INITIALISATION SYSTÈME · UNITÉ IA ACTIVE

Nada Yasmine MEHENNAOUI

Data Scientist  /  AI Engineer  /  Deep Learning
Systèmes d'intelligence artificielle capables de voir, comprendre et diagnostiquer — classification d'images médicales, transcription audio et déploiement de modèles en production.

LOCALISATION : Clermont-Ferrand, France

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01 — PROFIL SYSTÈME

Qui suis-je ?

Étudiante en Licence 3 Informatique à l'Université Clermont Auvergne, je souhaite me spécialiser en IA et ses applications multiples.

Projet phare : un système de classification d'images médicales atteignant 95 % de précision sur la détection du glaucome et 93% pour les maladies pulmonaires, déployé via Flask en interface web temps réel.

Trilingue, rigoureuse, passionnée par la recherche, en route vers un Master IA.

ARABE
LANGUE MATERNELLE
FRANÇAIS
C1 — BAC FR
ANGLAIS
B2 — TOEIC 860
JARVIS // SESSION ACTIVE
J.A.R.V.I.S. ~ identify --unit
▶ Nada Yasmine MEHENNAOUI · AI/ML Engineer

J.A.R.V.I.S. ~ cat directives.sys
▸ Deep Learning & Vision par ordinateur
▸ Classification d'images médicales
▸ Transcription audio par IA
▸ Déploiement de modèles via API

J.A.R.V.I.S. ~
02 — CAPACITÉS SYSTÈME

Stack technique

🧠
IA & Deep Learning
CNN, LSTM, Transfer Learning, distillation de connaissances. Benchmark et optimisation de modèles.
TensorFlowKerasPyTorchScikit-learn
🖼️
Vision par ordinateur
Classification médicale avec modèles pré-entraînés. Comparaison VGG-16, ResNet-50, MobileNetV2.
MobileNetV2VGG-16ResNet-50OpenCV
🎵
Traitement audio
Extraction de features spectrales, architectures hybrides CNN+LSTM pour séquences musicales.
LibrosaSTFTMFCCMaestro
💻
Langages
Du bas niveau à l'applicatif web et mobile, à l'aise sur un large spectre.
PythonJavaC/C#SQLJavaScriptDart
🌐
Web & Backend
Développement fullstack et déploiement de modèles ML via API REST.
FlaskDjangoPHPMySQLHTML/CSS
🛠️
Outils
Gestion de version, interfaces graphiques, assembleur bas niveau et modélisation 3D.
GitFlutterANTLR4Blenderx86 ASM
03 — MISSIONS DÉPLOYÉES

Réalisations

MISSION-01 IA · Deep Learning DÉPLOYÉ ✓
Système de classification d'images médicales
Aide au diagnostic pour la détection de pathologies pulmonaires (COVID-19, pneumonie, opacités) et oculaires (glaucome). Comparaison CNN personnalisé, MobileNetV2, VGG-16, ResNet-50 avec Transfer Learning et distillation de connaissances. Interface Flask avec score de confiance en temps réel.
95% précision — VGG-16 (glaucome)  ·  93,4% — MobileNetV2 (poumons)
PythonTensorFlow KerasScikit-learn Flask
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MISSION-02 Deep Learning · Audio 🔄 EN COURS
Transcription automatique de musique
Modèle IA pour reconnaître et transcrire automatiquement des séquences de notes à partir d'enregistrements audio monophoniques (pistes de piano — dataset Maestro). Architecture hybride CNN (extraction spectrale) + LSTM (dépendances temporelles).
PythonTensorFlow / Keras LibrosaDataset Maestro
⌥ GitHub 🔄 En cours
MISSION-03 Full-Stack Web
Plateforme de covoiturage
Application web complète permettant aux utilisateurs de créer, rechercher et réserver des trajets. Architecture MVC avec interface responsive, backend PHP et base de données MySQL.
HTML / CSSJavaScript PHPMySQL
⌥ GitHub ⬡ Accéder au site
04 — MODULES DE FORMATION

Parcours académique

2025
EN COURS
Licence 3 Informatique
Université Clermont Auvergne (UCA) — Clermont-Ferrand
⚡ CLASSÉE 10e / 92
2023 – 2025
Licence Informatique
Université Badji Mokhtar — Annaba, Algérie
⚡ CLASSÉE 3e / 190
2022 – 2023
Baccalauréat Français Général
Candidat individuel — Spécialités : Maths, LLCE Anglais, SVT
MENTION BIEN
2021 – 2022
Baccalauréat Algérien — Série Mathématiques
Lycée Saint Augustin — Annaba
⚡ MENTION TRÈS BIEN
05 — CANAL DE COMMUNICATION

Prise de contact

Disponible pour un stage, une alternance ou une collaboration de recherche en IA. Système de réponse actif 24/7.

▶ nadayasminemehennaoui@gmail.com ▶ +33 7 44 42 12 95 ▶ github.com/nadayasminee ▶ LinkedIn — à venir
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