Meriam Hfaidhia

Développement d’un dashboard interactif pour la visualisation et l’analyse des opérations bancaires et transactions clients. Le projet inclut l’intégration des données via ETL, la conception de la base de données avec XAMPP/MySQL, le développement côté serveur en PHP, et la visualisation finale sur Power BI pour un suivi clair et efficace.

Application de computer vision pour le suivi en temps réel des présences. Le système détecte et reconnaît les visages à partir de flux vidéo, enregistre les présences dans une base de données en temps réel, et génère automatiquement une alerte si une personne déjà enregistrée tente de s’enregistrer à nouveau.

Application IA qui traduit la langue des signes en mots parlés en temps réel. Le système détecte les mouvements des mains via webcam, reconnaît les signes avec une haute précision et produit une synthèse vocale naturelle. Idéal pour faciliter la communication entre personnes sourdes/malentendantes et entendantes.

Projet d'intelligence artificielle pour la reconnaissance des émotions à partir de fichiers audio. Le pipeline comprend l’augmentation des données (injection de bruit, décalage temporel, modification de la hauteur), la conversion des signaux audio en représentations visuelles (Mel-spectrograms et MFCC), l’entraînement de modèles profonds (CNN, ResNet50 et architectures hybrides) et la génération de données synthétiques via des modèles de diffusion. La performance est évaluée avec précision, rappel, F1-score et matrice de confusion.

Système intelligent de contrôle d'accès utilisant la reconnaissance de plaques d'immatriculation. Le système détecte la plaque d'un véhicule entrant, vérifie la base de données pour identifier si la personne est un employé ou un visiteur, et délivre automatiquement les autorisations correspondantes. Pour les visiteurs enregistrés, un code QR est envoyé par email pour validation. Si le véhicule n’est pas enregistré, l’accès est refusé. Le projet inclut également la génération de rapports hebdomadaires et la gestion des employés et visiteurs. Déployé avec React (JSX) et MongoDB pour un suivi en temps réel.

Projet d'analyse prédictive visant à estimer la probabilité que des clients du secteur des télécommunications se désabonnent (churn). Le projet inclut la mise en place d'un pipeline MLOps complet : collecte et analyse des logs avec Elasticsearch, visualisation et suivi avec Kibana et MLflow, tests automatisés du code, et déploiement en conteneurs Docker. Les données sont gérées via MongoDB et PostgreSQL. Le modèle fournit des prédictions en temps réel pour aider les entreprises à identifier les clients à risque et optimiser leurs stratégies de fidélisation.

NovaMedica est une plateforme médicale propulsée par l'IA, conçue pour automatiser l'extraction des données manuscrites et imprimées des prescriptions médicales, recommander des traitements personnalisés et proposer des alternatives thérapeutiques. Le projet inclut la détection d'objets avec YOLOv8, l'extraction de texte avec TrOCR fine-tuné, la génération de recommandations via GPT-2 et la recherche de médicaments similaires avec Sentence-BERT. Le backend est développé en FastAPI, le frontend en React, et la base de données utilise MongoDB. Le déploiement est effectué avec Docker et l'application assure un suivi précis et sécurisé des prescriptions médicales.

Imaginez une plateforme qui simplifie chaque étape du processus de stage : SmartRH analyse automatiquement les CV et lettres d'affectation, génère des scores intelligents et propose des correspondances optimales entre candidats, départements et encadreurs grâce à RAG. Lorsqu’un candidat montre son intérêt, un email automatique avec lien et date d’entretien Meet est envoyé, et l’entretien est analysé en temps réel (visage, voix, transcription, émotions) pour aider le RH à prendre la meilleure décision. Les encadreurs peuvent recommander des sujets et suivre l’avancement des tâches, tandis que les stagiaires reçoivent des feedbacks personnalisés et des recommandations de formation. Après le stage, des formulaires prédisent le score de satisfaction et mesurent l’efficacité globale. De plus, les offres de stage peuvent être créées automatiquement : un agent IA (n8n) génère le texte et l’image de l’annonce, prête à être diffusée. Développé avec React (Vite), Node.js, MongoDB et n8n, SmartRH transforme la gestion des stages en une expérience fluide, intelligente et transparente.

NeuroScope est une plateforme innovante d’aide au diagnostic médical qui exploite un modèle U-Net 3D pour segmenter automatiquement les IRM cérébrales. L’IA détecte et isole les tumeurs, calcule leurs volumes, et génère des visualisations interactives 2D et 3D permettant une meilleure interprétation par les médecins. Elle offre également une comparaison entre plusieurs scans pour suivre l’évolution du patient au fil du temps. NeuroScope intègre des simulations 3D immersives du cerveau et de la tumeur afin de faciliter la prise de décision clinique et d’améliorer la précision du suivi thérapeutique. Développé avec React (Vite), Node.js, MongoDB et PyTorch, NeuroScope transforme la manière d’analyser et de visualiser les données médicales en une expérience claire, interactive et augmentée par l’IA.