Informaticien titulaire d'un Master en Intelligence Artificielle et Data Mining, avec une expérience professionnelle en tant qu'ingénieur de données et data scientist. Mes travaux de recherche couvrent plusieurs domaines, allant de la vision par ordinateur à l’apprentissage automatique basé sur la physique.
Depuis octobre 2024, je suis doctorant dans le cadre d’une collaboration entre IFP Energies nouvelles (IFPEN) et l’Université de Lorraine, et je me concentre sur l'intégration de l'intelligence artificielle et des modèles cinétiques pour les réactions catalytiques. Le but de ma recherche est de développer des méthodologies optimales pour combiner la connaissance préalable des réactions avec des modèles d'intelligence artificielle afin de réduire le temps de développement et d'améliorer la performance des modèles cinétiques classiques.
Ce doctorat fait suite à un stage à IFPEN, au cours duquel j'ai développé un réseau neuronal informé par la physique (PINN) pour le processus de réacteur d'hydrocraquage. Le cadre hybride qui en résulte a démontré des améliorations par rapport aux modèles cinétiques traditionnels. Ces résultats seront présentés lors de conférences et de publications en 2025.
