Le capital humain facteur déterminant de la qualité de service public au Ministère de l’Education Nationale du Maroc

La qualité de service public est devenue une nécessité au département de l’Education Nationale du Maroc. La Direction des Ressources Humaines et de la formation des cadres a lancé une étude analytique quantitative et qualitative sur les contraintes et les conditions ergonomiques de travail ainsi que les besoins de ses fonctionnaires. La principale contrainte relevée s’est focalisée sur une actualisation discontinue du système informatique de la gestion intégrée du personnel, avec un taux d’insatisfaction de 61.76%. De même, le besoin le plus demandé est la formation continue en informatique, avec un taux de 85.29%. La nécessité d’analyser et développer les compétences des fonctionnaires ainsi que leurs satisfactions personnelles et professionnelles est une nécessité absolue.

Méthodes d’optimisation multicritères pour la sélection de réseaux dans un environnement hétérogène

L’objectif de ce chapitre est de mettre l’accent sur la sélection de réseaux dans un environnement hétérogène en se basant sur la notion de qualité de service (QoS). L’objectif principal pour un environnement hétérogène est de concrétiser le concept Always Best Connected (ABC) en offrant aux utilisateurs mobiles la possibilité de tirer profit des réseaux ayant des performances différentes. De nos jours, nous avons une variété de technologies d’accès radio, les WLAN, essentiellement l’IEEE 802.11 et les réseaux cellulaires (UMTS, HSPA et le LTE). Cette variété constitue l’environnement hétérogène. La procédure de sélection de réseau consiste à sélectionner le meilleur réseau parmi ceux disponibles. Cependant, le grand nombre de paramètres impliqués dans le processus de sélection (le coût d’utilisation, la QoS, l’énergie consommée) rend la décision très difficile et complexe.

Le déchargement intelligent des calculs dans le contexte du Mobile Cloud Computing

Dans le contexte du Mobile Cloud Computing (MCC), le mécanisme de décision de déchargement devrait déterminer le fournisseur de Cloud approprié en considérant la qualité de service (QoS) offerte et le coût des ressources de calcul et de stockage dédiées à une requête d’utilisateur. Ce contexte dynamique multiréseau d’accès et multiCloud nécessite d’enrichir les mécanismes de décision de déchargement par des outils d’intelligence artificielle (IA), permettant une décision multicritère répondant au mieux à des besoins des utilisateurs mobiles en monde réel. Dans un tel contexte, ce chapitre traite des différentes applications d’IA pour optimiser l’efficacité de déchargement de point de vue d’utilisateurs mobiles, fournisseurs du Cloud et fournisseurs des réseaux d’accès.

Optimisation des réseaux à l’aide des techniques de l’intelligence artificielle

L’optimisation du réseau, la maintenance prédictive, les assistants virtuels sont des exemples de cas où l’intelligence artificielle (IA) a eu un impact sur le secteur des télécommunications. Ce chapitre est dédié à définir les différentes techniques intelligentes utilisées habituellement dans le secteur des télécommunications en passant par les systèmes experts, l’apprentissage automatique, les systèmes multi-agents, mais aussi l’Internet des Objets et les Big Data. Le chapitre se focalisera en particulier sur les quatre aspects de l’optimisation réseau, à savoir les performances du réseau, la qualité de service, la sécurité et la consommation d’énergie. Pour chacun de ces critères, nous allons expliquer en quoi consiste leur optimisation et comment l’IA contribue à une meilleure utilisation.