor Advertisingen_US
dc.subjectBillboardsen_US
dc.subjectANEPen_US
dc.subjectRecommendation Systemen_US
dc.subjectPersonalizationen_US
dc.subjectContextual Dataen_US
dc.titleConception et développement d’une plateforme de gestion et de visualisation des panneaux publicitaires. Cas d’étude : ANEP Oranen_US
dc.typeThesisen_US
Appears in Collections:Ingénieur

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