— À propos
Nadir GHEZALI
Ingénieur systèmes embarqués
Le projet
NumidAI est un projet de recherche et développement indépendant dédié à la détection autonome des feux de forêt en computing embarqué.
Ce projet est personnel. Les incendies causent chaque année des dégâts dévastateurs à travers le monde — notamment dans la région d’origine de mes parents, où des vies ont été perdues et de vastes paysages d’oliveraies ont été réduits en cendres.
La détection précoce est déterminante dans la lutte contre les feux de forêt. Intercepter un incendie dans ses premières minutes peut faire la différence entre contenir un petit feu et perdre de grandes surfaces de végétation, voire des vies humaines.
Parcours
Expérience
Plus de 20 ans en systèmes embarqués et logiciel temps réel. Spécialiste C++ et Linux. Expérience en traitement vidéo, edge computing et architecture logicielle.
Pourquoi NumidAI
NumidAI est l’application concrète d’une expertise en systèmes embarqués à un problème qui compte : la détection précoce des feux de forêt.
J’ai travaillé sur chaque aspect du système — des spécifications initiales et des exigences fonctionnelles, jusqu’à l’intégration embarquée et l’optimisation sur matériel edge, en passant par l’ingénierie des données, l’entraînement et l’évaluation des modèles.
Données — Agrégation et curation de données à grande échelle. Conception de la taxonomie de métadonnées. Extraction de négatifs difficiles. Annotation assistée par modèle. Découpage stratifié avec prévention stricte des fuites de données.
Modèle — Stratégie de détection orientée rappel. Distribution d’entraînement adaptée au signal. Calibration des seuils sous contrainte opérationnelle de fausses alertes.
Logiciel embarqué — Pipeline d’inférence C++ temps réel sur matériel edge. Architecture multi-thread avec latence bout-en-bout inférieure à 100ms. Détection multi-couches et filtrage sémantique.
Tout le reste — Architecture système, stratégie de déploiement, protocole d’évaluation terrain, documentation technique, et ce site.
Un projet construit pour valider une hypothèse technique sur du matériel réel, avec des données réelles, et l’ambition de transformer un démonstrateur IA embarqué en système robuste opérationnel.
Ouvert à
- Partenariats de validation terrain avec les services d’incendie et les organismes de gestion des espaces naturels
- Collaboration technique en IA embarquée pour la surveillance environnementale
- Retours d’expérience de praticiens travaillant avec des réseaux de caméras de détection d’incendies