Halimi A.

Conception et développement de bout en bout d'un moteur d'extraction automatisé et intelligent (POC) pour analyser des fichiers graphiques complexes (fichiers packagings industriels) et en extraire des données métiers critiques.

Missions principales :

- Benchmark & Architecture : Étude de faisabilité technique et sélection des meilleures approches.

- Traitement d'images avancé : Création d'une pipeline de nettoyage et de prétraitement d'images.

- Extraction de données complexes : Extraction et décodage automatisés de codes articles textuels, de codes-barres (EAN/GENCOD) et de codes Datamatrix.

- Raisonnement & Règles métiers : Intégration de flux de données externes (parsing de fichiers XML/CSV sources) pour appliquer des règles de validation et de conformité par client.

- Structuration des données : Normalisation et sérialisation des résultats extraits dans un format XML structuré et standardisé.

Développé une solution complète pour l’analyse automatisée de documents d’identité :

Mis en oeuvre une pipeline OCR Tesseract en Go, optimisée par des prétraitements en vision par ordinateur.

Intégré des modèles vision-langage (VLM) via Nanonets pour assister l’OCR dans l’identification des zones d’intérêt.

Développé et industrialisé des modèles de détection de visages par Faster R-CNN avec fine-tuning pour la localisation fiable des zones faciales.

Développé des modèles prédictifs dans le cadre du programme Prognos®, afin d’anticiper la dégradation des systèmes critiques de la flotte Air France–KLM.

Collaboré avec des experts métiers pour transformer des signaux techniques en indicateurs exploitables.

Industrialisation on-premise d’une solution de maintenance prédictive appliquée au système de conditionnement d’air du Boeing 777.