Constant Bridon

Filigran, une cybertech basée en France, est spécialisée dans la création de solutions de cybersécurité open source. Elle propose une suite de solutions de cybersécurité, appelée “Filigran eXtended Threat Management (XTM)”, pour aider les organisations à comprendre les environnements des menaces, anticiper et détecter les incidents ainsi qu'à effectuer des simulations d’attaques. La suite est actuellement composée de deux solutions : - OpenCTI : aide à organiser, stocker et opérationnaliser les informations de renseignement sur les cybermenaces à un niveau technique, opérationnel et stratégique; - OpenBAS : utilise les connaissances sur les cybermenaces pour les transformer en simulations d’attaques, stress tests et exercices de gestion de crise.

Pour le master Cybersécurité, j'anime deux unités d'enseignement : - Introduction à l'Intelligence Artificielle (21h) - Intelligence Artificielle pour la Cybersécurité (21h)

HarfangLab est une startup française dans la cybersécurité, qui développe un EDR (Endpoint Detectection and Response), un logiciel qui permet aux entreprises de se protéger contre les ransomwares et autres attaques informatiques modernes Créée en 2018 par des anciens de la Marine, du Ministère des Armées et de l'ANSSI, HarfangLab défend aujourd'hui les clients les plus exigeants dans le militaire ou l'aéronautique.

La voiture est un transport collectif ! Afin de diminuer le plus gros poste de dépense carbone des français (le transport), nous développons des solutions de covoiturages sur des trajets courts et récurrents.

Au sein de l'équipe Machine Learning : http://nicta.com.au/research/machine_learning Le NICTA est le premier organisme australien de recherche en ICT en Australie, et le département de recherche en Machine Learning est classé dans les 5 premières institutions mondiales. Participation au projet "Making machine learning transparent", sous la supervision directe du Dr Jianlong Zhou. Le projet a pour but de comprendre quels sont les facteurs scientifiques qui influencent la confiance d'un utilisateur lors d'une décision face à des informations issues du Machine Learning

Admission sur concours à l'Ecole Normale Supérieure de Cachan au sein du département Electronique, Electrotechnique, Automatique

Consultant Lean Engineering. Intervention auprès de groupes européens dans le domaine de l'aéronautique, l'aérospatiale et les télécommunications. Utilisation de modules Lean : VSM, iObeya. Chargé de veille technologique sur les objets connectés, étude d'une offre de conseil pour le PLM.

"Quality of Service and Performances: optimisation for LTE" L'objectif de l'étude était d'étendre un modèle d'approximation analytique déterminant les interférences dans un réseau mobile. Par un prolongement de l'étude, j'ai proposé et implémenté une méthode efficace et originale qui détermine la position géographique optimale d'une station de base à déployer dans un réseau.

"Modélisation de la diffusion des atomes d'azote lors d'un procédé de nitruration sur des aciers alliés" L'objectif de l'étude était de déterminer l'influence du couplage contraintes mécaniques/diffusion lors du transport des atomes d'azote au sein de la structure cristalline de l'acier. Afin de quantifier les résultats, j'ai appris et utilisé un logiciel de calcul par éléments finis, et j'ai pu déterminer le comportement aux limites.