Ce rapport de projet de fin d'études (PFE), intitulé « Conception et Implémentation d'un Pipeline de Jumelage Intelligent des Contrats Eau et Électricité pour l'Unification des Référentiels Clients et La Construction d'un Golden Record au sein de la SRM Oriental », a été réalisé en 2026 par Hiba MEJDOUBI au sein de Société Régionale Multiservices Oriental. Il a été soutenu à EHEI. Il relève du domaine Informatique. Le rapport complet compte 90 pages, rédigé en Français.

Ce Projet de Fin d'Études s'inscrit dans le cadre de la réforme structurelle du secteur de la distribution au Maroc, initiée par la Loi n°83-21, qui vise à harmoniser la gestion des services d'eau et d'électricité. L'objectif principal de cette étude est de concevoir et de mettre en œuvre une solution de jumelage des contrats pour la Société Régionale Multiservices Oriental, afin de pallier la fragmentation des données résultant de la coexistence des systèmes de la Régie Autonome de Distribution d'Eau et d'Électricité d'Oujda (RADEEO) et de l'Office National de l'Électricité et de l'Eau potable (ONEE). Le présent rapport est structuré en trois chapitres. Il débute par une analyse approfondie du contexte institutionnel et des missions de la SRM, comme exposé dans le premier chapitre, permettant de circonscrire les enjeux stratégiques inhérents à cette transition. Cette phase diagnostique a conduit à l'élaboration d'une méthodologie rigoureuse de conception et de modélisation, présentée au deuxième chapitre. Cette dernière détaille les processus d'audit et de normalisation des données, essentiels à la constitution d'un « Golden Record » et à l'établissement d'un Référentiel Client Unique (RCU) fiable et cohérent. Par la suite, la phase de réalisation, décrite au troisième chapitre, concrétise cette approche par le développement d'un pipeline Python automatisé. Ce dernier a été testé avec succès sur la localité d'Ahfir, combinant des techniques de jumelage strict basé sur le Numéro d'Identification National et multicritères. Cette simulation valide la faisabilité technique du projet et démontre son impact significatif sur l'efficacité opérationnelle de la SRM Oriental. De plus, l'étude intègre une dimension prédictive via l'analyse des données de consommation. Des modèles de Machine Learning ont été développés et déployés pour la détection d'anomalies de comptage, permettant une identification précise des irrégularités de consommation et contribuant ainsi à l'optimisation de la gestion des ressources. En somme, ce projet fournit à la SRM Oriental un outil décisionnel stratégique, indispensable à la réussite de sa transformation digitale et à l'optimisation de la gestion de son infrastructure régionale.