Présentation et Thématiques de recherche
L’équipe RT se consacre aux défis des réseaux sans fil contraints et aux systèmes d’aide à la décision. Ses recherches visent à lever les verrous technologiques liés à la sécurité, à l’efficacité énergétique et à la fiabilité des transmissions dans des environnements de plus en plus connectés et mobiles.
Gestion des ressources et aide à la décision
Ce premier axe de recherche s’applique principalement aux domaines du smart-building (bâtiments intelligents), de l’e-santé et de l’Internet des Objets (IoT). L’équipe développe :
Optimisation énergétique : des solutions algorithmiques pour réduire la consommation de bande passante et prolonger la durée de vie des réseaux de capteurs.
Cybersécurité : l’intégration de la technologie blockchain et de mécanismes de détection pour contrer les nœuds malveillants et sécuriser le routage.
Intelligence Artificielle : des algorithmes de détection précoce pour les urgences médicales et des solutions de traitement de données massives (Hadoop, Hive) pour la collecte d’informations à grande échelle
Systèmes autonomes communicants
Dédié aux véhicules autonomes, aux drones (UAV) et aux réseaux industriels, cet axe porte sur la fluidité et la rapidité des échanges :
Mobilité et Routage : développement de protocoles pour les réseaux véhiculaires (VANET) basés sur des indicateurs prédictifs de rupture de lien.
Latence et Fiabilité : optimisation des techniques d’accès au canal pour garantir des délais de transmission ultra-courts, essentiels pour la sécurité des véhicules autonomes.
Perception distribuée et Jumeau numérique : conception de solutions de communication pour améliorer la commande des véhicules via une meilleure perception de leur environnement, ainsi que la création de simulations numériques pour évaluer la durabilité de la mobilité urbaine.
Les membres de l'équipe
Membres permanents
Doctorants
Abat Teffera Yalemsew
Doctorant(e)
Al Haj Hassan Jomana
Doctorant(e)
Belgacem Ouahiba
Doctorant(e)
Bou Ghannam Nancy
Doctorant(e)
Djenane Mouloud Amine
Doctorant(e)
Freihat Mushir-Mustafa
Doctorant(e)
Ismail Sarah
Doctorant(e)
Javadi Monire
Doctorant(e)
Mejbri Hadhami
Doctorant(e)
Rezk Marianna
Doctorant(e)
Activités de recherche
Aucune actualite pour le moment.
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Fed-DCSRW: a privacy-preserving, dynamic client selection framework for heterogeneous federated learning via roulette wheel mechanism (2026) ArticleCluster Computing
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International Journal of Computing and Digital Systems
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Recherche et formations
Approche d’Apprentissage fédéré mutli-objectif : vers une gestion de l’énergie efficiente et adaptative dans les bâtiments intelligents
Aline ABBOUD
Directeur(s) de thèse : Abdelhafid ABOUAISSA - Ahmad SHAHIN
Conception d’un regroupement intelligent et d’une consommation d’énergie équilibrée dans un réseau de capteurs à l’aide de l’apprentissage automatique
Mohammadreza KAGHAZGARAN
Directeur(s) de thèse : Abdelhafid ABOUAISSA - Jaafar GABER
De la multidiffusion dans les réseaux filaires au réseaux sans fil auto-mobiles
Benoît Hilt
Contacter l'équipe
Responsable de l'équipe
Pr Abdelhafid ABOUAISSA
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Equipe RT
- IUT Colmar, 34 rue du Grillenbreit, 68000 Colmar
Depuis la gare de Colmar :
- prendre la ligne 4 jusqu’à l’arrêt Grillenbreit.
Depuis l’autoroute A35 :
- prendre la D201, direction “rue du Rhin”, l’IUT est à 5 minutes de voiture.