Maintenance prédictive & fiabilité
Apprentissage automatique, détection des défaillances, disponibilité des équipements et réduction des arrêts non planifiés.
RECHERCHE • EXPÉRIMENTATION • CAPITALISATION
Recherche & travaux académiques
Transformer l’expérience de terrain en objets d’étude, confronter les pratiques aux méthodes scientifiques et explorer les usages responsables de la donnée et de l’intelligence artificielle dans les systèmes complexes.
Orientation
Une recherche appliquée aux systèmes numériques et industriels.
Mes travaux académiques s’inscrivent à l’intersection de la Data Science, de l’intelligence artificielle, de la cybersécurité, des systèmes d’information et des environnements industriels.
Ils portent notamment sur la manière dont les architectures de données, l’IIoT, l’Edge Computing, le Cloud et l’IA peuvent améliorer la disponibilité des actifs, la résilience des systèmes, la gouvernance de l’information et la qualité de la décision.
Analyse
Lire l’article →Les données pétrolières sont-elles un patrimoine stratégique national ?
Valeur cumulative des données du sous-sol, conservation, maîtrise du cycle de vie et capacité de décision.
Retour d’expérience
Lire l’article →Transformer un système d’information public
Du diagnostic de l’existant à une trajectoire intégrant architecture, capital humain, gouvernance, services et aide à la décision.
Retour d’expérience
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De la bande magnétique au Data Warehouse
Une analyse de la préservation et de la valorisation du patrimoine numérique pétrolier à partir de travaux professionnels conduits autour de la transcription, du stockage centralisé et de la consultation des données.
Article d’architecture
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IIoT, Edge, Cloud et IA : vers des architectures industrielles distribuées
Une analyse du continuum allant des équipements et capteurs jusqu’aux plateformes de données, modèles d’IA et systèmes d’aide à la décision.
Article analytique
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Données souveraines : gouverner avant de valoriser
Une réflexion méthodologique sur la gouvernance, la qualité, la traçabilité et la souveraineté comme préalables aux usages avancés de la Data et de l’intelligence artificielle.
Axes de recherche
Questions structurantes
Architectures distribuées de données
Articulation IIoT, Edge Computing, Cloud, pipelines de données et intelligence artificielle pour les environnements industriels.
Gouvernance & souveraineté des données
Qualité, traçabilité, cycle de vie, sécurité et maîtrise des données stratégiques, notamment dans le secteur des hydrocarbures.
Cybersécurité & résilience
Protection des systèmes critiques, continuité d’activité et intégration de la sécurité dans les architectures numériques.
IA responsable & aide à la décision
Interprétabilité, gouvernance et conditions d’une utilisation maîtrisée de l’IA dans les processus opérationnels et institutionnels.
Transformation numérique du secteur public
Architecture SI, gouvernance, modernisation et adoption des technologies émergentes dans les organisations publiques.
Travail académique
Maintenance prédictive par apprentissage automatique
Prédiction des défaillances d’équipements industriels
Travail de Data Science appliquée à la maintenance prédictive, fondé sur le dataset AI4I-PMDI et structuré autour d’un pipeline reproductible de préparation, modélisation, évaluation et restitution.
PythonScikit-learnKedroMLflowAI4I-PMDI
Communauté scientifique
CSGR-IA
Membre du Comité Scientifique Gabonais de Recherche sur l’Intelligence Artificielle, je m’inscris également dans une dynamique de réflexion, de recherche et de développement des compétences autour de l’IA au Gabon.
Diffusion
De la recherche à la publication.
Les résultats, méthodes et réflexions issus de ces travaux sont progressivement capitalisés sous forme d’articles, notes techniques et analyses.