BACHIRI, Mohamed2018-12-092018-12-092018585http://dspace.univ-msila.dz:8080//xmlui/handle/123456789/6561L’eau est un élément essentiel dans la vie. Il est donc nécessaire de la contrôler, la surveiller pour la rendre potable. Dans ce cadre des efforts ont été effectués durant ces dernières années, pour développer des méthodes de contrôle et de surveillance automatique de l’eau. Ce travail s’inscrit dans ce courant de recherche, en proposant une nouvelle approche pour le contrôle et la surveillance de la qualité des eaux potables. Ce mémoire aborde le problème de la surveillance des eaux potables en fonction des caractéristiques physicochimiques de l’eau brute à l’aide d’un modèle basé sur les techniques de l’apprentissage statistiques telles que les réseaux de neurones artificiels.la réduction de la dimensionnalité des donnée est la partie principales dans ce travail, elle consiste a retenir les variables les plus représentatives des données observées. Elle peut être utile comme étape préliminaire à tout processus d’analyse et de classification de données a fin de se concentrer sur les variables les plus importantes et réduire le cout d’exécution d’un tel processus. Notre approche par extraction permet non seulement de réduire la dimensionnalité des données mais également de détecter diverse corrélation dans les données observées.frEau propre, Surveillance, classification, Réduction de dimension, Extraction de données ,NCA, RNA, SimulationThesis