Thèses actuelles (Phds)
Tom DEVYNCK
Sujet de thèse : Réseaux Neuronaux Profonds à Hypergraphe Basés sur la Théorie des Jeux.
Financement : Allocation UVSQ/ Paris Saclay
Encadrants : D. Bouchafra, N. Lazaar, H. Azzag, M. Lebbah
Soutenance : 2028
Anasse Essalih
Sujet de thèse : IA Générative pour optimiser, encadrer et préparer intelligemment les tests ADAS avec preuve d’efficacité end-to-end
Financement : VEDECOM
Encadrants : M. Fouad Hadj Selem, M. Walid Kheriji, M. Lebbah
Liza Chetouani
Sujet de thèse : digitAL Twin based on reInforcemenT learning with hUman feeDback: a case study on sEpsis
Financement : PRIME - CNRS
Encadrants : H. Azzag, Z. Garcia, M. Lebbah
Soutenance : 2028
Ilyes OUKID
Sujet de thèse : Nouvelles approches pour l’enrichissement des grands modèles de langage à base de graphes de connaissances multimodales.
Financement : cotutelle - Algérie
Encadrants : H. Azzag, M. Lebbah, Y. Said
Soutenance : 2027
Alumni (Phds)
Quang Anh Nguyen (Phd 2026, CIFRE BPCE). Zero/Few shot learning appliqué à la classification de texte.
Abdellah Madane (Phd 2025, CIFRE SAFRAN). Les réseaux profonds pour les données temporelles multivariées. Application « Jumeaux Numériques » sur les moteurs d’avion. Data Scientist, SAFRAN.
Reda Khoufache (Phd 2025, AI4IDF). Modèles Bayésiens non-paramétriques scalables pour le clustering et co-clustering. Maître de conférences (UVSQ).
Bilal Faye (Phd 2025, Alloc.). Enhancing Neural Network Efficiency Through Prior Knowledge: Normalization, Multimodal Representation, and Open-Vocabulary Object Detection. Maître de conférences (UVSQ).
Kodjo Mawuena AMEKOE (Phd 2025, CIFRE BPCE). Apprentissage adaptatif appliqué à la Fraude. Data Scientist, BNP Paribas
Dina Faneva Andriantsiory (Phd 2023, Alloc). Unsupervised Learning for Third-Order Tensors: The Clustering Approach. Enseignant à Université d'Antananarivo, Madagascar.
Etienne Goffinet (Phd 2021, CIFRE Renault). Multi-Block Clustering and Analytical Visualization of Massive Time Series from Autonomous Vehicle Simulation. Applied AI Scientist, Mistral AI
Mohamed Walid ATTAOUI (Phd 2021, Co-tutelle ESI SBA). Vers de Nouvelles Méthodes de Clustering de Flux de Données. Maître de conférences, Univ. Montpellier/Polytech
Florent FOREST (Phd 2021, CIFRE SAFRAN). Apprentissage non supervisé de représentations de données et structures de partitionnement : applications à la surveillance à grande échelle de turbofans. AI Software Engineer, Nestlé, Lausanne
Hippolyte Léger (Phd 2019, Alloc). Passage à l’échelle de la theta-subsomption. Backend engineer, Édifice
Tugdual Sarazin (Phd 2018, CIFRE). Apprentissage massivement distribué dans un environnement Big Data. Lead data engineer. Freelance Data architect / Data engineer / Backend developer
Gael Beck (Phd 2019, CIFRE Kameleoon). Scalable Clustering Applying Local Accretions. Freelance Data Scientist
Mohammed Ghesmoune (Phd 2016, BPI). Apprentissage non supervisé de flux de données massives : Application aux Big Data d'assurance. Data Scientist.
Mme. Nesrine Masmoudi (Phd 2017, cotutelle). Modèles bio-inspirés pour le clustering de graphes, applications à la fouille de données et à la distribution de simulations. Assistant Professor, College of Business Administration,Taibah University
Nhat-Quan Doan (Phd 2013, USTH). Hierarchical and topological models for clustering and visualization. Assistant professor, USTH (University of Science and Technology of Hanoi)
Amine Chaibi (Phd 2013, CIFRE Anticipeo). Contribution en apprentissage topologique non supervisé pour la fouille de données. Lead Data Scientist, Freelance
Rakia Jaziri (Phd 2013, CIFRE INA). Modèles de mélanges topologiques pour la classification de données structurées en séquences. Maîtresse de conférences à Univ. Paris 8
Nicoleta Rogovschi (Phd 2009, ANR). Classification à base de modèles de mélanges topologiques des données catégorielles et continues" . Maîtresse de conférences à l'Université Paris Cité.