Jason MAHDJOUB

En résumé

Entreprises

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

  Reims (51100) 2015 - maintenant Développement d'un espace de travail numérique décentralisé. Technologies : Java, SQL, MadKitLanExtension, OOD, Optimisation par colonies de fourmies. Environnements : Windows, Mac OS, Linux, Android, iOS.
  
  Formateur au CESI de Reims, et au CNAM de Reims : algorithmique, programmation orientée objet, UML, Design Patterns, programmation Java, programmation Python, informatique mobile (Android), architecture matérielle & logiciel, sécurité des applications informatiques, cadriciels Symfony/Spring/Jooby, Mesire, bases de données relationnelles (SQL), JPA, JEE, traitement d'images, auto-encodeurs, analyse de données, modèles d'apprentissage, TensorFlow en Python.

• Université de Reims Champagne-Ardenne - Post-doctorat - Optimisation et planification pour la gestion de crise

  Reims (51100) 2013 - 2014 Dans le cadre du projet AidCrisis, nous avons analysé les besoins en gestion de crise NRBC et d'aide à la décision. Nous avons proposé des projets intégrés autour d'un moteur d'optimisation et de planification des tâches et ressources, conçu pour coordonner les équipes de secours dans un contexte de communication dégradée et de réseau décentralisé.
  
  Modèle développé :
  Nous avons conçu un système capable de planifier des tâches et d'allouer des ressources face à une crise complexe. Le modèle intègre l'incertitude des événements et propose des décisions stables via la loi de Pareto, tout en garantissant des optimums globaux sans exploration exhaustive.
  
  Perspectives :
  
  - Développement d'un profil utilisateur pour rapprocher les décisions système des décisions humaines et hiérarchiques.
  
  - Plateforme décentralisée d'informatique en nuage pour optimiser la répartition des données en cas de crise.
  
  Le modèle, basé sur l'optimisation multi-objectif par colonies de fourmis, est innovant et adapté aux applications à grande échelle.

• Jason Mahdjoub - Entrepreneur - Conception de logiciels

  Reims (51100) 2012 - 2015 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.

• 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

• 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.

• 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 Champagne-Ardenne - Doctorat en Informatique (Traitement d'images, vision artificielle, systèmes multi-agents)

  Reims (51100) 2006 - 2011 Ma thèse porte sur le développement de systèmes de vision auto-adaptatifs, inspirés par la capacité de la vision humaine à s'adapter aux situations singulières en temps réel. Contrairement aux méthodes de traitement d'images classiques, souvent rigides et spécifiques à des applications précises, notre approche explore des solutions plus dynamiques et contextuelles.
  
  L'objectif fut de concevoir un système de vision auto-adaptatif basé sur des agents intelligents interconnectés, capables de délibérer collectivement pour répondre aux défis complexes de la perception visuelle.
  
  Nous avons décomposé notre travail en plusieurs étapes :
  - Analyse des principales méthodes de segmentation d'images et descripteurs de formes.
  - Intégration de systèmes multi-agents pour modéliser la vision comme un réseau d'agents collaboratifs.
  
  Nous avons développé deux modèles :
  1. Segmentation adaptative d'images sans calibration manuelle
  2. Représentation de formes à l'aide de coefficients d'ondelettes pertinents
  
  Ces modèles ouvrent la voie à des systèmes de vision plus flexibles et intelligents, capables de construire leurs propres représentations internes de l'information sans nécessiter de données d'apprentissage en entrée. Ils permettent ainsi de s'adapter à des contextes variés tout en maîtrisant la conception, évitant les effets opaques liés à l'apprentissage automatique et les biais potentiels dus à des bases de données incomplètes ou incorrectes.
  
  Mention : très honorable avec les félicitations du Jury

• 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 Doctorat en informatique
  
  Ma thèse porte sur des systèmes de vision auto-adaptatifs, inspirés par la capacité du vivant à s'ajuster en temps réel. Contrairement aux méthodes classiques, souvent rigides et spécifiques, notre approche explore des solutions plus dynamiques et contextuelles.
  
  Objectif : Concevoir un système basé sur des agents logiciels autonomes, réactifs, proactifs, capables de délibérer collectivement pour gérer la complexité des informations visuelles, tout en évitant un processus décisionnel centralisé.
  
  Méthodologie :
  - Analyse des méthodes de segmentation d'images et descripteurs de formes.
  - Modélisation de la vision comme un réseau d'agents collaboratifs.
  
  Modèles développés :
  - Segmentation adaptative sans calibration manuelle.
  - Représentation de formes via des coefficients d'ondelettes pertinents.
  
  Ces modèles visent des systèmes flexibles, générant leurs propres représentations sans apprentissage préalable, tout en évitant les éventuels biais liés aux données d'apprentissage.
  
  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
  
  Niveau : Major de promotionNiveau : 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)

Réseau

• Bertrand REALITY

• Christine FAUCHEUR

• Eric BITTAR

• Herve MANIRAGUHA

• Jonathan NAMUROIS

• Pierre ANDRIVON

• Sylvain CHALLOIS