Docteur en Intelligence artificielle
Experte DevOps
Depuis les années 2000, je suis passionnée par l'IA et je n’ai jamais cessé de développer des solutions pour des systèmes complexes utilisant des mécanismes d'IA, tels que les systèmes multi-agents (MAS), les problèmes de satisfaction de contraintes (CSP), les systèmes experts ou le Machine/Deep Learning.
Avec le temps, je me suis naturellement tourné vers le DevOps qui reprend la logique première de l'informatique : utiliser ses possibilités pour créer et maintenir un projet de manière intelligente. Mettre en place de nouveaux pipelines, des CI/CD, gérer le développement et la production avec Docker et Kubernetes, etc. sont des missions dont je suis friande.
Mes projets ont été développés aussi bien pour des clients industriels que pour ma propre satisfaction personnelle, simplement pour répondre à la question : « Pourquoi pas ? ».
Mon parcours atypique m'a permis de découvrir divers enjeux, de nombreux secteurs d'activité et différentes méthodes de travail à travers l’Europe. Ces expériences m'ont donné une excellente vision de l'intégration de l'IA sur le marché actuel. Grâce à cette diversité d'expériences, mes propositions peuvent sembler irréalisables, tout comme l’étaient les premiers retours sur ma thèse, qui ont pourtant abouti, en trois ans, à un modèle implémentable.
Cette philosophie « out of the box » est mon atout majeur, car elle me conduit toujours à des solutions claires et simples, tout en me proposant de nouveaux défis intellectuels.
Missions : Développements d’applications, benchmark et POCC ; Recherche appliquée ; Conseil et audit ; Gestion de projets ; Gestion administrative.
Développement de systèmes complexes de traitement de données (génération de code à la volée, CSP, ML, systèmes experts, traitements mathématiques, intelligence artificielle, traitements de masse …)
Développement d’applications : maquette, ergonomie, développement, déploiement, support.
Conseils technologiques sur le développement et l’architecture logicielle.
Conseils sur les applications de l’intelligence artificielle.
Conseil en gestion et création de projets innovants.
Jury agréé par la DREETS pour les titres Développeur Web et Web Mobile, Concepteur d'application et Concepteur Designeur UI/UX.
Exemples de missions réalisées :
Missions : Création de plan de formations; Création de supports de formation; Animation de formations; Conférences; Séminaires.
Formations intra, inter pour les professionnels.
Enseignement supérieur pour les étudiants en informatique.
Conférences sur l'IA, pour les novices aux experts, des plus jeunes aux plus âgées, de la vulgarisation à l'expertise technique.
Séminaire sur l'IA, le Big Data et le DevOps, de la sensibilisation aux outils techniques.
Séminaire IA pour les non informaticiens.
Domaines principaux de formations : IA, DevOps, Kubernetes, Docker, ChatGPT, Développement/Programmation, Data Science, Big Data, Linux, Administration de bases de données
Agréée comme centre de formation (numéro NDA).
Filtre intelligent anti-phishing.
Extension Chrome, Firefox, Safari et application iOS et Android.
Création, dévelopement, UI/UX, R&D
Algorithmique - Techniques fondamentales de programmation (traduit également en espagnol)
Selenium - Maîtrisez vos tests fonctionnels avec Python
Intelligence Artificielle - La question est ailleurs (en cours de rédaction)
Association à but non lucratif
Domaines de recherche : ML, DL, RL, GAN, MAS, SE CSP.
Recherche théorique : apprentissage logique.
Recherche appliquée : privacy et agriculture.
Organisation et animations des activités : Conférences, Workshop et Upcamp.
Centre de formation spécialisé en développement et en Intelligence Artificielle en Europe :
Agréé comme centre de formation et validée au Datadock
Gestion du centre de formation :
Start up éditrice de logiciel dans le domaine de la gestion sportive.
Intégration d’intelligence artificielle (Machine Learning et CSP) dans la création des séances d’entraînement sportif.
Développement des applications et gestion de projet.
Mise en place et développement des protocoles de recherche pour l’amélioration de la création des séances d’entrainements sportifs.
Études et contributions des mécanismes de régulation du comportement des agents pour la coordination des agents en fonction de leurs croyances individuelles et des acceptations collectives.
Gestion et extension d'une application de partage d'agendas décentralisés.
Management de l’équipe de développement.
Analyse de l’existant et amélioration du service.
Implémentation d'un protocole de transactions de données sensibles intégrant un modèle de confiance et de profils utilisateurs intelligents.
Sous la direction de F. Jacquenet, Y. Demazeau et O. Boissier.
Respect de la sphère privée (privacy) dans les systèmes multi-agents centrés utilisateurs à l'aide de modèles de confiance, application au Web.
Participation au projet Web Intelligence, cluster ISLE et organisation des doctoriales lors de l'école d'été WI 09.
Participation au développement de la plate-forme ARTtestbed.
Développement d'un modèle de confiance appliqué à une application multi-agent de gestion d'agendas décentralisés.
Amélioration d'un système de négociation multi-agent pour une application de gestion d'agendas décentralisés.
Gestion d'identités multiples dans les SMA centrés utilisateurs, étude et contributions du mensonge comme moyen de protection.
Avec l'explosion des technologies liées à Internet et aux systèmes multi-agents, l'évolution actuelle des systèmes d'information induit un traitement automatique massif des données des utilisateurs. Le développement des systèmes multi-agents centrés utilisateur amène un nouveau centre d'intérêt : la gestion et la protection des données sensibles des utilisateurs. Les recherches présentées dans cette thèse se focalisent donc sur le respect de la privacy des utilisateurs lorsqu'ils décident de céder une partie du contrôle de leurs données sensibles à un agent autonome interagissant avec d'autres agents. La privacy n'ayant pas de définition communément acceptée en français (vie privée, confidentialité...), nous proposons d'utiliser la notion de sphère privée pour faire référence aux problématiques soulevées. Du fait du grand nombre des interactions au sein des systèmes multi-agents, les risques encourus par les données sensibles deviennent de plus en plus importants en termes de divulgation, d'altération etc... Nos préoccupations portent essentiellement sur les communications de données sensibles et sur leur devenir après leur diffusion. Afin de prendre en considération les questions primordiales pour la préservation de la sphère privée, nous proposons le modèle de Systèmes Multi-Agents Hippocratiques (HiMAS) qui définit un cadre dans lequel les agents ont la capacité de gérer les données sensibles des utilisateurs et de protéger ces données contre des comportements suspicieux à l'aide d'un protocole d'interaction spécifique et de mécanismes de régulation de comportement tels que la confiance et la réputation. Notre approche se fonde sur un aspect moral et éthique afin de venir compléter les nombreuses propositions sur ces problématiques dans les domaines de la sécurité et des réseaux.
Mots clé : Systèmes Multi-Agents, Sphère Privée, Interactions, Protocole de Communication, Contrôle Social, Confiance, Réputation
With the explosion of the Web and multi-agent technologies, the current evolution of information systems leads to an automatic processing of users' data. The development of user centered multi-agent systems brings a new research topic: the management and the protection of users' sensitive data in order to preserve privacy. This thesis focuses on privacy management coming from the user's delegation to an agent of his sensitive data. Interaction between agents being one of the main feature of a multi-agent system, the possible risks for the sensitive data become more and more important in terms of disclosure, alteration etc... This thesis primarily focuses on sensitive data communications and on the sensitive data becoming after being sent. In order to consider these important questions about the privacy preservation, we propose the model of Hippocratic Multi-Agent System (HiMAS). This model gives to agent the capacity to manage the sensitive users' data thanks to the notion of private sphere, and to protect this kind of data against suspicious behavior thanks to a specific interaction protocol and some mechanisms for the regulation of the agent behavior as trust and reputation. Our approach is based on a moral and ethic focus in order to assist the many propositions on these problems in security and network research.
Key Words: Multi-Agent System, Privacy, Interaction, Communication Protocol, Social Order, Trust, Reputation
Conférences et séminaires sur la démystification de l’IA, les possibilités business de l’IA et les l’utilisation industrielle de l’IA à destination des dirigeants
Devops
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Analyse des risques IA, Big Data, Spark, Spark, Analyse des besoins IA, Chatbot
Git, NLP, Scrapping de Données, Python, Python Objet, Big Data
Administration de bases de données avancées, Architecture logicielle, Tests unitaires
IA, devops, suive de mémoire, Big Data, programmation fonctionnelle, IOT, Java, Algorithmie, Android, Swift, projet annuel, BDD, BI, docker, ML, DL, Rust, Programmation réseau
A, Web technologies, iOS, C#, projet de développement, business game
Algorithmie, Logique, IA, Calculabilité, Complexité
Résolution de problèmes complexes et d’apprentissage, Suivi de stage de Master, Jury du BTS Blanc
Algorithmie, C, Programmation objet, UML et C++, Architecture, Merise, Compilation, Operating System, Intelligence Artificielle, Méthodes Agiles, Quality & Service, Big Data, Jury du Master
Architecture des ordinateurs, Expressions régulières et automates, Bases de données, Réseaux.
Algorithmie (L1 - AS), Bases de données (L1), Intégration des SGBD dans les environnements Web (L1).
Outils logiciels (L1), Programmation impérative C (L2), Techniques Internet de base (L2).