Élève-Ingénieur Centralien - Data Scientist & IA

A intégré le Center of Complex Systems and Interactions de l'École Centrale Casablanca afin de mener des recherches appliquées à la cybersécurité ferroviaire.

• A conçu et développé une plateforme de génération de jeux de données distribués non-IID.
• A mis en place un pipeline de benchmarking pour les Systèmes de Détection d'Intrusion (IDS) basé sur l'apprentissage fédéré.
• A intégré un copilote IA multi-agents (RAG) pour assister les analystes de sécurité.
• A développé un système de reporting automatisé pour faciliter l'interprétation des résultats.
• A généré des sites virtuels non-IID en appliquant des méthodes de Clustering et la distribution de Dirichlet.
• A quantifié la qualité fédérée des données via trois indices de fédérabelité bornés sur l'intervalle [0, 1].
• A réalisé une évaluation comparative des performances de modèles d'IA (Machine Learning et Deep Learning) appliqués aux IDS.
• A analysé et comparé trois paradigmes majeurs d'apprentissage : Centralisé, Distribué et Fédéré.

A rejoint BRIGH SUD pour concevoir des solutions prédictives visant à optimiser la chaîne de production industrielle.

• A conçu et développé un modèle de Machine Learning pour automatiser le contrôle qualité sur la chaîne.
• A mis en œuvre des algorithmes d'apprentissage supervisé pour améliorer la performance de la production.
• A développé un module de classification pour prédire de manière automatique la conformité des produits dès leur fabrication.
• A implémenté un modèle de régression pour estimer les coûts financiers de rebut potentiels.
• A produit des analyses descriptives et prédictives facilitant une prise de décision rapide en cas de non-conformité.
• A réalisé l'étape de Feature Engineering pour maximiser les performances de prédiction des algorithmes.
• A appliqué la classification ABC pour prioriser les corrections sur les anomalies détectées.

A collaboré avec LEYTON et l'École Centrale Casablanca sur un projet d'innovation centré sur l'automatisation du cycle de vie des repositories GitHub.

• A conçu et développé la plateforme DOCUBOT selon le concept 'One Repository, Everything Connected'.
• A automatisé la génération de documentations clés incluant les fichiers README, API, CHANGELOG, ARCHITECTURE et ONBOARDING.
• A mis en place un système de revue de code automatisé basé sur des webhooks GitHub.
• A développé un module d'intelligence de réunion pour transcrire et convertir les échanges vocaux en tickets de suivi (Meeting-to-Issues).
• A intégré un assistant IA contextuel reposant sur une architecture RAG.
• A orchestré l'ensemble des flux de données et des automatisations via n8n.
• A modélisé et géré la base de données relationnelle sous MySQL.
• A exploité et configuré des modèles de langage avancés (Anthropic Claude et OpenAI Whisper).

A mené un projet d'analyse de données environnementales visant à étudier la déforestation en Afrique centrale.

• A piloté l'analyse spatio-temporelle d'un jeu de données géospatial de 3 918 événements de déforestation répartis sur 6 pays.
• A mis en place un pipeline de préparation et d'ETL de données complexes sous Power Query.
• A conçu un tableau de bord Power BI interactif pour fournir des analyses d'aide à la décision.
• A intégré des KPI, des analyses de tendances annuelles et des visualisations cartographiques dynamiques.
• A appliqué la méthodologie CRISP-DM pour structurer rigoureusement le projet de bout en bout.
• A formulé des insights clés pour soutenir les politiques de conservation et de gestion des terres.

A développé le projet OPTIWATT dédié à l'efficacité et à l'optimisation énergétique de bâtiments résidentiels.

• A conçu un système local pour surveiller, analyser et agir sur la consommation des appareils ménagers en temps réel.
• A développé un algorithme de détection d'anomalies pour identifier les pertes et gaspillages énergétiques.
• A mis en œuvre des réseaux de neurones récurrents de type LSTM pour modéliser les séries temporelles de consommation.
• A réalisé le traitement des données (Data Pre-Processing) et l'extraction de caractéristiques (Feature Engineering).
• A créé des outils de visualisation de données pour restituer les indicateurs énergétiques de manière intelligible.