RECHERCHE

Avec une approche interdisciplinaire dans les domaines du digital, notre équipe de recherche vise à concevoir et mettre en place des solutions autour de la sécurité et de la fiabilité dans les systèmes distribués, les systèmes IoT et les blockchains. Il s’agit d’une recherche innovante ouvrant ainsi la voie à de nouvelles innovations et applications passionnantes dans le domaine du numérique. Les systèmes réalisés se basent sur les nouvelles technologies de l’Intelligence artificielle et du Big Data

​​| Research Laboratory |

Le laboratoire de recherche de Horizon est implanté au cœur de Novation City, au sein du Lab IoT, un environnement dynamique propice à l'innovation.

Dans ces locaux stimulants, nos étudiants et nos équipes de recherche concrétisent plusieurs prototypes novateurs. En plus de servir de lieu de création, le laboratoire accueille régulièrement des séminaires et des formations spécialisées. Ces événements favorisent les échanges de connaissances entre chercheurs et professionnels, renforçant ainsi les liens avec les entreprises et l'écosystème industriel florissant de Novation City.

Cette collaboration active contribue à encourager l'émergence de solutions technologiques de pointe et à former une nouvelle génération de chercheurs compétents et aguerris.


| DOMAINES DE RECHERCHE |

Sécurité dans les Systèmes Distribués

Les systèmes distribués sont omniprésents dans notre environnement numérique moderne. Notre recherche se concentre sur le développement de techniques avancées pour garantir la sécurité et la confidentialité des données échangées dans ces environnements distribués. Nous nous concentrons notamment sur l’implémentation des standards et des réglementations de protection des données comme RGPD.

Systèmes IoT (Internet des Objets)

L'Internet des Objets représente une révolution dans la façon dont les objets interagissent et communiquent entre eux. Notre recherche vise à résoudre les défis liés à la sécurité, à la fiabilité et à l'évolutivité des systèmes IoT. Nous explorons des approches innovantes pour sécuriser les appareils IoT, protéger les données sensibles et garantir la confidentialité des communications dans ces réseaux interconnectés. Nous nous concentrons particulièrement sur le domaine géospatial où les sources des données peuvent être des capteurs spatiaux comme les drones et les satellites.

Blockchains

Les blockchains ont émergé comme une technologie révolutionnaire avec des applications potentielles dans divers domaines, de la finance à la logistique en passant par la santé. Notre recherche se concentre sur l'amélioration de la sécurité, de l'efficacité et de l'évolutivité des blockchains. Nous explorons des techniques de consensus innovantes, des mécanismes de confidentialité améliorés et des solutions pour résoudre les problèmes de mise à l'échelle afin de rendre les blockchains plus robustes et adaptables à un large éventail d'applications

| Collaborations avec des laboratoires nationaux et internationaux |


SERCOM

Ecole Polytechnique de Tunisie, Université de Carthage

LAATIS

Eniso, Universié de Sousse

| Equipe de recherche |


Asma Mansour

asma.mansour@horizon-tech.tn


Sonia Kotel

sonia.kotel@horizon-tech.tn


Nawel Bayar

nawel.bayar@horizon-tech.tn


​Leila Ghazzah

leila.gazzah@horizon-tech.tn


Rania Yangui

rania.yangui@horizon-tech.tn

| Doctorants |


Fatimata Dia

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Sujet : Gestion des données géomatiques massives dans les systèmes IoT

La thèse se concentre sur le stockage et le traitement des données géospatiales. Face à la masse et à l'hétérogénéité de ces données, l'objectif principal est d'élaborer des modèles de traitement performants et de mettre en place un stockage optimisé afin d'accélérer la recherche d'informations. Les choix d'architecture et de technologies seront validés à travers une étude de cas, en particulier la détection des incendies forestiers. Cette approche pratique permettra de démontrer l'efficacité du système dans des situations concrètes.

Mots clés: Bases NoSQL, Deep Learning, Géo Big Data, IoT


| Publications récentes |

   |  2023:


 Deep learning-based hard spatial attention for driver in-vehicle action monitoring. Expert Syst.Appl. (2023)
  •  Imen Jegham, Ihsen Alouani, Anouar Ben Khalifa, Mohamed Ali Mahjoub​

 Hard Spatial Attention Framework for Driver Action Recognition at Nighttime. Proceedings of the 15th International Conference on Agents and Artificial Intelligence, ICAART 2023, Volume 3, Lisbon, Portugal, February 22-24, 2023. SCITEPRESS 2023, ISBN 978-989-758-623-1
  •  Karam Abdullah, Imen Jegham, Mohamed Ali Mahjoub, Anouar Ben Khalifa​

 “From functional requirements to NoSQL database models: application to IoT Geospatial Data”. 1st International Workshop On Data Engineering in IoT Systems, DEITS'23, MEDI, Sousse 2023
  •  Fatimata Dia, Nawel Bayar, and Takoua Abdellatif​
 |  2022:


 Meta-RegGNN: Predicting verbal and full-scale intelligence scores using graph neural networks and meta-learning, Predictive Intelligence in Medicine - 5th International Workshop, PRIME 2022, Held in Conjunction with MICCAI 2022, Singapore, September 22, 2022, Proceedings. Lecture Notes in Computer Science 13564, Springer 2022, ISBN 978-3-031-16918-2
  •  I Jegham, I Rekik​

 A multi-convolutional stream for hybrid network for driver action recognition at nighttime 2022 8th International Conference on Control, Decision and Information Technologies, CoDIT 2022, Istanbul, Turkey, May 17-20, 2022. IEEE 2022, ISBN 978-1-6654-9607-0
  •  K Abdullah, I Jegham, AB Khalifa, MA Mahjoub​

| Manifestations internationales |


| Galerie |