Hamza El Khoukhi

Projets de recherche

2019 - 2022 : HOLSYS Projet

+

Partenaires : IRESEN / GEP / UIR, Maroc

L’objectif principal de ce projet était de développer un système intelligent de gestion énergétique des bâtiments basé sur l’IoT et le Big Data. La plateforme visait à collecter et traiter en temps réel les flux de données à l’aide d’algorithmes d’apprentissage automatique. Elle permettait d’optimiser la consommation énergétique en fonction de la production et de la demande prévues.

2018 - 2019 : MIGRID Projet

+

Partenaires : USAID-PEER Project, UIR, Maroc

L’objectif principal de ce projet était de développer une plateforme holistique intégrant les microréseaux intelligents et la production/stockage d’énergie renouvelable pour des bâtiments à haute efficacité énergétique. Trois axes de recherche ont été abordés : l’intégration des énergies renouvelables et la gestion de la demande, la contextualisation et le traitement des données, ainsi que les TIC pour l’interconnexion des composants.

2017 : SELFSERV Projet

+

Partenaires : VLIR-UOS, Anvers, Belgique

L’objectif principal du projet SELFSERV était de développer une plateforme logicielle innovante pour la téléassistance des patients diabétiques. Elle combine le modèle de « self-service » des communautés orientées services avec des mécanismes de contrôle adaptatif basés sur le traitement d’événements complexes. La plateforme a été testée à petite échelle afin d’évaluer son efficacité et sa rentabilité.

📚 Publications

1. Journaux

• ELKHOUKHI, H., NAITMALEK, Y., BAKHOUYA, M., BEROUINE, A., KHARBOUCH, A., LACHHAB, F., ... & ESSAAIDI, M. (2020). A platform architecture for occupancy detection using stream processing and machine learning approaches. Concurrency and Computation: Practice and Experience, 32(17), e5651.
• ELKHOUKHI, H., BAKHOUYA, M., EL OUADGHIRI, D., & HANIFI, M. (2022). Using stream data processing for real-time occupancy detection in smart buildings. Sensors, 22(6), 2371.
• KHARBOUCH, A., NAITMALEK, Y., ELKHOUKHI, H., BAKHOUYA, M., DE FLORIO, V., EL OUADGHIRI, M. D., ... & BLONDIA, C. (2019). IoT and Big Data technologies for monitoring and processing real-time healthcare data. International Journal of Distributed Systems and Technologies (IJDST), 10(4), 17–30.
• KHARBOUCH, A., BEROUINE, A., ELKHOUKHI, H., BERRABAH, S., BAKHOUYA, M., EL OUADGHIRI, D., & GABER, J. (2022). Internet-of-Things based hardware-in-the-loop framework for model-predictive-control of smart building ventilation. Sensors, 22(20), 7978.
• ELKHOUKHI, H., BAKHOUYA, M., ELMOUATAMID, A., EL OUADGHIRI, D., & GABER, J. (2024). A review of occupancy sensing technologies and approaches in smart buildings. International Journal of RF Technologies: Research and Applications.
• ELKHOUKHI, H., CHAPELLE, F., MEZOUAR, Y., & LAPUSTA, Y. The use of reinforcement learning for controlling the behavior of the antagonistic shape memory alloy actuator in soft robotic systems. Under review in Sensors and Actuators A: Physical.

2. Conférences

• ELKHOUKHI, H., BAKHOUYA, M., HANIFI, M., & EL OUADGHIRI, D. (2019, November). On the use of deep learning approaches for occupancy prediction in energy efficient buildings. 2019 7th International Renewable and Sustainable Energy Conference (IRSEC). IEEE.
• KHARBOUCH, A., EL KHOUKHI, H., NAIT MALEK, Y., BAKHOUYA, M., DE FLORIO, V., EL OUADGHIRI, D., ... & BLONDIA, C. (2018). Towards an IoT and Big Data analytics platform for the definition of diabetes telecare services. Smart Application and Data Analysis for Smart Cities (SADASC’18).
• ELKHOUKHI, H., NAITMALEK, Y., BEROUINE, A., BAKHOUYA, M., ELOUADGHIRI, D., & ESSAAIDI, M. (2018). Towards a real-time occupancy detection approach for smart buildings. Procedia Computer Science, 134, 114–120.
• MALEK, Y. N., KHARBOUCH, A., EL KHOUKHI, H., BAKHOUYA, M., DE FLORIO, V., EL OUADGHIRI, D., ... & BLONDIA, C. (2017). On the use of IoT and Big Data technologies for real-time monitoring and data processing. Procedia Computer Science, 113, 429–434.
• KABIR, RAAID, ET AL. (2024). Photovoltaic power forecasting using neural networks for short and medium-term dependencies. IEEE Texas Power and Energy Conference (TPEC).

3. Brevet d’invention

• ELKHOUKHI, H., BAKHOUYA, M., KHARBOUCH, A., et al. (2020). Procédé de détection préventive de l’hypoglycémie en temps réel. Brevet : MA43608A1 — A61B5/00; A61B5/02.

Télécharger mon CV

Vous pouvez télécharger mon CV en cliquant sur le bouton ci-dessous :

Enseignement & Encadrement

• ATER à Toulouse 2
• Cours : IoT, Cloud Computing, IA
• Encadrement de projets de licence et master
journée Mecatronic ENSET MOHAMMEDIA

Activités Enseignement

Contact