SDC, Data Science and Knowledge

Ali Ayadi

From SDC, Data Science and Knowledge
Revision as of 22:07, 15 February 2024 by Ali.ayadi (talk | contribs)
Jump to navigation Jump to search

Courte biographie

150px|vignette|droite

  • Je suis actuellement Maître de Conférences en informatique à l'Université de Strasbourg.
  • J'enseigne au département informatique de l'IUT Robert Schuman,
  • Je mène mes travaux de recherche dans l'équipe Systèmes Complexes, Bioinformatique Translationnelle (CSTB) du laboratoire des sciences de l'ingénieur, de l'informatique et de l'imagerie (ICube).

Auparavant, j'ai été :

Recherche

Thématiques de recherche

IA symbolique
Ingénierie des connaissances
Représentation conceptuelle
Modélisation de la connaissance du domaine à l'aide d'ontologies (web sémantique)
Processus d'inférence et Raisonnement qualitatif
Simulation à évènements discrets

Applications

Réseaux biomoléculaires complexes
Interactions hôte-pathogène
Nanoparticules manufacturés
Industrie 4.0

Publication

Liste des pulications

Google Scholar

Implication dans des projets

  • Projet Horizon Europe ENERGETIC 2023 -
  • Projet XAI-BATMAN (Explainble AI for battery management) project - 2023
  • Projet ANR PullCoVapart - 2021-2023
  • Projet européen Gov4Nano - 2020-2023
  • Projet européen NanoInformaTIX - 2019-2022
  • Projet API ICube XAD (eXplainable Detection Anomaly) - 2021-2024 (porteur)

Co-encadrements de thèse

  • Ali Khudiyev [2022 -]
    Directrices : Anne Jeannin-Girardon & Latafat Gardashova
    Sujet : Intelligence artificielle neuro-symbolique
  • Quentin Christoffel [2021-]
    Directrice : Anne Jeannin-Girardon & Aline Deruyver
    Sujet : Réduction des incertitudes des réseaux de neurones profonds par injection de connaissance

Encadrements de stages

  • Slimane Arbaoui [2023] - Master 2 (with INSA Strasbourg)
    Sujet : SOH prediction of lithium battery and detecting its abnormal decrease
  • Lahcene Dalenda [2023] - Master 2 (with INSA Strasbourg)
    Sujet : Explainable model for estimating the SoC of lithium-ion batteries
  • Mariam Diakite [2023] - Master 1 (with INSA Strasbourg)
    Sujet : Knowledge graphs for analysing the SoH of lithium-ion batteries
  • Henri Joel Azemena [2023] - Stage en Apprentissage (chez Idemoov)
    Sujet : Développement Web plateforme EXPRESSO
  • Yoann Grim [2023] - Stage BUT2 (chez Socomec)
    Sujet : Développement en C# d’un outil de gestion des MAC adresses SOCOMEC
  • Mathieu Champagne [2023] - Stage BUT2 (chez STIS 67)
    Sujet : Étude de migration du site Extranet et réalisation d'un POC à partir d'un CMS
  • Henri Joel Azemena [2022] - Master 2
    Sujet : Explainable Artificial Intelligent as a solution approach to the Duck Curve problem
  • Mahir Israyilov [2022] - Master 2
    Sujet : Knowledge graphs as tools for explainable artificial intelligence
  • Ala Eddine Hamouni [2022] - Master 2
    Sujet : An ontology-based approach to battery pack SoC estimation
  • Quy Thanh LE [2022] - Master 2 (with Université Aix-Marseille)
    Sujet : Modélisation de la propagation du SARS-CoV-2 dans les poumons

Enseignement

Depuis 2021 :

  • Introduction aux systèmes d'exploitation et à leur fonctionnement
  • Introduction à l'architecture des ordinateurs
  • Programmation système
  • Programmation mobile
  • Développement orienté objets
  • Qualité de développement
  • Installation d'un poste pour le développement

Entre 2014 et 2021 :

  • Applications réseaux
  • Fonctionnement des ordinateurs
  • Cultures et pratiques de l'informatique
  • Certificat informatique et internet (C2i)
  • Algorithmique et programmation (Ocaml, Python)
  • Base de données (oracle, PostgreSQL)
  • Architecture des ordinateurs

Responsabilités administratives et scientifiques

Administratives

Programme Doctoral International de l’Université de Strasbourg (2015 - 2018)
Membre de la Société d’Automatique, du Génie Industriel et de Productique (depuis 2020)
Membre du conseil de perfectionnement du BUT 1 et BUT 2 à l'IUT Robert Schuman (depuis 2021)
Responsable des stages des deuxièmes années BUT à l'IUT Robert Schuman (2022)

Scientifiques

Membre du comité scientifique du RED (réseau DEVS)
Chair de la session invitée "Knowledge-Aware eXplainable Artificial Intelligence" pour la conférence internationale KES (KES'2022)
Membre du comité de programme et révision d'article pour la conférence internationale International Symposium on Intelligent Data Analysis 2023 (IDA'2023)
Chair de la session "Biological computational ecosystems" pour la conférence internationale Complex Computational Ecosystems (CCE'2023)
Révision d'articles pour la revue internationale International Journal of Data Science and Analytics (JDSA'20212 to 023)
Révision d'articles pour la revue internationale International Journal of Chemical Information and Modeling (JCIM'2023)
Révision d'articles pour la conférence internationale Knowledge-Based and Intelligent Information & Engineering Systems (KES'2019 to KES'2023)
Révision d'articles pour la conférence internationale International Symposium on Intelligent Data Analysis 2023 (IDA'2023)
Révision d'articles pour la conférence internationale European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases (ECML PKDD'2023)
Révision d'articles pour la revue internationale "Advanced Engineering Informatics" (AEI 2023)

Contact

Ali AYADI
ICube Laboratory
Télécom Physique Strasbourg
300 bd Sébastien Brant - CS 10413
F - 67412 Illkirch cedex

Office: C335
Phone: +33 (0) 6 56 76 34 46
Email: ali.ayadi (at) unistra (dot) fr

Research

PhD Thesis

Title: Semantic technologies for the optimization of complex biomolecular networks

Promotor: Cecilia Zanni-Merk (Senior Tenured Associate Professor, ICube-SDC and INSA Strasbourg)

Co-advisor: François de Bertrand de Beuvron (Tenured Associate Professor, ICube-SDC and INSA Strasbourg) and Julie Thompson (Research director CNRS, at ICube-CSTB)


Overview: This PhD thesis is prepared as part of a Franco-Tunisian cotutelle between, the SDC Team in collaboration with the LBGI Team and the University of Tunis. The general goal of this thesis is to find an optimal set of external stimuli to be applied during a predetermined time interval to evolve the network from its current state to another desired state. Our original approach is based on the combined use of semantic technologies, combinatorial optimization and simulation.

A complex biomolecular network is represented by the interactions of many molecules (genes, proteins and metabolites) in a cell. This network should stay at a normal (at least, healthy) phenotype. However, by some unknown perturbation or stimuli, the network can be transited from a normal phenotype to a disease phenotype. It thus is desirable to steer the biomolecular network to transit from the abnormal phenotype to a healthy phenotype. Here we are interested in how to effectively steer the system from an unexpected state to a desired state by applying suitable input control signals. The main purpose of this project is to provide a platform based on two strong points of the Data Mining Theme of the SDC team of ICube: semantic technologies on the one hand, and combinatorial optimisation tools on the other hand.

With this aim in mind, our future work will continue to develop a platform to study the transitions of biomolecular networks from any state to a specific state, based on three modules: (i) The ontological module: This module uses semantic technologies to generate new inferred knowledges (the discovery of new semantic associations between molecules) to refine the transitions study of the network behaviour. The input of this module is a set of native data (network states and transitions in the form of values and parameters) introduced by the expert and as a result provides the inferred network composed by native and inferred transition states. This enrichment by metadata and new knowledges will facilitate decision making thanks to a powerful knowledge management. (ii) The simulation module: This module will reproduce over time the dynamic behavior of each network component. This simulator will adopt the DEVS Discrete Event Specification Formalism. (iii) The optimization module: With this module, we apply combinatorial optimization algorithms to provide a set sequences of transitions offering the best control of the network from one state to another, at the same time describing all the changes in values taking place inside each network component.

Teaching

Teaching assistant at the UFR Mathématiques-Informatique (department of Mathematics and Computer Science) and at the Faculté de Géographie et d'Aménagement (University Institute of Technology) of the University of Strasbourg.

2014/2015:

  • L1/MathInfo Computer Science S1: Computer and internet certificate (C2i)
  • Master1/GE-OTG Computer Science S2: Spatial databases and SQL (BDD - PostgreSQL)
  • L1/MathInfo Computer Science S2: Base de données (BDD - Oracle)
  • L1/MathInfo Computer Science S2: Object-Oriented Programming (Ocaml)

2015/2016:

  • L2/MathInfo Computer Science S1: Base de données (BDD - oracle)
  • L2/MathInfo Computer Science S1: Architecture des ordinateurs (AOD)
  • L3/MathInfo Computer Science S2: Base de données (BDD - Oracle)
  • Master1/GE-OTG Computer Science S2: Spatial databases and SQL (BDD - PostgreSQL)

Publications

<anyweb>http://icube-publis.unistra.fr/?author=AYadi_Ali&=#hideMenu</anyweb>

Retrieved from "https://sdc.icube.unistra.fr/en/index.php?title=Ali_Ayadi&oldid=1974"