Jason MAHDJOUB

En résumé

Entreprises

• Jason Mahdjoub - DistriMind - EIRL - Entrepreneur, Développeur, Formateur

  2015 - maintenant Développement d'un espace de travail numérique décentralisé. Technologies : Java, C/C++, HSQLDB, SqlJet, MadKitGroupExtension, OOD, MadKitLanExtension. Environnements : Windows, Mac OS, Linux, Android, iOS.
  
  Formateur au CESI de Reims : algorithmique, programmation orientée objet, MVC, informatique mobile (Android).

• Université de Reims Champagne Ardenne - Post doctorant - Environnement de décision et d'apprentissage dans les situations de crise

  2013 - 2014

• Société non encore déclarée - Entrepreneur (commerce et conception de logiciels)

  2012 - 2015 Développement d'un espace de travail numérique décentralisé. Technologies : Java, C/C++, HSQLDB, SQlJet, MadKitGroupExtension, Object Oriented Database, MadKitLanExtension. Environnements : Windows, Mac OS, Linux, Android, iOS.

• IUT de Reims / Châlons / Charleville - Laboratoire CReSTIC - Attaché Temporaire d'enseignement et de Recherche en informatique

  2011 - 2012 Enseignements :
  - TP de shell (bash)
  - TP de programmation web (HTML, CSS, javascript, php)
  - TP d'analyse UML
  - TP d'analyse Merise
  
  Activités de recherche :
  - Systèmes complexes
  - Systèmes multi-agents
  - Traitement d'images
  - Reconnaissance de formes

• IUT de Reims / Châlons / Charleville - Attaché Temporaire d'enseignement et de Recherche en informatique

  2009 - 2010 Enseignements :
  - TP de programmation JAVA et JAVA avancé.
  - TP d'analyse UML
  - TP de programmation JAVA orienté WEB.
  - TP de base de donnée PL/SQL
  
  Activités de recherche :
  - Systèmes complexes
  - Systèmes multi-agents
  - Traitement d'images
  - Reconnaissance de formes

• IUT de Reims / Châlons / Charleville - Moniteur en informatique

  2006 - 2009 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)
  - TP d'Intelligence Artificielle
  - TD d'analyse (UML)
  - TP de mathématique appliquées (MathLab)

• Université de Reims - Laboratoire CReSTIC - Doctorant en traitement d'images, et en systèmes multi-agents

  2006 - 2011 Résumé de la thèse :
  
  Il existe une multitude de traitements d'images dans la littérature, chacun étant adapté à un ensemble plus ou moins grand de cadres d'application. Les traitements d'images sont fondamentalement trop différents les uns par rapport aux autres pour être mis en commun de façon naturelle. De plus, ces derniers sont trop rigides pour pouvoir s'adapter d'eux-mêmes lorsqu'un problème non prévu à l'avance par le concepteur apparaît. Or la vision est un phénomène autoadaptatif, qui sait traiter en temps réel des situations singulières, en y proposant des traitements particuliers et adaptés. Elle est aussi un traitement complexe des informations, tant ces dernières ne peuvent être réduites à des
  représentations réductionnistes et simplifiantes sans être mutilées.
  
  Dans cette thèse, un système de vision est entrepris comme un tout où chaque partie est adaptée à l'autre, mais aussi où chaque partie ne peut s'envisager sans l'autre dans les tensions les plus extrêmes générées par la complexité et l'intrication des informations. Puisque chaque parcelle d'information joue un rôle local dans la vision, tout en étant dirigée par un objectif global peu assimilable à son niveau, nous envisageons la vision comme un système où chaque agent délibère selon une interférence produite par le potentiel décisionnel de chacun de ses voisins. Cette délibération est entreprise comme le résultat produit par l'interférence d'une superposition de solutions. De cette manière, il émerge du système à base d'agents une décision commune qui dirige les actions locales faites par chaque agent ou chaque partie du système.
  
  En commençant par décrire les principales méthodes de segmentation ainsi que les descripteurs de formes, puis en introduisant les systèmes multi-agents dans le domaine de l'image, nous discutons d'une telle approche où la vision est envisagée comme un système multi-agent apte à gérer la complexité inhérente de l'information visuelle tant en représentation qu'en dynamisme systémique. Nous ancrons dans ces perspectives deux modèles multi-agents. Le premier modèle traite de la segmentation adaptative d'images sans calibration manuelle par des seuils. Le deuxième modèle traite de la représentation de formes quelconques à travers la recherche de coefficients d'ondelettes pertinents. Ces deux modèles remplissent des critères classiques liés au traitement d'images, et à la reconnaissance de formes, tout en étant des cas d'études à développer pour la recherche d'un système de vision auto-adaptatif tel que nous le décrivons.

• CReSTIC - Stagiaire en informatique

  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 - Stage en informatique (simulation)

  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 imagerie médicale

  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 informatique (imagerie)

  2003 - 2003 Stage consistant à traiter les signaux émis par 3 caméras (émettant des lasers) afin d’obtenir une image en 3 dimensions de l’objet scanné. 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 étudié par le médecin.

Formations

• Université Reims Champagne Ardenne URCA (Reims)

  Reims 2006 - 2011 Complexe systems, multi-agent systems, image processing, shape recognition

• Université Reims Champagne Ardenne URCA (Reims)

  Reims 2005 - 2006 Multi-agent systems, signal processing, image processing, computer graphics

• University Of Teesside (Middlesbrough)

  Middlesbrough 2004 - 2005 Computer graphics
  
  CAGTA

• IUT

  Reims 2001 - 2004 IT (image processing and computer graphics)

Réseau

• Audrey BOUSSAGOL

• Christine FAUCHEUR

• Marine CENS

• Noura AZZABOU

• Noureddine LASMAR

• Olivier PAVLIN

• Pelletey GRÉGORY

• Pierre ANDRIVON