PhD student in Explainable AI, my subject is "Symbolic Approaches for Explainable AI". The aim is to improve knowledge transfer methods and explore new methods that can represent knowledge in a way humans can understand (with ontologies for example).

• Application d’algorithmes de ML pour la prédictionde polluants dans le sol à partir de données spectrales.• Expérience de travail dans un environnement destartup dynamique, qui requiert une capacitéd’adaptation et de polyvalence afin d’innover dansun domaine que je découvre (chimie des sols,fonctionnement de spectroscopes dans l’infrarougeproche).

I have worked on interpolation methods applied to Lebesgue and Riemann sampling.I have also used different machine learning algorithms to improve this interpolation.