Application de bureau multiplateforme pour un système de pointage intelligent en temps réel par reconnaissance faciale ‘YOLOv11+FaceNet’

Abstract

Le suivi d’assiduité constitue un enjeu majeur pour les entreprises et administrations souhaitant optimiser la gestion du temps. L’intelligence artificielle, et en particulier la reconnaissance faciale, offre des solutions innovantes pour un pointage rapide, sécurisé et fiable. Cette étude vise à concevoir un système de pointage intelligent. Nous avons développé une application de bureau multiplateforme à l’aide d’Electron.js (un outil permettant de créer des interfaces desktop avec des technologies web), dans laquelle nous avons intégré un système de reconnaissance faciale basé sur une combinaison des modèles YOLOv11 pour la détection des visages et FaceNet pour leur identification. La reconnaissance faciale repose sur une base de données SQLite, dans laquelle sont stockées les informations des employés. L’ensemble est relié de manière fluide et modulaire via un serveur Python Flask, assurant la communication entre l’interface utilisateur et les modèles d’intelligence artificielle. Un calendrier interactif permet de visualiser les états de présence par demi-journée. Les tests réalisés ont démontré un bon taux de précision ainsi qu’une réactivité satisfaisante dans un environnement réel. Cette solution s’inscrit dans une démarche de modernisation de la gestion des ressources humaines, en alliant efficacité, ergonomie et automatisation