Aqaoui Mohamed

Automatisation du calcul de l’indice composite de stress systémique, incluant la pondération des sous‑indicateurs par régression, à partir des données de marché pour le suivi du risque au Maroc. Conception d’un indice basé sur l’analyse des sentiments extraits des actualités économiques et financières, permettant une détection précoce du stress financier. Analyse comparative des deux indices, démontrant qu’ils se complètent mutuellement et que l’indice de sentiment offre une meilleure qualité prédictive. Prévision de l’indice de sentiment via des modèles statistiques classiques et de deep learning, avec un taux d’erreur moyen d’environ 5%.

• Préparation et traitement des données dentaires 3D : Collecte, nettoyage, normalisation et conversion des modèles dentaires en données volumétriques adaptées à l’entraînement du modèle, suivies de l’application de techniques d’augmentation des données (rotation, mise à l’échelle, ajout de bruit) pour renforcer la robustesse et la performance du modèle. • Développement d’un modèle ConvNet pour la classification 3D des dents : Conception et implémentation d’un réseau de neurones convolutifs (ConvNet) pour classifier les dents en sept catégories avec une précision de 97 % sur un ensemble de validation. • Développement d’une interface utilisateur en Streamlit : Création d’une interface interactive permettant le téléchargement de fichiers 3D dentaires, la visualisation de modèles en 3D, et l’obtention de prédictions en temps réel grâce à l’intégration du modèle ConvNet.

Découverte les stratégies de planification, gestion budgétaire et sélection des fournisseurs via un appel d’offres ouvert.