Mehdi Maqlach

Plusieurs projets avec comme client principal: Moncasierfrais.fr Intervention technique: Rétro-ingénierie (hardware et firmware) de systèmes concurrents, pour une récupération de 100% des fonctionnalités des concurrents. Étude thermique. Caractérisation dynamique et statique des armoires en conditions extrêmes pour une plage de -45°C à 40 °C. Scripts d'automatisations pour la configuration usine des bornes, passage de 30 min à 30 secondes par borne. Python, électronique pour la communication industrielle.

Professeur de physique pour une classe de terminale, ainsi que professeur particulier pour 2 élèves du même niveau.

Insititut Jean Le Rond d'Alembert ,LAM (Lutheries Acoustique Musique) CNRS, Sorbonne Ce stage s’inscrit dans le cadre de la thèse d’Hugo Pauget. Il y a deux volets principaux qui se complètent : d’une part explorer s’il existe une identité sonore intrinsèque à l’instrument indépendamment de la manière dont il est joué, grâce à la classification d’enregistrements de violons joués par différents musiciens ; d’autre part, mieux comprendre l’interaction entre le musicien et l’instrument, grâce à l’analyse des gestes des musiciens par capture de mouvement. L’enjeu est de déterminer si une gestuelle spécifique est utilisée pour divers instruments et si les différences sont suffisamment marquées pour être distinguer par un système de classification automatique. Une application est d’évaluer si un violon peut changer de sonorité après un usage intensif ou si ce sont plutôt les habitudes de jeu du musicien qui évoluent. Mon travail va de la réflexion sur le protocole, la récolte des données, leurs traitements, le développement d'outils de visualisation temporelle et statistique, l'implémentation de modèles de machine learning ainsi que leur analyse. Maitre de stage : Claudia Fritz.

J'ai travaillé au sein d'un laboratoire de géophysique menant une mission opérationnelle de surveillance de la sismicité, et des actions de R&D en amont pour développer de nouvelles méthodes de traitement des données. Mon rôle a consisté à améliorer les outils de détection d'ondes sismiques par débruitage des signaux. J'ai développé un algorithme de débruitage des signaux sismiques basé sur un réseau de neurones convolutifs (CNN) avec un apprentissage de type auto-encodeur. Le modèle a été entrainé sur les données sismiques du réseau français, sur une période de 20 ans

1 mois de stage d'immersion en entreprise dans le développement de solutions logiciels.