Activités Scientifiques

Responsabilités scientifiques

Encadrement de thèse

Thèses soutenues

  1. W. Hachicha (co-tutelle avec l’université de SFAX), Apport de la fouille de processus pour recommander des parcours d'apprentissage dans une plateforme pédagogique. Décembre 2024 (59 mois).
  2. A. Bouchicha (co-encadrement à 50 % avec M. Rabah), Vers des systèmes de réputation basés Blockchain améliorés : efficacité, protection de la vie privée et évolutivité, depuis septembre 2021. Juillet 2024 (43 mois)
  3. M. Trabelsi (co-encadrement à 40% avec J. Morcos), Modélisation des processus utilisateurs à partir des traces d'exécution, application aux systèmes d'information faiblement structurés. Septembre 2022 (48 mois)
  4. J. Leblay (co-encadrement à 30% avec M. Rabah), Vers une nouvelle forme d’accompagnement de processus dans les systèmes interactifs : apport de la fouille de processus et de la recommandation. Août 2019 (43 mois)
  5. D. Sawadogo (co-encadrement à 70% avec P. Estraillier). Architecture d’un système interactif de ressources consolidées. Application à des ressources pédagogiques dans un système de e-éducation. Juin 2016 (45 mois).
  6. K.D. Dang (co-encadrement à 70% avec M. Augeraud). Utilisation de modèles formels pour l’analyse de discours interactifs. Avril 2013 (43 mois).
  7. Guylain DELMAS (co-encadrement à 70% avec M. Augeraud). Pilotage de récits interactifs et mise en œuvre de formes narratives dans le contexte du jeu vidéo. Septembre 2009 (46 mois).

Thèses en cours

  1. A. Abbes (co-tutelle avec l’université de SFAX), Étude et mise en œuvre d'une méthode d'accompagnement de la personnalisation des scénarios d'apprentissage, depuis novembre 2024.
  2. M. Peillon (co-encadrement à 50% avec D. Legha - ALSTOM TRANSPORT), Solutions de maintenance avancées pour les trains à grande vitesse, depuis octobre 2024.
  3. M. El Assal (co-encadrement à 50% avec D. Legha - ALSTOM TRANSPORT), Maintenance prédictive des éléments de TGV et optimisation de l'exploitation de données de type Big-data, depuis septembre 2024.
  4. S. Sayahi (co-direction avec C. A. Zayani - Université de SFAX), Développement d’une nouvelle approche basée sur l’apprentissage profond pour la recommandation sociale de ressources pédagogiques en considérant le critère de sérendipité, depuis 2023
  5. N. Joudieh (co-encadrement à 30% avec M. Rabah et S. Nowakowski - LORIA), Recommandation de ressources dans un environnement d’apprentissage numérique : apport de la fouille de processus, depuis novembre 2021.

Projets

Transfert industriel

Prototypes et démonstrateurs

Visibilité

Comités scientifiques

Relecteur pour les revues

Relecteur pour les workshops

Relecteur projet ANR

Expertises

Participation à des jurys de thèse

Rapporteur :

Examinateur :

Invité :