Maître de conférences en jumeaux numériques & IA | Data Scientist & expert en IA générative

Maître de conférences dans une institution de recherche de premier plan, en charge de la conception et du déploiement de cadres IA/ML avancés pour des secteurs critiques.

• A conçu et déployé des pipelines d'IA agentique (MetaGPT, AutoGen, CrewAI) pour le diagnostic de pannes et la maintenance prédictive dans le ferroviaire, l'aéronautique, l'énergie et la défense.
• A développé des systèmes RAG avec LlamaIndex pour des solutions d'IA générative industrielles utilisant Mistral, Claude, Gemini et GPT-4o.
• A piloté la conception de jumeaux numériques cognitifs intégrant ontologies et graphes de connaissances pour des applications ferroviaires et aéronautiques.
• A encadré 10+ doctorants et 20+ projets de groupe de master dans les domaines de la modélisation des données, des ontologies et du big data.
• A établi des partenariats avec des industriels majeurs : Unipart Rail, Babcock, BAE Systems, Siemens Energy.
• A généré 100+ publications à comité de lecture et assuré la relecture pour 3 revues internationales.
• A co-présidé le groupe de travail KG-O-ML depuis 2023.
• A sécurisé 25 M£ de financements de consortium et 100+ k£ en financements propres (EPSRC, Siemens Energy, BAE Systems, BEIS, Dstl).

Intégration dans l'équipe de recherche d'une université spécialisée dans la recherche appliquée et l'ingénierie pour approfondir les travaux doctoraux.

• A développé des modèles d'apprentissage automatique pour le diagnostic de pannes et le pronostic d'actifs ferroviaires et aéronautiques.
• A appliqué des méthodes de traitement automatique des langues et de graphes de connaissances pour analyser la dégradation à partir des rapports de maintenance.
• A conçu des architectures de jumeaux numériques basées sur la représentation des connaissances par ontologies.
• A collaboré étroitement avec Unipart Rail sur des cas d'usage ferroviaires réels.
• A publié des articles dans des conférences et revues internationales spécialisées en PHM et gestion d'actifs.

Recherche doctorale en immersion industrielle au sein d'une entreprise spécialisée dans le diagnostic ferroviaire, délivrant un doctorat en 2020.

• A développé des modèles de diagnostic de pannes pilotés par les données pour les trains diesel (DMU) basés sur l'apprentissage automatique multi-sources.
• A conçu et validé des détecteurs de défauts de portes et d'enrayage des roues à partir de données opérationnelles.
• A construit un écosystème complet de jumeaux numériques pour la maintenance prédictive.
• A testé des modèles à espace d'états, des transformeurs, des auto-encodeurs et des méthodes à noyaux pour l'amélioration des performances.
• A obtenu le prix de thèse de Cranfield University en 2020.
• A collaboré directement avec Unipart Rail pour l'intégration des solutions en environnement ferroviaire.

Responsable architecte dans le groupe de transport d'électricité français pour optimiser l'infrastructure du réseau national.

• A exprimé et formalisé les besoins fonctionnels et techniques auprès des parties prenantes du réseau électrique.
• A défini des architectures logicielles pour les systèmes critiques du réseau de transport d'électricité français.
• A optimisé les performances et l'exploitation des infrastructures technologiques existantes.
• A utilisé des outils d'architecture standardisée (UML, Java Spring) pour documenter les solutions.

Ingénieur senior au sein du département R&D d'un équipementier en télécommunications et électricité.

• A conçu des algorithmes de gestion des priorités embarqués dans le compteur communicant Linky pour optimiser la consommation réseau.
• A développé et automatisé des tests de validation pour les systèmes embarqués du compteur.
• A collaboré à l'intégration de normes de communication (DLMS COSEM) dans l'architecture logicielle.

Contribution au sein d'une équipe de développement logiciel open source sur la maintenance et l'optimisation d'un système d'exploitation.

• A assuré la maintenance et les évolutions du système d'exploitation Linux Mageia.
• A défini et appliqué des spécifications de qualité du code pour les projets open source.
• A géré les versions et les intégrations de code en environnement multi-contributeur.
• A mené une analyse statique du code avec des outils spécialisés pour identifier les défauts et les vulnérabilités.