Ikram CHOURIB

– Enseignement "Machine learning" - master. – Production de supports pédagogiques et restitution de concepts techniques à des publics variés. – Participation aux surveillances - évaluation des examens.

– Enseignement Analyse et spécification des besoins, SCRUM, UML, LLM - master. – Encadrement et pilotage de projets IA appliqués à des problématiques métiers dans les domaines de l'énergie, de la santé, de la mobilité, de l'analyse client et du risque entreprise. – Proposition, sélection et structuration de sujets IA à forte valeur métier ; définition des objectifs et des KPIs d'évaluation. – Cadrage, qualification et priorisation des cas d'usage selon la valeur business et la faisabilité technique. – Transformation des problématiques métier en spécifications fonctionnelles et techniques; structuration de roadmaps de réalisation. – Accompagnement des équipes sur les aspects agiles, maintenabilité, déploiement et qualité des livrables. – Production de supports pédagogiques et restitution de concepts techniques à des publics variés. – Participation aux jurys et évaluation des projets.

– Enseignement machine learning et big data pour des étudiants en master 2, intervention en anglais.

– Enseignement en Master : IA appliquée, machine learning, deep learning. – Encadrement et pilotage de projets IA appliqués à des problématiques métiers dans les domaines de l'énergie, de la santé, de la mobilité, de l'analyse client et du risque entreprise. – Accompagnement des équipes sur les aspects agiles, maintenabilité, déploiement et qualité des livrables. – Production de supports pédagogiques et restitution de concepts techniques à des publics variés.

– Cadrage de problématiques IA en lien avec les usages opérationnels et les besoins des partenaires, avec articulation entre valeur d'usage, faisabilité technique et contraintes de delivery. – Conception et développement de cas d'usage en computer vision, machine learning et deep learning appliqués à l'imagerie satellite et à l'analyse de données complexes. – Mise en place de pipelines IA end-to-end : préparation des données, entraînement, optimisation, post-traitement, évaluation et validation. – Contribution au passage du POC à la pré-production, avec un focus sur la robustesse, la fiabilité et la maintenabilité des solutions. – Coordination avec des équipes pluridisciplinaires pour aligner les livrables avec les objectifs projet, les échéances et les contraintes métier. – Participation au suivi des développements dans un cadre Scrum : coordination technique, démos, suivi des jalons et communication continue. – Encadrement technique d'alternants et d'étudiants Master sur des sujets IA / computer vision. – Participation à des projets collaboratifs nationaux et européens, à des démos client, soutenances et réponses à appels à projets / levées de fonds.

– Enseignement de l'informatique (192h TD/TP) auprès de 200 étudiants en licence (L1,L2). – Matières enseignées : Algorithmique et programmation (JAVA), programmation fonctionnelle (OCAML), base de données relationnelles (SQL), développement web coté client (HTML, CSS), technologie informatique (VISUAL BASIC) et projet de conception objets (PYTHON) – Encadrement de projets étudiants, notamment le développement d'un site web et d'un jeu de type Space Invaders en Python, permettant aux étudiants d'appliquer concrètement leurs acquis – Contribution à la mise en place de programmes pédagogiques structurés et axés sur la pratique

– Développement d'un système d'aide à la décision clinique hybride, combinant Raisonnement à Base de Cas (RBC) et Machine Learning supervisé/incrémental (online learning). – Traitement de données médicales massives, hétérogènes et bruitées, avec intégration d'une base de connaissances experte pour renforcer la robustesse du modèle. – Implémentation d'algorithmes de classification, similarité sémantique et génération de rapports automatisés et interprétables. – Amélioration continue du système par stratégies d'apprentissage incrémental (ajustement dynamique des cas et mise à jour des modèles). – Valorisation scientifique : 1 article journal (IRBM), 2 communications (ATSIP). – Approches Statistiques: Machine learning, Traitement et analyse des données massives, raisonnement à base de cas, clustering, classification, théorie des ensembles flous, théorie des possibilités, mesure de similarité, traitement d'images médicales – modèle IA: KNN, KMeans, PCA, modèle d'imputation : MICE, EM, KNN imputation ... – Frameworks IA : TensorFlow, PyTorch, numpy, matplotlib, scikit-learn

– Enseignement (72h TD) auprès de 60 étudiants en cycle préparatoire. – Module: Initiation au projet informatique (Python). – Encadrement de projets concrets (développement de jeux en Python), favorisant l'autonomie et la mise en pratique des concepts.

– Enseignement (32h cours/TD) auprès de 30 étudiants de Licence (L1 à L3). – Modules : Réseaux locaux, Évaluation des performances, Technologies de transmission. – Développement de compétences techniques et méthodologiques en réseau et informatique appliquée.

– Exploration des approches IA appliquées à la chirurgie assistée et au traitement d'images médicales. – Mise en place de workflows pour la numérisation et la structuration des dossiers médicaux (diminution des pertes de données cliniques). – Détection automatique de textes, marqueurs et instruments chirurgicaux dans des images issues de blocs opératoires (traitement d'images, OCR, détection de formes). – Développement de prototypes fonctionnels pour l'aide à la gestion et à la décision clinique. – Veille active sur les techniques émergentes en vision par ordinateur médicale, avec focus sur l'interopérabilité et l'intégration dans les systèmes hospitaliers existants. – Outils: Pytorch, matplotlib, OpenCV, python.

– Réalisation d'une application mobile d'une calendrier de planification des événements au sein de l'entreprise – outils: Unity, C#

– Projet de fin d'année :Système de reconnaissance faciale opencv+python – lien du projet : https://youtu.be/ZKsuyGXE0qQ?si=boypgV2GQ7dugqM2

– Projet de fin d'étude en licence au campus Manouba : réalisation d'une plateforme de gestion de la charge horaire des enseignants du campus Manouba en intégrant le Workflow.

– Stage d'été en MBH équipements (Maison de biens hoteliers), mise à jour du site

– Stage d'observation en TIS circuits (TUNISIE INFORMATIQUE SERVICE)