| Titre : | Cartographie dynamique et modélisation prédictive des chiens errants au Maroc |
| Auteurs : | KESSOU Meryem, Auteur ; AOURASS Hiba, Auteur ; EL HAMIANI KHATAT Sarah, Auteur ; AIT EL KADI Kenza, Auteur |
| Type de document : | texte imprimé |
| Editeur : | Rabat : IAV Hassan II, 2026 |
| Format : | 126 |
| Langues: | Français |
| Mots-clés: | Application SIG mobile ; chiens errants ; cartographie interactive ; géoportail ; modélisation prédictive ; apprentissage automatique ; Rabat-Salé-Kénitra ; Maroc. |
| Résumé : | Face aux enjeux croissants de santé publique liés aux zoonoses, en particulier la rage, et à la difficulté de maîtriser la prolifération des chiens errants, il devient essentiel de doter les acteurs locaux d'outils numériques capables de recenser, cartographier, analyser et anticiper la répartition des populations canines errantes. Ces données, pourtant structurantes pour la planification des interventions sanitaires, restent aujourd'hui largement absentes, faute d'un système de recensement fiable, géolocalisé, adapté au suivi de terrain. Dans ce contexte, ce travail a abouti au développement d'un dispositif numérique intégré composé de trois composantes complémentaires. RECEM, une application mobile développée sous Flutter, permet la collecte géolocalisée des données de recensement des chiens errants en mode hors connexion avec synchronisation vers Firebase. Le géoportail Chiens Errants, développé sous React et Leaflet, assure la visualisation cartographique, les analyses spatiales et statistiques, ainsi que le calcul des indicateurs : indice de vulnérabilité sanitaire (IVS) et indice de pression reproductive (IPR). Enfin, un module prédictif basé sur l'apprentissage automatique permet d'estimer la répartition des chiens errants à partir des caractéristiques environnementales et territoriales des zones étudiées. Le géoportail permet de filtrer les données par région, préfecture ou commune, de visualiser leur distribution sur des cartes choroplèthes et d'analyser les indicateurs IVS, IPR et la densité des chiens errants afin d'appuyer la prise de décision sanitaire. Ce dispositif, expérimenté dans la région de Rabat-Salé-Kénitra, couvre l'intégralité de la chaîne numérique, du recensement de terrain à la prédiction et à l'aide à la décision, avec pour vocation d'être étendu à d'autres régions du Maroc. L'expérimentation a été menée dans la région de Rabat-Salé-Kénitra, sur un jeu de données de 582 sites et 3 338 chiens recensés, mettant en évidence une distribution spatiale contrastée, plus marquée dans les zones périurbaines. Pour la modélisation prédictive, deux modèles d'apprentissage automatique ont été testés ; le modèle XGBoost a été retenu pour ses meilleures performances. Validé sur des préfectures non utilisées lors de l'apprentissage, il atteint une précision moyenne de 83,1 % (R² = 0,73) à l'échelle préfectorale, démontrant une réelle capacité de généralisation spatiale. |
| Examinateur : | KHAYLI Mounir/MAGHRAOUI Marwa |
| Président : | MOUSSAOUI Farida |
| Rapporteur : | EL HAMIANI KHATAT Sarah/AIT EL KADI Kenza |
| En ligne : | http://10.2.0.27/PDF_CDA/uploads/PDF/KESSOU_AOURASS_2026_10806.pdf |
Exemplaires (2)
| Code-barres | Cote | Support | Localisation | Section | Disponibilité |
|---|---|---|---|---|---|
| 200042183 | 10806 | Support papier | Salle des thèses/PFE (RDC) | Ingénieur topographe | Consultation sur place Exclu du prêt |
| 200042182 | 10806 | Support papier | Salle des thèses/PFE (RDC) | Ingénieur topographe | Consultation sur place Exclu du prêt |
