Hani Bounoua

Lyon 69009, France · 0765 89 88 64 · bounouahani@outlook.fr

Passionné par l'intelligence artificielle et la robotique, j'ai commencé ma carrière comme ingénieur en électronique avant de me spécialiser dans la vision par ordinateur et le traitement d'images. Avec une solide expérience dans le développement matériel et logiciel, je recherche maintenant un nouveau défi professionnel à partir de fin août, où je pourrai contribuer à l'innovation technologique de pointe dans le domaine de l'IA et des systèmes de vision.

Expérience

Ingénieur Vision par Ordinateur / IA

SPIE Building Solutions, Bron, France

Durant mon stage, j'ai conçu un outil automatisé pour le suivi en temps réel de l'avancement des chantiers de construction intérieurs, en intégrant réalité augmentée, vision par ordinateur et données BIM pour détecter les écarts et optimiser la supervision. Mes principales missions étaient :

  • Analyse des dernières avancées en segmentation d'images en temps réel et techniques de suivi de chantier.
  • Collecte d'images sur site, annotation manuelle des équipements CVC et électriques, et création de données synthétiques pour enrichir les ensembles d'entraînement.
  • Entraînement et optimisation de modèles de segmentation (YOLOv8-Seg, YOLACT, Mask R-CNN) pour identifier les éléments de construction dans des environnements complexes.
  • Développement d'une solution automatisée pour comparer le modèle BIM à la réalité, avec génération de rapports via l'API Autodesk.
2025 (stage de 6 mois) SPIE Logo

Développeur d'Algorithmes : Drones et IA

TotalEnergies, Pau, France

Lors de mon expérience chez TotalEnergies, j'ai intégré l'équipe Numérique au Pôle R&D du CSTJF. Mon objectif principal consistait à développer une preuve de concept (POC) pour un drone autonome dédié à la détection d'anomalies et à la surveillance. Mes responsabilités incluaient :

  • Amélioration d'un logiciel interne :
    • Gestion des données et images issues des drones.
    • Intégration de calculs d'empreinte caméra et de données géographiques vectorielles pour optimiser les algorithmes de détection d'objets.
  • Prise en main du drone Parrot ANAFI Ai, de son SDK (incluant Ground SDK, Air SDK et Olympe pour le développement Python) et de son environnement de simulation (Sphinx), afin de tester ses fonctionnalités autonomes et de développer des algorithmes embarqués.
  • Conception d'un flux de travail complet pour la modélisation 3D des structures existantes, intégrée à des simulations pour évaluer et simuler des comportements autonomes du drone.
2024 (stage de 6 mois) TotalEnergies Logo

Ingénieur Courants Faibles

Cital (Tramway d'Alger), Algérie

Durant mon expérience chez Cital, j’ai intégré l’équipe multidisciplinaire en charge des systèmes courants faibles embarqués sur le tramway. Mon rôle portait principalement sur la maintenance préventive et corrective des sous-systèmes électroniques et de communication afin de garantir la disponibilité et la fiabilité du matériel roulant. Mes activités incluaient :

  • Maintenance du réseau radio TETRA et du système SAE embarqué.
  • Maintenance et dépannage des systèmes d’aide à l’exploitation et d’information voyageurs (SAEIV) : radiotéléphonie, télécommande, pupitres et interfaces conducteur.
  • Réparation et test de cartes électroniques.
  • Interventions de maintenance sur site pour diagnostic, dépannage et remise en service rapide des systèmes critiques.
  • Support technique sur les boucles de détection, capteurs Balogh et compteurs d’essieux.
2019 - 2020 Cital Logo

Formation

Master en Informatique, Parcours Intelligence Artificielle

Université Claude Bernard Lyon 1, Lyon, France
2024 - 2025 Claude Bernard University Lyon 1 Logo

Master en Traitement du Signal et des Images

Université du Littoral Côte d'Opale, Calais, France
2022 - 2024 University of Littoral Opal Coast Logo

Master en Électronique Industrielle

Université Mouloud Mammeri, Tizi Ouzou, Algérie
2017 - 2019 Mouloud Mammeri University Logo

Compétences

Langages de Programmation & Outils
Compétences Spécialisées
  • Machine Learning & Deep Learning: Familier avec des bibliothèques comme Scikit-learn, TensorFlow et PyTorch
  • Vision par Ordinateur: Expertise en OpenCV, YOLO pour la détection d'objets en temps réel
  • Traitement du Signal: Expérience avec les techniques de débruitage, transformée de Fourier et méthodes de filtrage
  • Traitement & Analyse de Données: Compétent avec Pandas, NumPy pour la manipulation de données
  • Modélisation 3D & Simulation: Familier avec Blender, Unreal Engine pour les simulations
  • Systèmes Embarqués & IoT: Expérience avec C++ et Raspberry Pi pour la programmation bas niveau
  • Linux: Maîtrise des environnements Linux, y compris le scripting Bash et l'administration système

Projets

Système de Suivi Automatisé de Progression de Chantier

Vision par Ordinateur, Réalité Augmentée & Intégration BIM

Ce projet a consisté à développer un système intelligent de suivi en temps réel de l’avancement des chantiers intérieurs. La solution s’appuie sur la réalité augmentée, le BIM et des algorithmes de vision par ordinateur pour comparer la maquette numérique initiale au chantier réellement exécuté.

Le processus repose sur quatre étapes principales :

  • Acquisition : Superposition de la maquette 3D sur la scène réelle via Gamma AR, offrant une immersion complète.
  • Traitement : Récupération des images issues de la caméra mobile et de la vue BIM correspondante.
  • Analyse : Détection des équipements et identification des écarts entre la conception et l’exécution grâce à YOLOv8-Seg et OpenCV.
  • Suivi : Visualisation des résultats et transmission des données clés à la plateforme collaborative Gamma AR.

Technologies : Python, OpenCV, YOLOv8-Seg, ONNX, PyQt5, Blender, Autodesk APIs, Gamma AR
System architecture Final solution GUI Inferences examples

Système de Navigation Autonome pour Drones

Vision par Ordinateur, SIG & Simulation de Vol

Ce projet consistait à développer des outils d’analyse et de traitement d’images capturées par des drones, ainsi qu’à concevoir un pipeline complet d’intégration de modèles 3D dans un environnement de simulation de vol immersif.

Les principales réalisations incluent :

  • Traitement d’images : Développement d’algorithmes avancés pour l’analyse des données visuelles issues des drones.
  • Calcul de surfaces : Implémentation d’une solution permettant d’estimer la surface couverte par la caméra embarquée.
  • Intégration 3D : Conception d’un pipeline d’importation et d’intégration de modèles 3D dans un simulateur de vol basé sur Unreal Engine et Sphinx.

Technologies : Python, QGIS, Parrot Olympe, Sphinx, Blender, Unreal Engine, Linux
Solution GUI Footprint Calculation Flight Simulation
Visiteurs