| Titre : | AI Beauty Skin Advisor |
| Auteurs : | Deghbadj Hibat El Rahmen Fatiha, Auteur ; Atig Chaimaa, Auteur ; Rahmani mohamed el hadi, Directeur de thèse |
| Type de document : | texte manuscrit |
| Editeur : | Université de Saïda – Dr. Moulay Tahar – Faculté des Mathématiques, de l’Informatique et des Télécommunications, 2025/2026 |
| Format : | 80 ص |
| Accompagnement : | CD |
| Langues: | Français |
| Index. décimale : | BUC-M 008549 |
| Catégories : |
Master en informatique Spécialité : l'intelligente Artificielle |
| Résumé : |
ملخص
العربية باللغة ملخص العمل هذا من الرئيسي الهدف .بالبشرة والعناية الجمال مجال في المطبقة الذكية األنظمة تطوير ضمن البحث هذا يندرج التوليدي االصطناعي الذكاء على يعتمد التجميل لمنتجات توصية نظام وإنجاز تصميم هو. الحتياجاتهم المناسبة المنتجات اختيار في صعوبة المستخدمون يواجه ،التجميل مستحضرات سوق وغنى تنوع ظل في مخصصة توصيات وتقديم خدمالمست بشرة خصائص تحليل على ً قادرا ً ذكيا ًحال اقترحنا ،اإلشكالية هذه ولمعالجة .الخاصة. دقة وتحسين المستخدمين تفضيالت بنمذجة يسمح مما ،العصبية والشبكات اآللي التعلم تقنيات على النظام هذا يعتمد الحقيقي الوقت في التوصيات توليد ثم ،معالجتها ،البيانات جمع تشمل كاملة معمارية تصميم تم كما .االقتراحات. مخصصة ،دقيقة توصيات تقديم خالل من المستخدم تجربة كبير بشكل يحسن النهج هذا أن ليهاع المحصل النتائج ُظهر ت وديناميكية. Abstract Yoursummary in English This thesis is part of the development of intelligent systems applied to the field of beauty and skincare. The main objective of this work is the design and implementation of a cosmetic product recommendation system based on generative artificial intelligence. In a context where the cosmetics market is highly rich and diverse, users often face difficulties in selecting products that are suitable for their specific needs. To address this issue, we propose an intelligent solution capable of analyzing the user’s skin characteristics and generating personalized recommendations. The system is based on machine learning techniques and neural networks, allowing it to model user preferences and improve the relevance of the suggested products. A complete architecture has been designed, including data collection, data processing, and real-time recommendation generation. The obtained results show that the proposed approach significantly enhances user experience by providing accurate, personalized, and dynamic recommendations. Résumé Votre résumé en français Ce mémoire s’inscrit dans le cadre du développement des systèmes intelligents appliqués au domaine de la beauté et des soins de la peau, L’objectif principal de ce travail est la conception et la réalisation d’un système de recommandation de produits cosmétiques basé sur l’intelligence artificielle générative. Dans un contexte où le marché cosmétique est riche et diversifié, les utilisateurs rencontrent souvent des difficultés à choisir des produits adaptés à leurs besoins spécifiques. Afin de répondre à cette problématique, nous avons proposé une solution intelligente capable d’analyser les caractéristiques de la peau de l’utilisateur et de générer des recommandations personnalisées. Ce système repose sur des techniques d’apprentissage automatique et de réseaux de neurones, permettant de modéliser les préférences des utilisateurs et d’améliorer la pertinence des suggestions proposées. Une architecture complète a été conçue, incluant la collecte des données, leur traitement, ainsi que la génération de recommandations en temps réel. Les résultats obtenus montrent que l’approche proposée permet d’améliorer significativement l’expérience utilisateur en offrant des recommandations adaptées, précises et dynamiques. 79 |
| Note de contenu : |
Sommaire :
Remerciements …………………….……………………................................................................... Dédicace……………………………………………………………………………………………… Liste Des Figure …………………………………………………………………………................... Liste des Tableaux …………………………………………………………………………………… introduction gènèrale.........................................................................................................................11 Chapitre 1 : Les systèmes de recommandation (Beauty & Skin care) Introduction .....................................................................................................................................14 1.1 Définition d'un système de recommandation...............................................................................14 1.2 Importance dans le domaine de la beauté..................................................................................15 1.2.1 Les systèmes de recommandation permettent .........................................................................15 1.3 Approches utilisées pour la recommandation ............................................................................15 1.3.1 Le filtrage collaboratif (Collaborative Filtering)......................................................................15 1.3.2 Filtrage basé sur le contenu (Content-Based Filtering)............................................................16 1.3.3 Filtrage hybride (Hybrid Filtering)...........................................................................................17 1.4 Technologies utilisées.................................................................................................................18 1.4.1 Machine Learning (ML) :........................................................................................................18 1.4.2 Natural Language Processing (NLP) : ....................................................................................19 1.5 Applications des systèmes de recommandation dans le domaine de la beauté : .......................19 1.5.1 Personnalisation des produits skincare : ..................................................................................19 1.5.2 Recommandation de maquillage :............................................................................................19 1.5.3 Exemples réels :........................................................................................................................19 1.6 Défis des systèmes de recommandation dans la beauté:.............................................................20 1.6.1 Problème de données :..............................................................................................................20 1.6.2 Personnalisation complexe :.....................................................................................................20 1.6.3 Évolution des besoins :............................................................................................................20 1.7 Importance des systèmes de recommandation :..........................................................................20 Conclusion .......................................................................................................................................21 Chapitre 2 : L’Intelligence Artificielle Générative Introduction......................................................................................................................................23 2.1 Définition de l’Intelligence Artificielle Générative...................................................................24 2 .2 Différence entre l’IA classique et l’IA générative ...................................................................24 2.3artificielle au service du diagnostic de peau...............................................................................24 2.4 Les avantages de l’intelligence artificielle dans le diagnostic de peau.....................................25 2.5 Limites et défis de l’Intelligence Artificielle Générative.........................................................26 2.6 Domaine de la beauté et du skincare........................................................................................26 Conclusion.......................................................................................................................................27 Chapitre 3: Conception (diagramme de votre application) Introduction...................................................................................................................................29 L’utilisation de diagramme.............................................................................................................29 1.1 Définition d’un diagramme : ...................................................................................................29 1.2 Caractéristiques des diagrammes UML :.................................................................................29 1.3 Concepts d’UML : ..................................................................................................................29 2 Architecture générale du système ..............................................................................................29 2.1 Vue d’ensemble .......................................................................................................................29 2.2 Description des modules..........................................................................................................30 2.2.1 Module Recommandation ...................................................................................................30 2.2.2 Module Analyse IA...............................................................................................................30 2.2.3 Module Chatbot.....................................................................................................................30 2.3 Schéma d’architecture...............................................................................................................30 3 Diagrammes UML.......................................................................................................................30 3.1 Diagramme de cas d’utilisation.................................................................................................30 3.1.1 Acteurs identifiés...................................................................................................................30 3.1.2 Cas d’utilisation......................................................................................................................31 3.1.3 Schéma du diagramme...........................................................................................................31 3.2 Diagramme de séquence............................................................................................................31 3.2.1 Scénario 1 : Recommandation................................................................................................31 3.2.2 Scénario 2 : Analyse de peau..................................................................................................32 3.2.3 Scénario 3 : Chatbot................................................................................................................33 3.3 Diagramme de classes................................................................................................................34 3.3.1 Classes principales...................................................................................................................34 3.3.2 Attributs et méthodes (exemple)..............................................................................................34 3.4 Diagramme d’activité.................................................................................................................35 3.4.1 Processus complet....................................................................................................................35 4 Modélisation de la base de données..............................................................................................35 4.1 Dictionnaire de données............................................................................................................36 4.1.1 Table Utilisateurs....................................................................................................................36 4.1.2 Table Produits.........................................................................................................................36 4.1.3 Table Messages.......................................................................................................................37 4.1.4 Table Analyses........................................................................................................................37 4.2 Schéma relationnel (MCD/MLD)..............................................................................................37 5 Conception des interfaces utilisateur.............................................................................................37. 5.1 Interface de recommandation......................................................................................................37 5.2 Interface d’analyse IA.................................................................................................................37 5.3 Interface chatbot.........................................................................................................................37 5.4 Maquette globale........................................................................................................................37 Conclusion.......................................................................................................................................38 Chapitre 4: Implémentation (contient les outils que vous avez utilisé, le prompt que vous avez utilisé pour entrainer chatgpt avec explication comment avez vous fait, et les captures d'ecran de votre app) Introduction ....................................................................................................................................40 1 Environnement de développement :..............................................................................................40 1.1 Le langage de programmation : Python.....................................................................................40 1.2 Le framework d’interface : Streamlit..........................................................................................41 1.3 La bibliothèque de gestion des données : Pandas......................................................................42 1.4 La bibliothèque de calcul numérique : NumPy...........................................................................43 1.5 Le framework d’intelligence artificielle : TensorFlow / Keras...................................................44 10.5 .1 Le fonctionnement général du chatbot :................................................................................67 10.5.2 La restriction du domaine (seulement les soins de la peau) :.................................................68 10.5 .3 L'analyse des mots-clés (keywords) :....................................................................................68 10.5.4 Les réponses aléatoires (random responses) :.........................................................................68 10.5.5 La fonction fallback_answer() :..............................................................................................69 10.5.6 Le chatbot externe (Tawk.to) :...............................................................................................70 11 Tests et résultats :.........................................................................................................................70 11.1 Test du système de recommandation :.......................................................................................70 11.2 Test du module d'analyse IA (AI Skin Analysis) :....................................................................70 11.2.1 Comment nous avons testé :...................................................................................................70 11.3 Test du chatbot :........................................................................................................................71 11.3.1 Comment nous avons testé....................................................................................................71 12.1 Récapitulatif de ce qui a été fait :.............................................................................................71 12.2 Les technologies utilisées :.......................................................................................................72 12.3 Les points forts de l'application :..............................................................................................72. 12.4 Les limites actuelles..................................................................................................................72 12.5 Perspectives d'amélioration (futur) :.........................................................................................73. Conclusion........................................................................................................................................74 CONCLUSION GÉNÉRALE.........................................................................................................76 Liste des Figures……………………………………………………………………… Figure 1.1 : Diagramme de cas d'utilisation Skincare………………………………………….......31 Figure1.2 : Diagramme de séquence Skincare………………………………………………......32 Figure 1.3 : Diagramme de séquence Analyse de peau…………………………………………..33 Figure 1.4 : Diagramme de séquence : Chatbot……………………………………………….....34 Figure 1.5 : Diagramme des relations entre l’utilisateur, les analyses, recommandations et le Chatbot…………………………………………………………………………………………......35 Figure 1.6 : Diagramme d’activité du processus complet du système…………………………...36 Figure 4.1 : Interface du système de recommandation et analyse IA ……….......…........……....52 Figure 4.2 : Interface du chatbot intelligent……………………………………………...............52 Figure 4.1.1 : Interface du système de recommendation………………………………………...59 La figure 4.1.2 : ci-dessous montre l'interface de l'analyse IA. ………………………….........61 La figure 4 .1.3 : ci-dessous montre l'interface du chatbot………………………………........64 Liste des Tableaux…………………………………………………………………. Tableau 4 : Tableau récapitulatif des outils (4.2) …………………………………………..........48 Tableau 4.1 : Dataset des utilisateurs (users.csv) …………………………………………….......48 Tableau 4.2 : Indicateurs des problèmes de peau …………………………………………..........49 Tableau 3:. Dataset des produits (products.csv)………………………………….............49 Tableau 4: Dataset des interactions (interactions.csv)…………………………………................50 Tableau 5: Dataset des solutions (Skin Analysis)……………………………………...................50 Rèfèrence …………………………………………………………………………........................77 Abstract ………………………………………………………………………..............................79 |
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