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Ingénieur en Informatique

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Ingénieur en informatique spécialisé en Intelligence Artificielle et Science des Données. Passionné et rigoureux, j’applique mes compétences dans le développement de solutions intelligentes et l’analyse de données complexes.

EXPÉRIENCES PROFESSIONNELLES

Ingénieur IA et Data · 07/2025 – 03/2026

BNS Engineering, Tunis

• Client 4 : RSU (Rapport Social Unique)

Projet : Génération et exécution de requêtes SQL à partir du langage naturel

• Conception et développement d’un assistant permettant de transformer des requêtes formulées en langage naturel en requêtes SQL exploitables par la base de données.
• Mise en place d’un mécanisme de validation et de sécurisation des requêtes générées afin d’assurer leur conformité avec le schéma de la base et éviter les opérations non autorisées.
• Exécution automatique des requêtes générées et restitution des résultats sous forme de tableaux exploitables pour l’analyse.
• Techniques et technologies utilisées : Python, LLM,Prompt Engineering,Groq, SQL, PostgreSQL, FastAPI,Docker .
• Client 3 : FTUSA (La Fédération Tunisienne des Sociétés d’Assurances )
• Tâche 1 : Assistant IA de génération et gestion des e-mails assurantiels
• Analyse du contexte métier assurantiel et identification des typologies d’e-mails (Urgent, Support, Indemnisation, Réclamation, Information, Dysfonctionnement, etc.).
• Conception d’un pipeline de traitement des e-mails : nettoyage, normalisation et extraction des informations clés (objet, contenu, pièces jointes, références).
• Développement d’un assistant IA basé sur des LLM avec un flux en deux étapes :
• Classification automatique des e-mails entrants selon les catégories métier assurantielles.
• Génération de réponses automatiques adaptées à chaque catégorie, en tenant compte du contexte, des règles métier et des contraintes de confidentialité, via un moteur de Prompt Engineering.
• Mise en place de contrôles qualité (cohérence des catégories, pertinence des réponses générées) et stockage des résultats dans une base de données relationnelle pour le suivi, l’audit et l’analyse.
• Techniques et technologies utilisées : Python, LLM, Prompt Engineering, Groq,NLP, PostgreSQL, FastApi, Docker.
• Tâche 2 : Générateur automatique de graphiques pour l’aide à la décision
• Analyse des besoins métier en reporting et visualisation des données assurantielles.
• Conception d’un moteur de génération automatique de graphiques à partir de requêtes en langage naturel.
• Développement d’interfaces interactives sous Streamlit pour l’exploration des données, la génération de graphiques et l’export des résultats.
• Techniques et technologies utilisées : Python, pandas,Matplotlib, PostgreSQL,LLM, Streamlit, Docker.
• Client 2 : ARABOSAI

Projet : OCR Pipeline Multi-Documents — Extraction et Qualité des Données

• Développement d’un pipeline OCR en Python pour traiter PDF, images et fichiers bureautiques.
• Prétraitement des images avec OpenCV pour améliorer l’extraction de texte.
• Création d’une API FastAPI pour automatiser le traitement des documents.
• Intégration de MinIO et PostgreSQL pour le stockage et la gestion des résultats.
• Mise en place de règles de nettoyage et validation des données extraites.
• Techniques et technologies utilisées : Python, EasyOCR, OpenCV, FastAPI, MinIO, PostgreSQL , Docker
• Client 1 : Douane du Cameroun

Formation GUCE — Contribution Data & Prétraitement des Données (BI)

• Préparation, nettoyage et transformation de données multi-formats (CSV, Excel, bases).
• Contrôle qualité, normalisation et structuration des données.
• Préparation de datasets pour l’analyse, la visualisation et le reporting BI.
• Contribution à la création et au test de modèles IA pour l’exploitation des données.
• Techniques et technologies utilisées : Python, SQL, ETL, Data Cleaning, Power BI, Machine Learning.

Stage de Fin d’Études · 03/02/2025 – 30/06/2025

BNS Engineering, Tunis

• Conception d’un système intelligent de détection de fraudes dans les transactions douanières.
• Développement de deux modèles XGBoost : l’un pour la détection des fraudes , l’autre pour la classification du type de fraude .
• Intégration d’un modèle LLM (LLaMA 3 – 8B) pour analyser les déclarations frauduleuses et générer automatiquement des règles explicatives en Drools.
• Déploiement complet sous forme d’une application web avec Streamlit, incluant une base de données, un moteur de règles, et un historique d’analyses.
• Mots-clés : XGBoost,LLM, LLaMA 3,Prompt engineering, Drools, Python, Streamlit, PostgreSQL.

Stagiaire en Intelligence Artificielle · 05/08/2024 – 10/09/2024

DunDill, Sousse, Tunisie

• Développé un modèle de machine learning pour l’identification de personnes basé sur des variations orthographiques des noms et prénoms, utilisant des algorithmes comme SVM , Arbre de Décision et XGBoost.
• Utilisation des techniques de traitement phonétique (Soundex).
• Développement d’une interface interactive avec Streamlit pour la vérification et la prédiction en temps réel.
• Mots-clés: Python, Streamlit, SVM , Arbre de Décision, XGBoost, Soundex, Traitement phonétique, MLOps.

Stagiaire en Intelligence Artificielle · 01/07/2024 – 31/07/2024

Enova Robotics, Sousse, Tunisie

• Développement d’une interface basée sur un Large Language Model (LLM) pour optimiser les processus internes des ressources humaines.
• Génération de postes de recrutement en utilisant la technique de Prompt Engineering.
• Analyse de CVs intégrant la technique de Retrieval-Augmented Generation (RAG) pour extraire des informations.
• Recherche de profils LinkedIn à l’aide de techniques de Web scraping.
• Mots-clés: Python, Streamlit, LangChain, Hugging Face,LLM, Prompt Engineering, RAG, Selenium, BeautifulSoup.

Stage de Fin d’Études · 05/02/2022 – 30/05/2022

Chaaben Technology Group, Sousse, Tunisie

• Développement d’une application cross-plateforme pour la gestion des parkings.
• Permet la gestion en temps réel des réservations et fournit des statistiques sur les parkings.
• Un système embarqué qui sera monté dans le parking à gérer.
• Mots-clés: HTML5 , CSS3 , JavaScript , ExpressJs , NodeJs , MongoDB , C++ , Cordova

PROJETS PERSONNELS

Reconnaissance de l’alphabet ASL · 11/2024

• Conception d’un système de reconnaissance des lettres de la langue des signes (ASL) basé sur plusieurs architectures CNN et YOLO.
• Utilisation de modèles pré-entraînés avec fine-tuning afin d’améliorer la précision du modèle.
• Implémentation d’un pipeline de reconnaissance en temps réel basé sur Computer Vision.
• Mots-clés : Python, PyTorch, TensorFlow, CNN, YOLO, Transfer Learning, Fine-tuning, Computer Vision.

Chatbot Psychologique basé sur LLM · 10/2024

• Développement d’un chatbot d’assistance psychologique basé sur des Large Language Models (LLM).
• Implémentation d’une architecture RAG utilisant une base de conversations psychologue–patient pour améliorer les réponses.
• Déploiement du chatbot dans une interface web interactive avec Streamlit.
• Mots-clés : Python, NLP, LLM, RAG, Hugging Face, LangChain, Streamlit.

Système avancé de détection d’incendie par IA (SDIA) · 02/2024 – 04/2024

• Développement d’un modèle en temps réel pour la détection d’incendies utilisant YOLOv8 et OpenCV.
• Utilisation de SVM et Arbres de Décision pour classifier les images en catégories : feu, fumée, sans incendie.
• Mots-clés: Python, scikit-learn, SVM, Arbres de Décision, YOLO, OpenCV, Vision par ordinateur.

PARCOURS SCOLAIRE

Diplôme National d’Ingénieur en Informatique · Sept. 2022 – juill. 2025

Epi Digital School Sahloul, Sousse, Tunisie

Licence appliquée en Télécommunication · Sept. 2019 – juill. 2022

ISITCOM Hammem-Sousse, Tunisie

Baccalauréat spécialité Mathématiques · Sept. 2018 – juill. 2019

Lycée Farhat Hached M’saken, Tunisie

CERTIFICATIONS

• Fondamentaux de l’apprentissage profond par NVIDIA · 15 sept. 2024
• Applications de l’IA pour la maintenance prédictive par NVIDIA · 14 sept. 2024
• Applications NLP basées sur les transformateurs par NVIDIA · 13 sept. 2024
• IA générative par Microsoft et LinkedIn · 30 juin 2024

COMPÉTENCES

• Intelligence Artificielle et Science des Données : Machine Learning, Deep Learning, Computer Vision, Large Language Models (LLM), Prompt Engineering, NLP, Data Visualization, Power BI
• Langages de Programmation: Python, Java, C/C++, JavaScript, PHP
• Frameworks Web et Mobile: FastAPI , ReactJS, React Native, Node.js, ExpressJS, HTML, CSS
• Bases de Données: MySQL, MongoDB , PostgreSQL
• Big Data: Hadoop , Spark

LANGUES

• Français : Professionnel
• Anglais : Intermédiaire
• Arabe : Langue maternelle