Kande, Keba. (2026). Détection automatique des vols de téléphones : conception d'une application mobile intégrant l'intelligence artificielle. Mémoire de maîtrise, Université du Québec à Chicoutimi.
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Résumé
Le vol de smartphone représente une menace croissante dans les grandes métropoles mondiales, engendrant des conséquences graves bien au-delà de la simple perte matérielle. Les solutions de protection actuelles biométrie, localisation à distance, détection d’événements matériels partagent une limitation commune : elles interviennent toujours après que le vol est réalisé.
Ce mémoire présente Securia, un système de détection proactive du vol de smartphone fondé sur l’analyse en temps réel des capteurs embarqués et sur des techniques d’intelligence artificielle embarquée. L’approche repose sur une architecture hybride multimodale intégrant la fusion de capteurs inertiels, un moteur de détection d’anomalies entraîné sur des données de vol réelles et simulées, une couche de biométrie vocale, le tout traité localement sur l’appareil.
Une revue critique de la littérature a permis d’identifier une lacune scientifique autour de quatre axes : personnalisation comportementale, optimisation énergétique, robustesse aux variations du comportement et manque de données réalistes de vol. L’architecture proposée répond à ces lacunes tout en respectant les principes du Privacy by Design.
| Type de document: | Thèse ou mémoire de l'UQAC (Mémoire de maîtrise) |
|---|---|
| Date: | 2026 |
| Lieu de publication: | Chicoutimi |
| Programme d'étude: | 3017 - Maîtrise en informatique |
| Nombre de pages: | 111 |
| ISBN: | Non spécifié |
| Unité(s) institutionnelle(s): | Départements et unités pédagogiques > Département de l'informatique et mathématique > Programmes d'études de cycles supérieurs en informatique |
| Directeur(s), Co-directeur(s) et responsable(s): | Ménélas, Bob-Antoine-Jerry |
| Mots-clés: | accéléromètre, apprentissage automatique, biométrie comportementale, capteurs inertiels, détection d'anomalies, détection de vol de smartphone, gyroscope, intelligence artificielle embarquée, mobile sensing, optimisation énergétique, reconnaissance d'activités humaines, TensorFlow Lite |
| Déposé le: | 09 sept. 2026 17:03 |
|---|---|
| Dernière modification: | 09 sept. 2026 17:03 |
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