DOCTEUR · EXPERT DATA SCIENCE & IA

Kheireddin KADRI

Docteur en matière molle · Data Science & simulation numérique

Chercheur et formateur, Kheireddin relie la rigueur de la recherche scientifique à la pratique industrielle de l'IA : du doctorat en physique des matériaux au déploiement de modèles en production.

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Kheireddin KADRI – De la recherche fondamentale à l'IA appliquée

Kheireddin KADRI est docteur en matière molle et expert en data science et simulation numérique. Chercheur postdoctoral à l'ESILV depuis 2022, il a soutenu sa thèse à Arts et Métiers ParisTech sur le rôle du cisaillement dans la rupture des films ultra-minces de polymères. Il met aujourd'hui cette exigence scientifique au service de l'intelligence artificielle, de la donnée et de la formation.

Un doctorat à Arts et Métiers ParisTech

Pendant sa thèse (2017–2020), Kheireddin a couplé étude numérique et expérimentale pour comprendre la rupture des films ultra-minces de polymères sous cisaillement. Il a mis au point une méthode de résolution de l'équation du film mince intégrant forces capillaires et de van der Waals, révélant deux régimes de rupture dont le passage s'apparente à une transition de phase. Une rigueur de modélisation qui structure aujourd'hui sa pratique de la donnée.

Chercheur postdoctoral à l'ESILV

Depuis 2022, Kheireddin poursuit ses recherches à l'École Supérieure d'Ingénieurs Léonard de Vinci, à la croisée des algorithmes, de l'IA et de la modélisation des systèmes. Il y encadre des travaux mêlant deep learning et science des données, de la reconnaissance de la démarche par graphes (ST-GCN) à la génération de structures par réseaux antagonistes.

Data science & machine learning

Formé à la data science (bootcamp Ironhack, M2 modélisation statistique à l'UPMC) et certifié Machine Learning Researcher (Workera) puis GANs (DeepLearning.AI), Kheireddin maîtrise toute la chaîne : exploration de données, modélisation, suivi d'expériences avec MLflow et mise en production.

MLOps & Microsoft Azure

Kheireddin enseigne le MLOps et prépare ses étudiants à la certification Microsoft Azure DP-100 (Azure ML Engineer Associate). Pipelines ML, déploiement et monitoring de modèles, supervision avec Prometheus et Grafana, environnements Azure AI / Foundry : il forme à un cycle de vie complet, de l'entraînement à la production.

IA générative & recherche appliquée

Passionné d'IA générative, Kheireddin explore les GANs (StyleGAN, MolGAN, génération de structures cristallines de supraconducteurs), les réseaux de neurones sur graphes et les LLMs appliqués à la science des matériaux — notamment à l'AIMat Summer School du KIT à Karlsruhe. Il a animé plusieurs workshops, dont un à l'Ifremer Brest.

“La donnée ne remplace pas la compréhension : elle la prolonge. Un bon modèle commence toujours par une bonne question.”

Valeurs et approche

Rigueur scientifique

chaque modèle se valide comme une expérience : hypothèses claires, métriques, reproductibilité.

De la théorie à la pratique

passer du concept à l'implémentation concrète, jusqu'au déploiement en production.

Transmission

encadrer, enseigner et accompagner les apprenants vers l'autonomie technique.

Curiosité interdisciplinaire

relier physique, données et IA pour ouvrir de nouveaux usages.

Domaines d'expertise

MLOps & cycle de vie des modèles
Microsoft Azure ML & DP-100
Data science & machine learning
IA générative (GANs) & réseaux de neurones sur graphes
Déploiement, monitoring (Prometheus, Grafana) & MLflow
Simulation numérique & modélisation scientifique

Articles publiés

Les articles signés par Kheireddin KADRI

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