Expérience

Doctorat en Intelligence Artificielle

Sujet : Reconnaissance de texte manuscrit dans les manuscrits scientifiques arabes médiévaux et développement d'un LLM dédié.

Diplôme d'Ingénieur d'État en IA & Génie Informatique

Accès sélectif sur moyenne. Diplômé avec les Félicitations du jury.

Cycle Préparatoire Intégré en Mathématiques, Physique & Sciences de l'Ingénieur

Baccalauréat en Sciences Mathématiques (option française)

Mention Très Bien.

Doctorant Chercheur, Projet ATHAAR

Objectif : Reconnaissance automatique du Qānūn al-Masʿūdī d'al-Bīrūnī pour appuyer son édition critique.

• Construction d'un corpus de référence HTR à partir des témoins manuscrits avec Calfa Vision et PAGE-XML.
• Évaluation comparative de modèles vision-langage et de LLM en configuration zero-shot et few-shot.
• Élaboration d'une taxonomie d'erreurs et d'un classifieur automatique à base de règles.

Stagiaire Recherche, IA & Imagerie Médicale

Objectif : Segmentation d'images médicales par apprentissage few-shot.

• Revue de l'état de l'art des algorithmes de segmentation à données limitées et d'apprentissage few-shot.
• Traitement d'images IRM et TDM, compréhension de leurs spécificités et formats.
• Développement d'un modèle de segmentation basé sur l'architecture U-Net en configuration few-shot.

Développeur Bénévole Vision par Ordinateur

Objectif : Plateforme intelligente de traduction temps réel langue des signes vers texte pour personnes sourdes et muettes.

• Revue de l'état de l'art des méthodes de détection et segmentation de mains.
• Développement d'un algorithme CNN de reconnaissance de gestes.
• Création d'une interface et déploiement avec Flask et OpenCV.

Stagiaire Vision par Ordinateur

Objectif : Solution intelligente de segmentation des zones endommagées de véhicules pour l'évaluation automatique des assurances.

• Collecte et traitement d'images automobiles avec Python, Selenium et Scrapy.
• Implémentation d'un CNN de classification de véhicules endommagés avec PyTorch.
• Développement d'un algorithme de vérification de plaque d'immatriculation combinant CNN et OCR.

Stagiaire IA & Traitement d'Images

Objectif : Détection d'équipements de protection individuelle (EPI) à partir de vidéo pour réduire les risques opérationnels en milieu industriel.

• Constitution d'un jeu de données structuré contenant diverses classes d'EPI.
• Conception d'un algorithme de détection et reconnaissance d'EPI basé sur CNN.

Chargé de TP, 32h de travaux pratiques

Objectif : Enseignement en algorithmique et en intelligence artificielle en licence.

• Algorithmique (L1) : 26h de TP Python portant sur les tris et la complexité.
• Intelligence Artificielle (CUPGE, 2ᵉ année) : 6h de TP.

Encadrement d'un stage de recherche M2

Objectif : Annotation de corpus pour le projet ATHAAR.

• Définition de la stratégie d'annotation et rédaction d'un guide d'annotation détaillé.