Jason MAHDJOUB

En résumé

Entreprises

• DistriMind - Chargé d’enseignement en ingénierie logicielle – Développement d’un outil de synchronisation de données en environnement distribué

  Profession libérale | Reims (51100) 2015 - maintenant Développement d'un logiciel Cloud décentralisé : Conception d’une solution de mutualisation de ressources en réseau décentralisé, architecturé sous forme d'un système multi-agents (SMA).
  - Écosystème Open Source : Auteur des frameworks DM-MaDKitAbstractNet (abstraction réseau et routage interne décentralisé) et DM-OOD (ORM pour une base de données relationnelle décentralisée).
  - Réseau & Sécurité : Implémentation d'un protocole de communication sur couche TCP, substituant la pile HTTP/TLS, car plus adapté à un fonctionnement décentralisé, résilient, et confidentiel.
  - Méthodes : Optimisation par colonies de fourmis.
  - Déploiement : Solution multi-plateforme native.
  
  Chargé d'enseignement (CESI & CNAM de Reims) : Ingénierie logicielle et apprentissage automatique :
  - Développement : Algorithmique, Programmation Orientée Objet (Java, Python), Design Patterns, UML.
  - Cadriciels, Web : Spring Boot, Symfony, Jooby, JEE.
  - Apprentissage automatique : Traitement d'images, Auto-encodeurs, analyse de données, modèles d'apprentissage, TensorFlow.
  - Systèmes & Infrastructures : Informatique mobile (Android), architecture matérielle et logicielle, sécurité des applications.
  - Bases de données relationnelles, Mapping objet-relationnel : SQL, JPA/JEE, Analyse Merise

• CReSTIC - Post-doctorat - Planification et optimisation multi-agents pour la gestion de crise

  Informatique | Reims (51100) 2013 - 2014 Dans le cadre du projet AidCrisis, nous avons développé un modèle de planification de tâches et d'allocation de ressources conçu pour coordonner les acteurs de crise NRBC dans un contexte de communication dégradée et de réseau décentralisé. Le modèle constitue une base logicielle opérationnelle dont la validation empirique reste à conduire.
  
  Le modèle repose sur une optimisation par colonies de fourmis multi-objectifs et multi-niveaux, intégrant la gestion de l'incertitude des événements et de leurs paramètres. Il produit des décisions stables via la loi de Pareto, et propose des optimums globaux sans exploration exhaustive, le rendant adapté à des déploiements large échelle. Un modèle transactionnel permet par ailleurs une délibération réflexive, en projetant les décisions dans le temps pour anticiper leurs effets.
  
  Le système a été conçu de manière générique, avec un diagramme de classes complet, ouvrant la voie à deux extensions : un profil utilisateur rapprochant les décisions du système des décisions humaines et hiérarchiques, et une plateforme cloud décentralisée intégrant l'état du réseau dans le processus de planification.

• Jason Mahdjoub - EI - Entrepreneur (Conception de logiciels)

  Profession libérale | Reims (51100) 2012 - 2013 Développement d'un espace de travail numérique décentralisée. Technologies : Java, C/C++, SQL, MadKitGroupExtension, Object Oriented Database, MadKitLanExtension. Environnements : Windows, Mac OS, Linux, Android, iOS.

• CReSTIC - Doctorant en informatique (moniteur/allocataire/ATER)

  Informatique | Reims (51100) 2006 - 2012 Doctorant : Traitement d'images et systèmes multi-agents dans le domaine de l'imagerie médicale au CReSTIC
  Chargé d'enseignement à l'IUT de Reims-Châlons-Charleville
  
  Activités de recherche :
  - Systèmes complexes
  - Systèmes multi-agents
  - Traitement d'images
  - Reconnaissance de formes
  
  Chargé d'enseignements :
  - TP de programmation JAVA et JAVA avancé
  - TP de programmation WEB (JAVA avancé, servelets)
  - TP de programmation WEB (PHP/MySql)
  - TP de base de données (SQL, PL/SQL)
  - TP d'Intelligence Artificielle
  - TD d'analyse (UML)
  - TP de mathématique appliquées (MathLab)

• CReSTIC - Stagiaire en informatique - projet de recherche

  Informatique | Reims (51100) 2006 - 2006 Projet de recherche qui vise à utiliser le potentiel des systèmes multi-agents afin de détecter et de représenter les contours d'une image bidimensionnelle. Le cadre applicatif est la segmentation de poumons sur des coupes 2D de scanner. Il a été proposé à la fin de l'étude une adaptation de la méthode dans un environnement 3D.

• University of Teesside - Stagiaire en R&D - simulation, algorithmes génétiques

  Informatique | Middlesbrough, Angleterre, Royaume-Uni 2005 - 2005 Projet qui vise à faire évoluer une créature virtuelle dont le fonctionnement est basée sur la Théorie des Processus Qualitatifs, processus qui permettent la simulation physique des organes de la créature, au sein d’un environnement aquatique comportant nutriments et turbulences. Le projet consistait à faire évoluer les caractéristiques de la créature et celles de ses organes à travers des algorithmes génétiques, pour ainsi induire le changement des processus et des comportements correspondants. Ces changements sont effectués à travers des mutations plus ou moins influencées par l’utilisateur.

• CHU de Reims - Stagiaire en traitement d'image et aide à la décision

  Informatique | Reims (51100) 2004 - 2004 Stage consistant à développer un logiciel capable de segmenter un foie sur un volume 3D de scanner. Il pouvait ensuite trouver les 8 parties de ce même foie (segmentation hépatique) ainsi que les éventuelles tumeurs présentes. Le résultat était une reconstruction du foie et de ses parties en 3 dimensions. Le but était de fournir au chirurgien un outil lui permettant de visualiser et de localiser une ou plusieurs tumeurs dans une des parties du foie, avec suffisamment de précision. L’intervention chirurgicale dépendait en partie des représentations fournies par le programme.

• University Of Teesside - Stagiaire en synthèse d'images (imagerie médicale)

  Informatique | Middlesbrough, Angleterre, Royaume-Uni 2003 - 2003 Stage consistant à traiter les signaux émis par 3 scanners (émettant des lasers) afin d’obtenir une image en 3 dimensions. Le but applicatif de ce projet était de pouvoir représenter le dos d’un patient en 3 dimensions, de sorte à ce qu’il puisse être visualisé par un médecin.

Formations

• Université Reims Champagne Ardenne URCA (Reims)

  Reims 2006 - 2011 Doctorat en Informatique
  
  Cette thèse explore l’utilisation des systèmes multi-agents pour la résolution de problèmes de vision artificielle, en particulier la segmentation d’images et la représentation de formes. Les approches classiques de traitement d’images reposent souvent sur des traitements globaux et sur le réglage manuel de paramètres, ce qui limite leur capacité d’adaptation à des images variées ou bruitées.
  Nous proposons une approche distribuée dans laquelle des agents logiciels coopèrent à travers leurs interactions avec l’environnement qu’est l’image ou ses multiples représentations possibles. L’objectif est de permettre la construction autonome d’une représentation des informations visuelles observées, ne nécessitant aucun réglage manuel de seuils, ni aucune données d’entraînement. Afin d’établir un cycle auto-structurant, nous utilisons des critères reposant sur la minimisation conjointe de la quantité d’information nécessaire à la construction de la représentation et de l’erreur de reconstruction de l’image à partir de celle-ci.
  Un premier modèle multi-agent dédié à la détection de contours est proposé, dans lequel les agents se déplacent selon les gradients locaux de l’image afin de reconstruire progressivement les frontières des formes. Cette première approche met en évidence les limites des traitements basés sur des seuils globaux et la nécessité d’approches plus adaptatives.
  
  Un second modèle de segmentation adaptative d’images homogènes ne nécessitant aucun réglage manuel de seuil est proposé. Le système repose sur une phase initiale de sur-segmentation suivie d’une fusion progressive des régions de sorte à minimiser le nombre de régions, tout en minimisant leurs écarts-types respectifs.
  
  Enfin, un modèle multi-agent de représentation de formes basé sur la sélection progressive de coefficients d’ondelettes pertinents est présenté. Cette approche permet de construire des représentations hiérarchiques exploitables pour la reconnaissance de formes.
  
  Ces travaux ouvrent la voie à des systèmes de vision artificielle auto-adaptatifs reposant sur des mécanismes distribués d'une représentation autonome de l'information visuelle.
  
  Mention très honorable avec les félicitations du Jury

• Université Reims Champagne Ardenne URCA (Reims)

  Reims 2005 - 2006 Master recherche, STIC
  
  Spécialités : Systèmes multi-agents, traitement du signal, traitement d'images, synthèse d'images
  
  Major de promotion

• University Of Teesside (Middlesbrough)

  Middlesbrough 2004 - 2005 Master CAGTA (Computer Aided Graphical Technology Applications)
  
  Le cursus couvre divers aspects des technologies graphiques, y compris la modélisation 3D, l'animation, les effets visuels, l'interaction homme-machine, le traitement d'images.

• IUT De Reims-Châlons-Charleville

  Reims (51100) 2003 - 2004 Licence Profesionnelle, Ingénierie de l'image numérique

• IUT De Reims-Châlons-Charleville

  Reims (51100) 2001 - 2003 DUT Informatique (spécialité traitement et synthèse d'images)