PASCAL HIKARINOKO VIVIEN

🎓 Recherche en Intelligence Artificielle

🚀 Réduction de dimensionnalité dans les LLM

🔬 Sujet : "Optimisation des Traducteurs Neuronaux Multilingues par Low-Rank Adaptation (LoRA) via une approche hybride combinant modèles mécanistes et machine learning"
📧 pascal.vivien@ovsp.fr
📱 07 68 45 04 09
🔗 LinkedIn
📍 Paris, 12e

Profil de Recherche

Expertise en Intelligence Artificielle & Traitement du Langage Naturel

Spécialiste de l'IA avec 25+ années d'expérience dans la recherche et le développement de solutions logicielles et une spécialisation récente en NLP, traitement multimodal et optimisation de modèles de langage. Formation en Intelligence Artificielle et en Data Science avec expertise approfondie en architectures de transformers, fine-tuning, techniques d'adaptation et dépôt de brevet.

25+
Années d'expérience en Recherche & Développement
98.4%
Précision algorithme ML
16
Secteurs d’activité
10
📊 Projets Data Science

Compétences Techniques Pertinentes

🧠 Intelligence Artificielle & NLP

Transformers TensorFlow PyTorch JAX Pipeline Hugging Face Fine-tuning RAG LLM Compression

🔬 Recherche & Développement

Machine Learning Deep Learning Statistiques Analyse factorielle Modèles prédictifs Optimisation MLOps Recherche opérationnelle

💻 Développement & Data

Python R SQL Pandas NumPy Jupyter Git Docker Kubernetes

🌐 Traitement Multilingue

NLP Multilingue Traduction automatique Tokenisation Embeddings Cross-lingual BERT T5 mBERT

Expérience Académique & Recherche

Formation Continue - Data Analyst
École nationale de la statistique et de l'analyse de l'information · 2024

Formation spécialisée en analyse de données avec focus sur l'apprentissage automatique et les modèles prédictifs. Réalisation de 11 projets de data analyse dans divers domaines et incluant des algorithmes de détection avancés.

Développement d'un algorithme de détection de faux billets avec 98,4% de précision
Formateur & Chercheur en IA
Novembre 2022 - Présent

Enseignement et recherche en Intelligence Artificielle, avec spécialisation en IA conversationnelle et générative. Développement de solutions innovantes et encadrement d'équipes techniques.

Recherche en réduction de dimensionnalité dans les modèles de langage peu doté par une approche hybride, neuronale et mécaniste, pour l'optimisation des modèles classification. Application l’état psychologique d’un patient.
Expert en Cybersécurité
Institut Mines-Télécom · 2018

Formation continue en architectures de cybersécurité avec un focus sur la classification des intrusions par des approches mixtes combinant les statistiques, les bases de connaissance et le machine learning.

Projets de Recherche & Innovation

Recherche en Deep Learning Cognitif
Gozaimass · 2018-2022

Développement d'architectures innovantes hybrides neuronales, à base de deep learning et machine learning, et mécanistes pour la classification avec des modèles de langages métier peu dotés.

Application à la classification des états psychologiques dans le domaine de la psychologie cognitive
Recherche en télévision interactive
Freelance · 2000-2003

Service innovant en marketing opérationnel pour les annonceurs sur les médias télé, radio et affichage 4x3.

Protection des investissements par un dépôt de brevet.
📰 Publication : Nationale ou internationale
Solutions DevSecOps & IA
ProteusCode · 2022

Développement d'une solution DevSecOps innovante permettant le déploiement automatisé en 90 secondes. Intégration de techniques d'IA pour l'optimisation des performances et la sécurité.

Innovation en déploiement automatique avec IA intégrée
Analyse de Données Multi-domaines
Projets ENSAE · 2024

Réalisation de 10 projets d'analyse de données couvrant différents domaines : santé publique, e-commerce, finance, agriculture. Utilisation de techniques avancées de machine learning et visualisation.

Analyse de 64 millions de données avec algorithmes optimisés

Objectifs de Thèse

Optimisation des Traducteurs Neuronaux Multilingues

Ma recherche vise à développer des techniques d'injection de matrices de faible rang dans les couches d'un modèle pré-entraîné (Low-Rank Adaptation) pour optimiser les performances des modèles de traduction neuronaux multilingues tout en réduisant significativement les coûts computationnels et mémoire. Cette approche permettra de démocratiser l'accès aux technologies de traduction avancées pour les langues sous-représentées.

🎯 Axes de Recherche

Low-Rank Adaptation Optimisation mémoire Transfer Learning Multilingual NMT Zero-shot Translation Parameter Efficiency

🔬 Méthodologies

Décomposition matricielle Pruning adaptatif Quantization Knowledge Distillation Multi-task Learning Continual Learning

Candidature Doctorale

Fort de 25+ années de recherche en IA et récemment dans le domaine des NLP, je suis prêt à contribuer significativement à la recherche en traduction neuronale multilingue. Mon approche combine rigueur scientifique, innovation dans la réduction des paramètres et vision pratique pour des applications à fort impact sociétal.

Contactez-moi 07 68 45 04 09