La rigueur académique au service de l'ingénierie de l'IA
PhD, HDR — maître de conférences habilité à l'École Supérieure de Technologie de Safi, Université Cadi Ayyad, chercheur en deep learning, IA générative et technologies de la parole.
Biographie
Je suis le Dr Soufiane Hourri, maître de conférences habilité à l'École Supérieure de Technologie de Safi, rattachée à l'Université Cadi Ayyad au Maroc. Je suis titulaire d'un doctorat et d'une HDR (Habilitation à Diriger des Recherches) — la plus haute qualification universitaire du système français, accordée pour un leadership de recherche soutenu et original et pour la capacité à encadrer des doctorants.
Mes recherches portent sur le deep learning et ses applications à la parole et au langage : reconnaissance automatique du locuteur, architectures de réseaux de neurones convolutifs pour la biométrie vocale, IA générative et traduction automatique neuronale pour l'arabe et d'autres langues sous-représentées. Mes publications ont été citées plus de 200 fois par des chercheurs du monde entier, et je continue de publier dans des revues internationales à comité de lecture.
Au-delà du laboratoire et de la salle de cours, j'accompagne les entreprises en tant que consultant en IA — en aidant les équipes à passer d'idées de niveau recherche à des systèmes qui fonctionnent de façon fiable en production. Je crois que l'écart entre IA académique et IA appliquée est plus petit qu'on ne le pense, et c'est en le comblant que je donne le meilleur de moi-même.
Parcours académique
Maître de conférences habilité
École Supérieure de Technologie de Safi — Université Cadi AyyadEnseignement et direction de recherches en deep learning, IA générative et technologies de la parole et du langage. Encadrement de travaux de recherche de troisième cycle dans le cadre de l'HDR.
HDR — Habilitation à Diriger des Recherches
Université Cadi AyyadQualification obtenue pour diriger de façon autonome des recherches doctorales, en reconnaissance d'un ensemble de travaux publiés solide et original.
Doctorat en informatique
Faculté des Sciences et Techniques de FèsRecherche doctorale consacrée aux approches par deep learning pour la reconnaissance automatique du locuteur, à la base de mes publications les plus citées.
Collaborations de recherche
Île-de-France, ParisExpérience de recherche et échanges académiques en région parisienne, au service de travaux collaboratifs internationaux.