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                <authority type="jury">Président : Pr Tiguiane YELEMOU, Professeur titulaire, Université Nazi BONI, Burkina Faso</authority>
                <authority type="jury">Rapporteur : Pr Marcellin BROU, Professeur titulaire, Institut National Polytechnique Félix Houphouët-Boigny, Côte d’Ivoire</authority>
                <authority type="jury">Rapporteur : Dr Borlli Michel Jonas SOME, Maître de Conférences, Université Nazi BONI, Burkina Faso</authority>
                <authority type="jury">Examinateur : Dr Sèmèvo Arnaud R. M. AHOUANDJINOU, Maître de Conférences, Université d’Abomey-Calavi, Be`nin</authority>
                <authority type="jury">Directeur de thèse : Dr Abdoulaye SERE, Maître de Conférences, Université Nazi BONI, Burkina Faso</authority>
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            <abstract xml:lang="en">
              <p>This thesis focuses on improving traffic flow and managing emergency situations on urban roads byleveraging advanced techniques such as Vehicular Ad Hoc Networks (VANETs), Deep Learning, Graph Theory,and the Internet of Things (IoT). The main objective is to address road congestion issues and facilitate themovement of emergency vehicles while ensuring intelligent monitoring of road infrastructure conditions.As urbanization accelerates worldwide, smart cities face mounting challenges in traffic management. Dailytraffic congestion, the struggle of emergency vehicles to navigate crowded streets, and deteriorating roadinfrastructure pose significant threats to both urban mobility and public safety. This raises a critical question :How can we optimize traffic flow, ensure rapid emergency response, and effectively monitor road conditionswithout extensive infrastructure investments ? This research explores how cutting-edge technologies—includingvehicular ad hoc networks (VANETs), artificial intelligence, and the Internet of Things—can provide innovativesolutions to these pressing urban challenges.To address this challenge, this research pursues several complementary objectives : proposing a saturationdetection approach based on traffic flow monitoring ; proposing an intelligent priority management system foremergency vehicles through dynamic traffic light control ; developing a hybrid traffic light detection methodcombining the Hough Transform, RANSAC, and YOLOv8 ; proposing an automated pothole detection methodusing a multi-method approach that fuses classical computer vision techniques with deep neural networksto achieve high detection accuracy ; integrating traffic sign recognition to enhance overall environmentalperception ; and finally, evaluating network performance in terms of latency and delivery rate in VANETsimulation scenarios with Road Side Units (RSUs).First, we present an overview of combined approaches in image processing, graph theory, and vehicularcommunication. Then, we propose a methodology for optimizing urban traffic for emergency vehicles usingartificial intelligence and IoT, as well as a traffic saturation detection system based on inter-vehicle and RSUcommunication. By modeling urban intersections with graph theory and dynamically prioritizing emergencyvehicles, we optimize routes in real time. Concurrently, a visual detection method is introduced, combining theHough Transform, RANSAC, and YOLOv8 for precise recognition of traffic lights and road signs. A pothole detection method is also developed, integrating wavelet analysis, RANSAC-based surface modeling, andhigh-precision post-processing of YOLOv8 detections with Test Time Augmentation (TTA) and multi-scaleanalysis, enabling predictive maintenance of road infrastructure.The results demonstrate significant improvements in traffic management, reducing not only congestion butalso emergency vehicle response times, while enabling automated monitoring of road conditions with goodaccuracy. This integrated approach could contribute to saving lives by optimizing emergency interventions andpreventing accidents related to road degradation. This study paves the way for an intelligent and responsiveurban road network that meets the safety, efficiency, and predictive maintenance needs of smart cities.</p>
            </abstract>
            <abstract xml:lang="fr">
              <p>Cette thèse concerne l’amélioration de la fluidité du trafic et la gestion des situations d’urgence sur lesroutes urbaines en utilisant des techniques avancées telles que les réseaux véhiculaires ad hoc (VANET), leDeep Learning, la théorie des graphes et l’Internet des Objets (IoT). Le principal objectif est de résoudre leproblème de congestion routière et de faciliter le déplacement des véhicules d’urgence tout en assurant unesurveillance intelligente de l’état des infrastructures routières.Dans un contexte d’urbanisation croissante, la gestion efficace du trafic routier représente un défi majeurpour les villes intelligentes. Les congestions routières récurrentes, les difficultés rencontrées par les véhiculesd’urgence pour traverser rapidement les zones urbaines, ainsi que la dégradation progressive des infrastructuresroutières engendrent des problématiques critiques tant en termes de mobilité que de sécurité publique. Commentpeut-on alors optimiser la fluidité du trafic urbain, faciliter le passage des véhicules d’urgence et surveillerl’état des chaussées en minimisant les infrastructures additionnelles, tout en s’appuyant sur les technologiesémergentes comme les réseaux véhiculaires ad hoc, l’intelligence artificielle et l’Internet des Objets ?Pour répondre à cette problématique, cette recherche poursuit plusieurs objectifs complémentaires :proposer une approche de détection de la saturation routière basée sur la surveillance des flux de trafic ;proposer une approche intelligente de gestion prioritaire des véhicules d’urgence en modifiant dynamiquementles feux de circulation ; proposer une méthode hybride de détection des feux de signalisation combinantla transformée de Hough, RANSAC et YOLOv8 ; proposer une approche de détection automatisée desnids-de-poule utilisant une approche multi-méthodologique fusionnant les techniques classiques de visionpar ordinateur et les réseaux de neurones profonds pour atteindre une bonne précision de la détection ;intégrer également la reconnaissance des panneaux de signalisation pour renforcer la perception globale del’environnement routier ; enfin, évaluer les performances réseau en termes de latence et de taux de livraisondans des scénarios VANET simulés avec RSU.Dans un premier temps, nous présentons les généralités sur les approches combinées de traitementd’image, de théorie des graphes et de communication véhiculaire. Ensuite, nous proposons une méthodologied’optimisation du trafic urbain pour les véhicules d’urgence à l’aide de l’intelligence artificielle et de l’IoT, ainsi qu’un système de détection de la saturation du trafic fondé sur la communication inter-véhicules et lesinfrastructures RSU. À travers la modélisation des intersections urbaines par la théorie des graphes et lapriorisation dynamique des véhicules d’urgence, nous optimisons les itinéraires en temps réel. Parallèlement,une méthode de détection visuelle est introduite, combinant la transformée de Hough, RANSAC et YOLOv8pour la reconnaissance précise des feux tricolores et des panneaux de signalisation. Une méthode de détectiondes nids-de-poule est également développé, intégrant l’analyse par ondelettes, les techniques RANSAC pourla modélisation de surface, et le post-traitement haute précision des détections YOLOv8 avec Test TimeAugmentation (TTA) et analyse multi-échelle, permettant une maintenance prédictive des infrastructuresroutières.Les résultats de cette recherche montrent une amélioration dans la gestion du trafic, réduisant nonseulement les embouteillages mais aussi le temps de réponse des véhicules d’urgence, tout en permettant unesurveillance automatisée de l’état des chaussées avec une bonne précision. Cette approche intégrée pourraitcontribuer à sauver des vies en optimisant les interventions d’urgence et en prévenant les accidents liés à ladégradation routière. Cette étude ouvre la voie à un réseau routier urbain intelligent et réactif, répondantaux besoins de sécurité, d’efficacité et de maintenance prédictive des infrastructures de Smart City.</p>
            </abstract>
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