Présentation

Modibo DIABATÉ

Détenteur d'un doctorat de Mathématiques Appliquées (Statistique / Science des données) de l'Université Grenoble Alpes, je suis Enseignant Chercheur en Intelligence Artificielle (IA) à l'Institut Supérieur de l'Electronique et du Numérique (ISEN Yncréa) Méditerranée.

J'évolue au sein de l'équipe pluridisciplinaire Software Development de l'ISEN en tant que spécialiste de l'IA (implémentation / utilisation / déploiement d'algorithmes d'analyse de données, de Machine / Deep Learning). J'y travaille principalement sur des projets de recherche et développement (R&D) à destination des industriels dans les domaines de la smart energy, de l'internet des objets (IoT), de la microélectronique & systèmes embarqués ou encore de la e-santé. Je mène également des activités de recherche fondamentale et appliquée (en science des données en général et en statistique computationnelle en particulier) en collaboration avec des chercheurs de l'ISEN et / ou d'autres établissements en France et à l'étranger.

En parallèle de ces activités de R&D, j'assure également des missions d'enseignement (principalement des cours d'IA / Science des données et de programmation informatique) dans les trois dernières années du cycle ingénieur de l'ISEN mais aussi à l'endroit des industriels (notamment dans le domaine de la microélectronique) qui veulent monter en compétences en analyse des données et en IA.

Avant l'ISEN, j'ai été Chercheur postdoctoral au Laboratoire MAP5-Université de Paris (de septembre 2020 à Août 2021) et Enseignant Chercheur contractuel (ATER) à l'ENSIMAG (de septembre 2019 à Août 2020). J'ai soutenu ma thèse de doctorat en décembre 2019.

Aperçu général de mes activités

Recherche

  • Mots clés :

    • IA : Machine / Deep Learning (systèmes de recommandation, maintenance prédictive)

    • Statistique / Science des données : modèles de régression ((non)linéaires à effets mixtes, logistiques, ...), analyse de survie (estimation de durée de vie restante), calcul de segmentation

    • Probabilités : modèles de Markov cachés, modèles de dynamique des populations, équations différentielles déterministes / stochastiques

    • Autres : optimisation numérique, simulation numérique, cryptographie

  • Domaines d'application : Smart Energy, IoT, e-santé, cancer, génétique, épidémiologie

Enseignement

  • Mots clés : Machine Learning, Deep Learning, Statistique, Biostatistique, Probabilités

  • Langages de programmation enseignés : Python, Java, R, C++

Evènements récents

Publication : M. Diabate, L. Coquille and A. Leclercq-Samson. Parameter estimation and treatment optimization in a stochastic model for immunotherapy of cancer. 2019. Journal of Theoretical Biology

Coordonnées

Modibo Diabaté, ISEN Yncréa Méditerranée, Bureau 350,Place Georges Pompidou, 83000 ToulonLinkedin