Amir Salah Eddine Daoudi

• Conception et déploiement d’un système RAG alimenté par des agents IA avec LangChain et LangGraph pour des workflows dynamiques.
• Automatisation de plus de 200 processus métiers via n8n et Make, réduisant les erreurs et les délais.
• Création d’un moteur de recherche basé sur des données en temps réel, augmentant l’efficacité de 40 %.

• Conception d’un LMS complet avec la MERN Stack, intégrant gestion des cours, abonnements, paiements sécurisés et interactions en temps réel.
• Automatisation des workflows d’apprentissage, incluant la délivrance de certificats et le suivi des performances des étudiants.
• Déploiement d’une infrastructure microservices scalable et sécurisée, garantissant haute disponibilité.
• Amélioration de l’engagement des utilisateurs de 50 %, grâce à des fonctionnalités interactives et un suivi personnalisé.

Compétences développées

• Développement de modèles deep learning : Conception de réseaux neuronaux personnalisés (AsphaltNet, UNet++) pour des environnements contraints.
• Optimisation pour systèmes embarqués : Déploiement sur des plateformes ARM pour des analyses en temps réel.
• Création et gestion de bases de données : Constitution et enrichissement de datasets dédiés à la surveillance des catastrophes.
• Analyse géospatiale : Cartographie avancée via imagerie satellite pour évaluer les impacts sur les infrastructures et les populations.

Réalisations clés

• AsphaltNet : Un modèle CNN léger, optimisé pour UAV, combinant performance et rapidité (20× plus rapide avec une précision >95 %).
• Expansion des capacités de cartographie des inondations et des incendies, intégrant des analyses environnementales (émissions de CO₂).
• Solutions testées sur des cas réels, fournissant des insights opérationnels pour les équipes d’intervention.