Mohamed El Azzouzi

Participer à l’identification et à la formulation de cas d’usage métier (recherche clinique, amélioration de la qualité des soins, aide à la décision) en lien avec les professionnels de santé et les chercheurs.

Collecter, nettoyer, pré-traiter les corpus textuels (ex : rapports médicaux, comptes-rendus, commentaires, questionnaires libres) en respectant les normes de confidentialité, de sécurité et de protection des données sensibles.

Concevoir, développer, entraîner et évaluer des modèles de NLP (ex : classification de textes, reconnaissance d’entités médicales, extraction d’informations, génération de rapports, détection d’anomalies) adaptés au domaine de la santé.

Mettre en place des workflows d’ingénierie de données pour le texte : tokenisation, vectorisation, embeddings, utilisation de modèles transformeurs (ex : BERT, CamemBERT, etc.) adaptés au français/médical, ou encore fine‐tuning de modèles existants.

Animation de cours et travaux pratiques auprès d’étudiants de Master 2, autour des thématiques liées à l’ingénierie des données : gestion et préparation de données, bases de données, apprentissage automatique, traitement automatique du langage (NLP), et bonnes pratiques de mise en œuvre des pipelines de données.

My research focuses on privacy-preserving AI for healthcare, particularly on automatic de-identification of electronic health records (EHRs) and federated learning applications in medical data processing. Through my PhD, I have developed:

✅ A novel approach for automatic de-identification of French EHRs using deep learning and distant supervision, ensuring compliance with GDPR and CNIL regulations.

✅ Federated Learning models for secure extraction of personal health information, enabling decentralized collaborative training across multiple institutions while preserving data privacy.

✅ Security analysis of federated learning, exploring vulnerabilities such as gradient inversion attacks and proposing countermeasures to enhance the robustness of AI-driven healthcare systems.