Exaucé Bonheur Baki

Détection de malwares grâce aux méthodes du Deep Learning (LSTM, Transformers, GNN) Interface Application et test sur Streamlit

Développer un moteur d’optimisation permettant de générer, ajuster et replanifier dynamiquement les programmes opératoires en fonction des contraintes (salles, équipes, spécialités, urgences, durées prédictives). L’approche doit intégrer des techniques d’optimisation combinatoire, de génération de solutions par heuristiques intelligentes et de replanification en temps réel

Traitement d'images (Matlab) : détection de contours, transformée de

Hough, CNN

• Application de gestion de pharmacie – Spring MVC + PL/SQL

• Parallélisation des algorithmes de tri (C++ / OpenMP)

• NLP : Fine-tuning DistilBERT pour analyse de sentiments

• Systèmes multi-agents + LLMs (Mistral, LangGraph) :

• - Simulation d'un débat sur un sujet donné (thèse/antithèse)

- Simulation d'un marché de trading avec agents intelligents basant

leur décision sur la réalité du marché