Durant ma thèse j'ai étudier le décodage des représentations neuronales de mouvement de la main. Même si ces approches sont très puissantes, elles ne prennent pas en compte que le cerveau est un réseau complexe où l'information transite. J'ai donc voulu me former à l'analyse de réseau pour étudier comment les régions du cerveau sont connectées, comment elles communiquent et comment elles partagent de l'information. J'ai donc intégré l'équipe BraiNets dirigée par Andrea Brovelli de l'Institut de Neuroscience de la Timone à Marseille. Nous utilisons des approches statiques de pointe basées sur la théorie de l'information pour étudier la connectivité fonctionnelle et la décomposition de l'information dans le cerveau humain. Plus précisément, je regarde comment la connexion entre région change durant l'apprentissage (par renforcement et/ou par relation causales).

Porteur de projet pour optimiser un programme de calcul de relations de hauts ordres sur GPU en utilisant Jax.

Durant ce premier post-doctorat à Montréal au Canada j'ai poursuivi mes recherches de thèse pour développer des outils de machine-learning pour l'analyse de données cérébrales (EEG intracrânien durant des tâche motrices).

Dans certaines régions du cerveau, l'activité neuronale est similaire lors de l'exécution et de l'imagination de mouvements de la main. L'objectif de ma thèse était de décoder la direction des mouvements de la main effectués ou imaginés par un sujet. Pour cela, j'ai utilisé des approches d'apprentissage automatique combinées à des approches statistiques non paramétriques. Mes recherches ont une application concrète dans le domaine des interfaces cerveau-machine (ICM ou BCI), qui permettent de contrôler un dispositif externe en utilisant l'activité cérébrale.J'ai réalisé ma thèse sous la supervision des professeurs Karim Jerbi et Aymeric Guillot, en collaboration avec les équipes de DyCog du CRNL de Lyon, le Centre de Recherche et d’Innovation sur le Sport de Lyon et l'université de Montréal.

- Réparation/Maintenance sur des dispositifs médicaux- GMAO- Assistance au personnel médical

Programmation Matlab d'outils destinés à la recherche en audition :- Reproduction examen clinique des oto-émissions- effet rebond- retro-contrôle