Bonjour, je suis Mohamed

Des systèmes intelligents,de la recherche au logiciel réel.

Ingénieur IA, Data & Logiciel. Je construis des systèmes d'IA appliquée, des pipelines de données fiables et du logiciel full-stack, avec une évaluation rigoureuse et une ingénierie pensée pour la production.

LLM
RAG
Pipelines
Temps réel
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Fig_01 — un même champ, trois représentations

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MA_2026

Mohamed Abi

IA · Data · Logiciel

PAR · FR

Profils @

Paris, France

Ouvert à un CDI en France

—:—Paris · heure locale

Projets phares

TotalEnergies OneTech: extraction LLM, GPU/HPC
CETIC: RiskTailor, INFORSID 2026 — 1er auteur
Maison Dlala: plateforme temps réel en ligne
Paris-Saclay: MSc DataScale

Mohamed AbiTravaux choisis01 — 03

Trois systèmes, trois manières de prouver.

Une évaluation industrielle, une publication de recherche, un produit en ligne. Chaque étude de cas dit ce que j'ai fait personnellement — et ce qui ne vient pas de moi.

Tous les travaux et l'archive

02Parcours

Industrie, recherche, produit.

04 — 09 · 2026
TotalEnergies OneTechHPC Data Scientist / Data Engineer (stage M2)
Extraction de métadonnées par LLM auto-hébergés sur GPU, avec une évaluation qui distingue identification des objets et qualité des attributs.
Étude de cas
01 — 03 · 2026
CETICR&D NLP & GenAI, cybersécurité
Pipeline RAG et API FastAPI pour adapter un rapport de risques à son lecteur ; premier auteur de RiskTailor (INFORSID 2026).
Étude de cas
2025 — 2026
Maison DlalaFondateur — produit et architecture
Plateforme d'enchères temps réel en production : offres idempotentes, salles en direct multi-instance, quatre langues dont l'arabe.
Étude de cas
06 — 08 · 2024
CERISTTraitement vidéo & vision
Pipeline de détection d'anomalies vidéo : ingestion, caractéristiques, CNN et autoencodeurs, évaluation.
2023 — 2025
WorldWeb SolutionsFondateur, développeur full-stack
Produits web de bout en bout pour des petites entreprises : cadrage avec des clients non techniques, réalisation, mise en ligne.
2022
Sonatrach · APCSDonnées & applications d'entreprise
Modélisation Oracle et PL/SQL, application APEX avec sécurité par ligne ; modules Odoo et reporting SQL logistique.

03Capacités

Trois disciplines, une preuve pour chaque ligne.

Pas de jauges ni de pourcentages : chaque capacité renvoie au travail où elle a servi.

Des LLM évalués comme des systèmes, pas comme des démos.

04Manière de travailler

Cinq règles, chacune apprise sur un vrai problème.

01
Évaluer avant d'affirmer
Un score moyen cache les erreurs qui coûtent. Je sépare ce que je mesure — détection, attribution, latence — et je garde les limites dans le même document que les résultats.
Évaluation L1 / L2, TotalEnergies
02
Mettre la garantie dans l'écriture
Quand une règle compte — une offre jamais comptée deux fois — elle vit dans l'opération atomique, pas dans du code autour qu'une panne peut contourner.
Offres idempotentes, Maison Dlala
03
Le plus petit design sûr
Entre l'architecture la plus propre et celle qui ne touche pas au circuit de l'argent, je choisis la seconde — et j'écris pourquoi.
Adaptateur de vente en direct, Maison Dlala
04
Un générateur, un vérificateur
Un LLM propose, une contrainte vérifiable dispose : ontologie, schéma Pydantic, validateur déterministe.
Graphes neuro-symboliques · validateurs TotalEnergies
05
Dire le statut exact
Prototype, recherche, construit mais désactivé, en production : ce sont des états différents, et les confondre coûte la confiance.
Tout ce site

05Recherche & formation

Publier, c'est accepter d'être vérifié.

Publications

Formation

2025 — 2026
MSc DataScale — données massives en systèmes distribués
Université Paris-Saclay / UVSQ
2024 — 2025
Master 1 Big Data Management
Université Paris-Saclay / UVSQ
2023 — 2024
Master Data Science
Université d'Alger
2020 — 2023
Licence Systèmes d'information & génie logiciel
Université d'Alger

Certifications & parcours

Snowflake — Associate Data Engineer2025
DataCamp — Data Engineer Associate2025
Dataiku — ML Practitioner · Core Designer2025
Databricks — Introduction to Databricks SQL2026
AWS — Data Engineering Foundations · Cloud Technical Essentials2025

Portrait de Mohamed Abi — Mohamed Abi · Paris

06À propos

Ingénieur, entre la recherche et le logiciel.

J'ai commencé par les systèmes d'information à Alger : bases de données, PL/SQL, applications d'entreprise. Puis les pipelines et le machine learning, puis la recherche appliquée en IA générative à Paris-Saclay, au CETIC et chez TotalEnergies.

Ce qui me retient, ce sont les problèmes où une bonne réponse ne suffit pas : il faut qu'elle soit vérifiable, attribuée au bon objet, et qu'elle tienne quand tout arrive en même temps. C'est vrai pour un LLM qui lit un rapport de 175 000 tokens comme pour une offre envoyée deux fois pendant une vente en direct.

J'explique aussi la data et l'IA à une communauté de plus de 100 000 abonnés. Je parle arabe, français et anglais.

Recrutement

Un poste en IA, data ou logiciel ? Parlons-en.

Je cherche un CDI en France. Réponse sous 48 heures.

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Profil IA & Data
Ingénieur IA / Data
Voir ce profil — travaux réordonnés pour ce poste
Version à jour en cours de validation — demandez-la par email, je l'envoie le jour même.
Profil Logiciel
Ingénieur logiciel full-stack
Voir ce profil — travaux réordonnés pour ce poste
Version à jour en cours de validation — demandez-la par email, je l'envoie le jour même.

Des systèmes intelligents,de la recherche au logiciel réel.

Trois systèmes, trois manières de prouver.

La bonne valeur, pour le bon objet : extraction par LLM dans des rapports industriels

Maison Dlala : des enchères en direct où le serveur a toujours raison

RiskTailor : un rapport de risques, une restitution par lecteur

Industrie, recherche, produit.

Trois disciplines, une preuve pour chaque ligne.

Cinq règles, chacune apprise sur un vrai problème.

Évaluer avant d'affirmer

Mettre la garantie dans l'écriture

Le plus petit design sûr

Un générateur, un vérificateur

Dire le statut exact

Publier, c'est accepter d'être vérifié.

Ingénieur, entre la recherche et le logiciel.

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