La solution Finovox
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Rencontre avec Oussama, data scientist en vision par ordinateur chez Finovox

Découvrez le parcours d'Oussama, data scientist en vision par ordinateur chez Finovox, logiciel de détection de faux documents.

Qui es-tu ?

Je m’appelle Oussama Zeglazi et je suis expert dans le domaine de la vision par ordinateur.

J’ai effectué mon parcours universitaire à Rabat, suivant le système LMD (Licence, Master, Doctorat). Ma thèse de doctorat portait sur la détection des piétons en utilisant les caméras embarquées sur les véhicules, une application de pointe dans le domaine de la vision par ordinateur.

Au cours de mon parcours académique, j’ai publié six papiers de recherche, dont quatre ont été présentés lors de conférences internationales et deux ont été publiés sous forme d’articles.

Vous pouvez consulter mes travaux sur mon profil Google Scholar à l’adresse suivante : https://scholar.google.com/citations?user=v_W4GhcAAAAJ&hl=fr

J’ai eu l’honneur de participer à plusieurs conférences dans le monde entier pour présenter mes travaux. En 2017, j’ai participé à la conférence ICIP en Chine. J’ai également présenté mes recherches lors de deux conférences au Maroc et d’une conférence au Portugal.

Quelles sont tes principales missions chez Finovox ?

Au sein de l’entreprise Finovox, je suis chargé des missions principales liées à la recherche et au développement dans les domaines de la vision par ordinateur et du deep learning. Mon objectif est de trouver des solutions innovantes pour lutter contre la fraude documentaire et améliorer la classification des documents.

En quoi avoir un doctorat t’aide dans tes missions au sein de Finovox ?

Mon doctorat m’a beaucoup aidé dans mon rôle actuel chez Finovox, car il m’a permis de me positionner comme un  “problème solver ». Grâce à mon expérience lors de la rédaction de ma thèse, j’ai acquis la capacité de sélectionner judicieusement les articles sur lesquels baser mes recherches, de développer un esprit critique et de déterminer si je dois enrichir, combiner ou développer une nouvelle solution pour répondre aux besoins spécifiques de l’entreprise.

De plus, mon expertise acquise au cours de mon doctorat m’aide à rédiger des articles de recherche pour Finovox, contribuant ainsi à la création d’un véritable laboratoire de recherche au sein de l’entreprise.

T’épanouies-tu professionnellement chez Finovox aujourd’hui ?

Je suis ravi de mon poste chez Finovox, car il me permet de travailler dans un domaine que je maîtrise et qui me passionne. Le sujet sur lequel je travaille est complexe et représente un véritable enjeu, ce qui rend mon travail d’autant plus intéressant et stimulant. De plus, j’ai la chance de faire partie d’une équipe technique talentueuse et avec laquelle j’entretiens de très bonnes relations.

Il est essentiel de détecter les zones incohérentes présentant une structure différente du reste de l’image. Mon approche a consisté à utiliser des techniques de traitement d’image et de vision par ordinateur pour définir les zones modifiées, puis à lancer des modèles de machine learning et de deep learning pour analyser ces zones. Cela a grandement amélioré les résultats que nous obtenons aujourd’hui et a renforcé notre capacité à effectuer une analyse visuelle précise.

Récemment, j’ai également été chargé d’une nouvelle mission visant à améliorer la classification des documents. Mon objectif est de développer des modèles spécifiques pour chaque type de document afin de rendre notre solution encore plus performante.

Ta plus grande réussite au sein de Finovox ?

Ma plus grande réussite chez Finovox, à ce jour, est le travail accompli avec mon équipe pour créer un modèle qui donne de véritables résultats et surpasse nos concurrents ainsi que l’état de l’art en matière de recherche. Je suis extrêmement fier de nos avancées, et je suis actuellement en train de rédiger un article de recherche pour présenter nos découvertes à la communauté scientifique et contribuer à l’amélioration des méthodes de détection de la fraude documentaire. Le titre de mon prochain papier de recherche sera : « Identifying Forged Document Images through Blur Features ». Dans cet article, nous détaillerons notre approche novatrice pour détecter les images de documents falsifiés en exploitant les caractéristiques de flou. Ce travail représente un jalon important dans notre quête pour développer des solutions toujours plus performantes et robustes pour lutter contre la fraude documentaire.

Où te vois-tu dans 5 ans ?

Dans 5 ans, je me vois comme le référent de la vision par ordinateur chez Finovox, en tant que tech lead, guidant et inspirant mon équipe pour développer des solutions innovantes et efficaces.

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