Ingénieure en Science des Données, Intelligence Artificielle et Informatique Quantique

Scientifique en résidence chez QV Studio, un studio d'innovation axé sur l'intelligence artificielle et l'informatique quantique, pour évaluer et valider les opportunités technologiques émergentes.

• Identification et évaluation d'experts, équipes et technologies à fort potentiel en IA, informatique classique et quantique.
• Validation des opportunités quantiques et sélection des experts capables de développer des preuves de concept.
• Accompagnement de la création et de l'évaluation des startups du studio à travers le suivi des équipes et les activités scientifiques.

Pilote de projets stratégiques en intelligence artificielle et informatique quantique chez DigiHub, un hub de développement technologique.

• Facilitation de la collaboration entre chercheurs, industriels et institutions académiques.
• Contribution à la mise en place de projets stratégiques visant à développer les initiatives en IA et quantique.

Participation à des travaux de recherche appliquée au sein du laboratoire d'IA quantique de l'ÉTS, focalisés sur la sécurité des réseaux et la détection d'anomalies.

• Développement de solutions de détection d'anomalies via l'apprentissage automatique quantique.
• Réalisation d'une revue de littérature approfondie sur les méthodes de détection de cyber-anomalies.
• Comparaison des performances entre approches quantiques et classiques pour la détection d'intrusion.
• Identification des défis futurs pour les systèmes de détection d'intrusion réseau (NIDS) dans les environnements 5G.

Intégration au département data d'Airbus Atlantic pour analyser les performances opérationnelles et développer des modèles prédictifs.

• Collecte et analyse de données de performance de machines via le système SAP PM.
• Développement de modèles prédictifs en Python pour anticiper les défaillances machines.
• Intégration de Power BI avec SAP pour la visualisation dynamique des données de production.
• Réalisation d'une analyse prédictive des revenus d'entreprise pour l'aide à la décision.

Développement d'une solution IoT pour la surveillance environnementale dans un contexte de monitoring temps réel.

• Conception d'une application IoT complète pour surveiller les paramètres climatiques (température, humidité).
• Implémentation du traitement et de l'analyse en temps réel des données environnementales collectées.