Développeur IA Générative & Data Scientist

Conception d'une architecture d'analyse multimodale pour le projet de plateforme Digital Twin intelligente au sein d'Historiar.

• Développement d'une plateforme d'analyse multimodale combinant vision par ordinateur et fusion de données.
• Structuration du prétraitement et de la fusion de données hétérogènes pour l'entraînement de modèles ML/DL.
• Implémentation d'algorithmes de prédiction et de détection d'anomalies.
• Automatisation de la génération de rapports analytiques.

Encadrement technique d'un projet académique innovant associant génération de contenu et réalité virtuelle.

• Pilotage et encadrement d'un projet de fin d'études (PFE) focalisé sur la génération automatique de quiz à partir de contenus éducatifs à l'aide de l'IA.
• Conception d'une expérience immersive en réalité virtuelle (VR) pour visualiser et interagir avec des contenus pédagogiques.

Développement d'une solution d'assistance téléphonique automatisée destinée au secteur des traiteurs.

• Conception d'un système automatisé de gestion des appels clients de bout en bout.
• Automatisation de la prise de commandes vocales et de l'extraction d'intentions.
• Orchestration de l'organisation des tâches opérationnelles suite aux appels.

Optimisation de la chaîne de traitement 3D de l'entreprise par l'automatisation de la modélisation.

• Développement d'un pipeline complet de reconstruction 3D automatisée à partir d'images 2D.
• Réduction du temps de modélisation d'environ 75 % par rapport aux méthodes manuelles.

Mise en place d'un service de synthèse vocale personnalisé basé sur l'IA générative.

• Entraînement d'un modèle de clonage vocal à partir d'une voix cible.
• Conception et exposition du service via une API REST sécurisée.
• Déploiement de la solution de synthèse vocale personnalisée (TTS) en production.

Développement d'un outil d'évaluation basé sur des technologies d'imagerie générative.

• Conception d'un modèle génératif produisant des figures perceptives complexes (figure-ground).
• Automatisation de l'analyse des profils psychologiques à partir de la perception des images générées.

Adaptation de modèles de vision pour des besoins spécifiques d'analyses de tests de personnalité.

• Entraînement et affinage d'un modèle de vision (Bria AI) pour l'évaluation psychométrique.
• Exposition des fonctionnalités d'analyse automatisée de tests via une API dédiée.

Conception d'une application d'aide à la visite pour des sites d'intérêt patrimonial.

• Développement d'un guide de voyage intelligent destiné aux sites archéologiques.
• Intégration de technologies de Réalité Augmentée et Réalité Virtuelle (AR/VR).
• Implémentation d'un système de synthèse vocale personnalisée avec support multilingue (Français, Anglais, Arabe).

Création d'un assistant conversationnel haut de gamme capable de traiter l'histoire mondiale.

• Conception d'une architecture RAG multi-agent exploitant des données historiques mondiales.
• Modélisation et implémentation d'un graphe de connaissances avec Neo4j.
• Optimisation de la génération de réponses contextualisées et précises en temps réel.

Développement d'un assistant conversationnel pour la médiation de contenus patrimoniaux (projet récompensé par la note de 18/20).

• Conception d'un compagnon conversationnel basé sur un LLM et une architecture RAG multi-agent.
• Développement de pipelines NLP complets pour le traitement et l'extraction d'insights à partir de corpus historiques.
• Exploitation d'embeddings sémantiques pour optimiser la recherche et la restitution de données textuelles complexes.

Intégration du pôle Data Science de Sofrecom Tunisie pour mener un projet d'analyse prédictive temporelle.

• Mise en œuvre de modèles de Deep Learning (LSTM et RNN) pour la prédiction de séries temporelles.
• Structuration et nettoyage de données chronologiques hétérogènes.
• Évaluation de la robustesse et de la précision des modèles entraînés via les métriques RMSE et MAE.