Ayman El mannouy

Je fais partie de l'équipe d'intégration de l'Alliance. Mon rôle est d'assurer la coordination entre trois acteurs principaux : Airbus, les fabricants de composants aéronautiques et les compagnies aériennes. Airbus fournit l'infrastructure technique, les fabricants mettent à profit leur expertise pour développer des modèles de maintenance prédictive, tandis que les compagnies aériennes sont les clientes de ces solutions. Mes missions consistent à gérer les flux de données, intégrer les modèles de maintenance prédictive dans l'écosystème et contribuer à leur développement en apportant un support technique et fonctionnel.

Dans le cadre de mon stage de fin d'études au sein du pôle Data and Process Intelligence de CS Group, j'ai conçu et développé Tech Event Expert, un système complet de valorisation d'enregistrements audio et vidéo de conférences. Ce projet d'innovation visait à transformer des fichiers multimédia non structurés en données exploitables pour un moteur de recherche et un système RAG (Retrieval-Augmented Generation). J'ai conçu une architecture modulaire et scalable reposant sur AWS (EC2, S3), et mis en place un pipeline de traitement intégrant la normalisation des formats, la transcription automatique avec Whisper (via Groq), la diarisation des locuteurs avec pyannote.audio, ainsi qu'une méthode de segmentation sémantique innovante combinant un LLM et des techniques statistiques (KDE). Les données textuelles et vectorielles ont été respectivement stockées dans MongoDB et Milvus pour garantir des performances optimales en recherche. J'ai également mené des travaux exploratoires sur l'identification inter-fichiers des locuteurs par empreinte vocale et l'extraction automatique d'informations depuis les pages web de conférences. Ce projet a abouti à un système fonctionnel, capable de générer des rapports thématiques, d'alimenter un chatbot et d'effectuer des recherches par similarité sémantique, démontrant ainsi un fort potentiel industriel. Cette expérience m'a permis de consolider mes compétences en RAG, traitement de la parole, déploiement cloud (AWS, Docker), prompt engineering et gestion de projet, tout en renforçant mon intérêt pour les rôles alliant innovation technique et vision stratégique en intelligence artificielle.

Utilisation des méthodes d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique pour la détection et reconnaissance des différents espaces verts à l'aide des images satellites à haute résolution. Ce projet a pour but principale de déterminer la situation agricole et forestière d'un pays, il sera donc possible de prévoir le rendement agricole ou bien comprendre l'effet du réchauffement climatique sur les arbres et les plantes du même pays.

Avec deux collègues de mon école, nous avions réalisé un cahier des charges techniques et un cahier des charges fonctionnel pour améliorer l’interface web de l’entreprise.