Résumé:
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
