Apprentissage automatique pour résoudre la mauvaise « qualité » des données
Un programme de R&D mené par le Square Research Center, rattaché au domaine d’excellence Data.
CHERCHEUR
Docteur Anass Akrim
Anass a obtenu son Doctorat en Intelligence Artificielle et Mathématiques Appliquées en maintenance prédictive (secteur aéronautique). Il est issu d’une formation initiale en Mathématiques Appliquées, Informatique et Finance de l’Université Paris Dauphine. Il a aussi un diplôme d’ingénieur des Mines en Big Data et Data Science, associé à un double diplôme en Banque et Finance à l’IAE de Saint-Etienne. Anass a pu intervenir dans différents secteurs d’activités et sur divers cas d’application d’I.A.: traitement de séries temporelles (prédiction des cours boursiers, trading automatique), détection de fraudes financières, en maintenance prédictive (secteur aéronautique).
Publications
- Article académique : A. Akrim et al. “Self-Supervised Learning for Data Scarcity in a Fatigue Damage Prognostic Problem” Engineering Applications of Artificial Intelligence, 2023, doi : https://doi.org/10.1016/j.engappai.2023.105837
- Note : “L’intelligence artificielle dans le secteur financier, le défi de la « Data Scarcity » ”
- Working paper : “L’IA pré-entraînée : une technique innovante pour une détection de fraudes plus performante” (à venir)