Yacouba KONE

Objectif principal : Hybrider le données et modèles pour mieux comprendre la mobilité Missions : - Développer des méthodologies de fusion de données provenant de différentes sources : enquêtes, téléphonie mobile , applications mobiles , traces GPS et numériques etc. - Traiter et analyser les données massives - Développer des modèles explicatifs de prédictons pour mieux comprendre le comportement de mobilité et la logistique urbaines

Mettre en place une preuve de concept (POC) pour valoriser les données du ministère du commerce et des transports. Missions : - Extraire les données sur la plateforme web , nettoyer et valoriser par des tableaux de bord - Analyses predictives

Objectif principal : Mise en place d’algorithmes de traçabilité indoor/outdoor basés sur les données de capteurs inertiels embarqués. Missions : • Collecte, traitement et stockage des bases d'entraînement et de validation des modèles IA • Conception de modèles basés sur du ‘machine learning’ pour détecter les instants de pas de personnes dans tous types de mouvements correspondants aux compétitions de géolocalisation intérieure organisées par l’ANR/DGA • Formation en intelligence artificielle pour les membres du laboratoire GEOLOC • Co-encadrement d’étudiants en stage • Rédaction de scénario de validation des algorithmes et de maintenance des applications et algorithmes (CI/CD)

Objectif principal : Analyse de données issues de machines-outils connectées (nouvelles industries 4.0) Missions : • Automatisation des analyses de données de machines-outils connectées, • Développement d’algorithme d’intelligence artificielle pour la détection de profondeur de passe,

Objectif principal : Développer une application SHINY pour l’analyse statistique des données de défaillance de cause commune Fonctionalités : • Automatisation d’analyses statistiques, • Sélection de modèle Poisson, Weibul, etc. logiciel utilisé : R, R-shiny Présentation de l’application Shiny lors de la « 7ème Rencontre R » à Rennes du 4 au 6 juillet 2018

Objectif principal : Mettre en place des questionnaires électroniques, des batchs d’apurement automatique Missions : • Contrôle qualité : programmation des outils de collecte avec Cs pro, • Contrôle qualité : programmation des batch de contrôle de la conformité des données attendues avec STATA • Synchronisation : programmation des batch d’envoi de données circuit tablette – serveur local – serveur cloud.

Objectif principal : Mettre en place un indicateur de mobidité et de mortalité infantile au BURKINA FASO Données utilisées : démographiques et spatiales issues des enquêtes démographiques et de santé (EDS) couvrant des sujets comme les connaissances sur le paludisme, utilisation de moustiquaires, violences conjugales, nutrition, etc Résultats : À travers une modélisation par analyse factorielle multiple (FMD), nous avons construit un indicateur synthétique de morbidité et de mortalité infantile Quels logiciels utilisés : STATA , SPAD ( deux logiciels utilisés dans le domaine de biostatistique )