Housseyn Maamri

• Analyse statistique descriptive approfondie : distribution des métriques CNN, détection d’anomalies et analyse des corrélations paramètres/performance — SQL, Python, Dataiku. • Traitement et structuration de +27 millions de détections issues de systèmes de vision industrielle (multi-caméras, multi-pneumatiques, multi-périodes). • Optimisation des paramètres d’acquisition (luminosité, netteté, position caméra) via Random Forest, XGBoost et méthodes statistiques multivariées — Python, Dataiku. • Détermination des intervalles optimaux de recalibration des caméras par analyse temporelle des dérives de performance. • Développement de tableaux de bord Power BI pour le suivi opérationnel des KPIs par les équipes métier. • Conception et entraînement de bout en bout d’un U-Net conditionnel pour la synthèse d’images industrielles sous différentes conditions d’éclairage.

• Modélisation par éléments finis de la capillarité en milieux poreux et simulation des écoulements — Python, COMSOL. • Calcul du tenseur de perméabilité selon différentes configurations de viscosité des fluides. • Analyse et évaluation statistique des résultats de simulation : interprétation des tendances, détection des comportements anormaux et validation des modèles numériques. • Production d’un rapport de simulation et de visualisations interactives pour l’évaluation de la perméabilité selon la viscosité des fluides.

• Développement d’algorithmes de traitement d’image pour l’extraction automatique de données géométriques à partir de gouttes et ponts capillaires. • Analyse et exploitation des données extraites pour caractériser les propriétés capillaires des fluides.