Enseignement

Je co-dirige le Master DataAI de l’Institut Polytechnique de Paris
et je dirige le Master MAIA en apprentissage à Télécom SudParis, où je conçois des formations alliant bases théoriques solides et compétences pratiques en IA.

J’enseigne la programmation, la data science, le machine learning et les systèmes d’IA modernes.

Programmation & Algorithmes

Java & Algorithms

1ère année cycle ingénieur — Télécom SudParis
J’enseigne Java, la programmation orientée objet et les algorithmes fondamentaux (listes, arbres, graphes, tas…).
Thèmes : POO, complexité, récursion, parcours de graphes, structures de données
Page du cours : https://www-inf.telecom-sudparis.eu/COURS/CSC3101/Supports/fise/

Big Data & Systèmes Scalables

Big Data

3e année cycle ingénieur — Télécom SudParis / IP Paris
Introduction aux systèmes de traitement de données massives et au calcul distribué.
Thèmes : Hadoop, Spark, Kafka, architectures distribuées
Page du cours : https://www-inf.telecom-sudparis.eu/COURS/CSC5003/Supports/

Machine Learning Systems

3e année cycle ingénieur — Télécom SudParis
Conception de systèmes de machine learning fiables, scalables et déployables en production.
Thèmes : pipelines, gestion des données, serving, monitoring, fiabilité

Machine Learning & Deep Learning

Deep Learning

3e année cycle ingénieur — Télécom SudParis
Fondamentaux du deep learning moderne.
Thèmes : rétropropagation, descente de gradient, MLP, CNN, RNN, attention
Page du cours : https://www-inf.telecom-sudparis.eu/COURS/CSC8607/Supports/

Advanced Concepts in Deep Learning

3e année cycle ingénieur — Télécom SudParis
Concepts avancés et méthodes génératives récentes.
Thèmes : modèles de diffusion, GANs, explicabilité, architectures modernes

Traitement du Langage & LLMs

Language Models

3e année cycle ingénieur — Télécom SudParis
Fonctionnement et utilisation des modèles de langue modernes.
Thèmes : embeddings, transformers, prompting, fine-tuning, évaluation

Data Science & Outils Pratiques

Toolbox for Data Scientists

2e année cycle ingénieur — Télécom SudParis
Cours pratique regroupant les outils clés utilisés par les data scientists.
Thèmes : Python, collecte de données, web scraping, NLP traditionnel, visualisation, recherche d’information, recommandation
Page du cours : https://www-inf.telecom-sudparis.eu/COURS/CSC4538/Supports/

Supervision de projets (1A–3A)

J’encadre différents projets logiciels, data ou IA du cycle ingénieur.

Cours précédents

• Introduction aux systèmes d’exploitation et Bash — Télécom SudParis
• Bases de données — Télécom SudParis
• Introduction à l’ingénierie logicielle pour applications POO — Télécom SudParis
• Data on the Web — Télécom Paris
• Natural Language Processing — Télécom Paris
• Knowledge Base Construction — Télécom Paris
• Mining of Large Datasets — Télécom Paris
• Information Extraction — Télécom Paris

Philosophie d’enseignement

Quelques idées qui guident ma manière d’enseigner :

• Équilibre entre théorie et pratique. Les étudiants doivent comprendre ce qu’ils font et être efficaces dès leur arrivée en entreprise.
• Apprentissage actif. J’utilise des méthodes pédagogiques qui encouragent l’engagement direct avec les concepts, essentiel à l’ère des assistants LLM.
• Adaptabilité. J’enseigne à des publics variés (ingénieurs, masters, managers) et j’adapte le contenu selon leurs besoins.

Mon objectif est de former des étudiants solides techniquement et responsables dans leurs pratiques professionnelles.