Conception d’une application intelligente pour la pré-évaluation environnementale des produits agroalimentaires algériens destinés à l’exportation

Abstract

Face aux exigences croissantes du mécanisme d'ajustement carbone aux frontières (MACF) et aux défis de la transition écologique, ce mémoire présente ÉcoTrace-IA, une solution logicielle de pré-évaluation environnementale dédiée aux PME agroalimentaires algériennes. Le système repose sur un classificateur à distance euclidienne inspiré de l'algorithme K-Means, évaluant chaque produit selon 16 critères environnementaux pondérés et lui attribuant automatiquement un Éco-Grade de A à E. Trois applications complémentaires ont été développées sous Python/Tkinter : LogiClass, pour la convergence et la persistance des centroïdes ; RT-KMC, pour la classification en temps réel dans un espace bidimensionnel ; et ÉcoTrace-IA, pour la pré-évaluation multicritère et la génération de recommandations d'optimisation. L'étude de faisabilité économique confirme la viabilité commerciale du projet à travers un modèle d'abonnement annuel de 4 800 000 DA par entreprise, projeté sur la période 2027–2032, dégageant un cash flow réel positif dès la première année. Les résultats obtenus démontrent la pertinence de l'approche proposée comme levier concret au service de la durabilité industrielle algérienne. Mots-clés : ÉcoTrace-IA, évaluation environnementale, PME agroalimentaires, K-Means, distance euclidienne, Éco-Grade, intelligence artificielle, MACF, Python/Tkinter. Abstract In response to the growing requirements of the Carbon Border Adjustment Mechanism (CBAM) and the challenges of ecological transition, this thesis presents ÉcoTrace-IA, a software solution for the pre-environmental assessment of agri-food products, designed specifically for Algerian small and medium-sized enterprises. The system is based on a Euclidean distance classifier inspired by the K-Means algorithm, evaluating each product across 16 weighted environmental criteria and automatically assigning an Eco-Grade ranging from A to E. Three complementary applications were developed using Python/Tkinter : LogiClass, for centroid convergence and persistence ; RT-KMC, for real-time classification in a twodimensional space ; and ÉcoTrace-IA, for multicriteria pre-assessment and the generation of optimization recommendations. The economic feasibility study confirms the commercial viability of the project through an annual subscription model of 4,800,000 DZD per client company, projected over the 2027–2032 period, generating a positive real cash flow from the first year of operation. The results obtained demonstrate the relevance of the proposed approach as a concrete lever in support of industrial sustainability in Algeria. Keywords : ÉcoTrace-IA, environmental assessment, agri-food SMEs, K-Means, Euclidean distance, Eco-Grade, artificial intelligence, CBAM, Python/Tkinter. الملخص يقدم هذا العمل تصميم وتطوير حل برمجي مبتكر مخصص لتقييم وتصنيف األثر البيئي للمنتجات الغذائية الزراعية في لتعقيد طرق تقييم دورة الحياة التقليدية، يقترح نهجنا الجزائر. نظرا منظومة ثالثية منظمة حول ثالث تطبيقات برمجية. ً التطبيق األول، LogiClass، هو وحدة التعلم الخوارزمي. يُنفّذ هذا التطبيق خوارزمية Means-K في شكلها التكراري الكامل، ويضمن توليد مراكز التجمعات (Centroïdes (وحفظها . التطبيق الثاني، KMC-RT دة بواسطة ، هو منصة تجريبية للتصنيف الفوري. يستغل مراكز التجمعات ال ُمول LogiClass َّ للتحقق الرياضي من آلية القرار بالمسافة اإلقليدية. أما التطبيق الثالث، IA-ÉcoTrace، فهو أداة صناعية التخاذ القرار، مستقلة ومحددة. تم تطويره باستخدام لغة Python لتحديد الدرجة )مكتبتا Tkinter و(NumPy، ويوفر واجهة رسومية تفاعلية تم ّكن المصنّعين من إدخال 16معيارا بيئياً البيئية فوريا) من A إلى.(E ً تؤكد دراسة الجدوى االقتصادية قابلية المشروع للتسويق من خالل نموذج اشتراك سنوي بقيمة 4.800.000 دج لكل مؤسسة عميلة، ُمسقط على الفترة 2027–،2032 مع تحقيق تدفق نقدي حقيقي إيجابي منذ السنة األولى. تُثبت النتائج المحققة مدى مالءمة المقاربة المقترحة بوصفها رافعة فعلية لدعم االستدامة الصناعية الجزائرية. يمنح هذا النهج الثالثي، الذي يجمع بين البحث الخوارزمي والتطبيق المهني، الشركات الجزائرية أداة ملموسة الستباق المتطلبات البيئية وتحسين عمليات الصياغة البيئية. الكلمات المفتاحية :الذكاء االصطناعي، الدرجة البيئية(Grade-Éco (، خوارزميةMeans-K ، الشبكات العصبية، تقييم Python. ،ÉcoTrace-IA ،RT-KMC ،LogiClass ،الزراعية الغذائية الصناعات ،) LCA)الحياة دور