Linda Aouchiche

Au sein de l’équipe R&D d’Exail, j’ai participé au développement d’une toolbox dédiée au contrôle qualité (QA/QC) des données sonar. L’objectif était d’assurer la fiabilité et la traçabilité des données acoustiques collectées lors de campagnes en mer.

Principales missions :

Conception et développement d’interfaces utilisateur (IHM) en Python pour l’analyse et la visualisation des données sonar.

Mise en place d’indicateurs qualité et d’algorithmes de détection d’anomalies sur les séries temporelles acoustiques.

Structuration d’une boîte à outils modulaire facilitant l’intégration dans les chaînes de traitement existantes.

Collaboration avec les équipes terrain et experts métier pour adapter les outils aux contraintes opérationnelles.

Développement d’algorithmes de traitement du signal pour des radars aéroportés destinés à la surveillance maritime, dans un contexte de détection de cibles mouvantes sur mer agitée. Ces travaux ont porté sur l'amélioration des performances de détection et d'imagerie dans des conditions opérationnelles complexes.

Principales contributions:

Spécification d’une stratégie d’émission/réception, adaptée aux contraintes opérationnelles et aux objectifs de détection.

Développement d’algorithmes de levée d’ambiguïtés distance/vitesse.

Conception de techniques de détection robuste en présence de fouillis de mer.

Chez Terradona, j’ai contribué au développement de solutions innovantes de gestion intelligente des déchets, en appliquant des techniques avancées de traitement du signal et d’intelligence artificielle à des données issues de capteurs Lidar. Entant que responsable de la partie traitement du signal et IA, j’ai participé à l’ensemble de la chaîne de traitement, de l’acquisition des données jusqu’à l’intégration embarquée.

Principales contributions :

Développement d’algorithmes de prétraitement de nuages de points Lidar pour améliorer la classification des objets.

Conception et entraînement de modèles d’apprentissage automatique pour l’identification des déchets en temps réel.

Réalisation d’interfaces utilisateurs (IHM) et d’outils en Python pour la visualisation et la validation des résultats.

Intégration de modèles IA sur microcontrôleurs, en lien avec les contraintes d’embarqué et d’autonomie.

Collaboration étroite avec les équipes hardware, software et design pour assurer la robustesse et la performance des systèmes sur le terrain.