Un peu plus sur moi.

Je suis né et j'ai grandi à Casablanca, au Maroc, et mon parcours a commencé là avant de m'emmener en Allemagne. Aujourd'hui, je poursuis un M.Sc. en Informatique (Machine Learning) à la TUM.

Avant l'université, j'ai obtenu le Baccalauréat français à l'école Al Jabr de Casablanca et j'ai progressé jusqu'au niveau B2 d'allemand avant de m'installer en Allemagne. J'ai ensuite suivi le Studienkolleg à l'université de Paderborn et commencé mon B.Sc. à la TUM fin 2021.

Mes recherches publiées sur les LLM ont été citées plus de 200 fois. L'article apporte des preuves empiriques précoces issues de véritables workflows de recherche, notamment la génération de code et le scripting pour l'analyse de données, et met en évidence à la fois un fort potentiel et des lacunes claires en matière d'intégrité selon les outils.

À la Fraunhofer Society, j'ai travaillé sur un pipeline RAG privé destiné aux connaissances institutionnelles, avec un fort accent sur la précision, la sécurité et les garde-fous.

Chez Allianz SE, j'ai développé des applications GenAI pour les opérations d'assurance, de l'analyse de la communication client aux workflows agentiques, et j'ai contribué à rendre ces systèmes compréhensibles pour des équipes non techniques.

Chez BCG Platinion, je travaille sur la stratégie IA dans le secteur de l'énergie, de l'architecture de solutions et des études de faisabilité jusqu'à la construction d'outils que les équipes peuvent réellement utiliser avec leurs clients.

Mon mémoire de bachelor, Echo, m'a donné une base pratique en atténuation des hallucinations, et débuter mon master à la TUM était la suite logique pour approfondir les systèmes d'IA fiables.

J'ai toujours pensé en systèmes : comment différents composants interagissent pour former quelque chose de fiable et sûr. Cet instinct vient d'une triple perspective que j'ai construite entre recherche, ingénierie et business : recherche évaluée par les pairs et travail sur l'atténuation des hallucinations chez Fraunhofer et à la TUM, architecture concrète et responsabilité de livraison via le cursus pratique TUM × SAP et chez Allianz SE, ainsi que travail stratégique et relationnel avec les parties prenantes chez BCG Platinion. Cette combinaison explique pourquoi je m'intéresse davantage à la façon dont les composants d'un système d'IA s'articulent entre eux qu'à une ligne de code isolée — et pourquoi j'aspire à devenir AI Solutions Architect.

Je suis attiré par les problèmes où l'IA doit être fiable, pas seulement précise. Les secteurs réglementés (assurance, énergie, santé), où un résultat erroné a de vraies conséquences. C'est là que se joue l'ingénierie la plus intéressante.

Au-delà du travail client, je suis fasciné par l'orchestration multi-modèles, l'atténuation des hallucinations et la construction de systèmes d'IA capables d'expliquer leur raisonnement. Mon projet personnel, Quetzal, est une plateforme d'apprentissage nativement pensée pour l'IA, qui combine IA multi-modèles et théorie pédagogique. C'est là que je repousse mes propres limites.

Je contribue également à Atlas Munich, une initiative étudiante qui accompagne les étudiants marocains en Allemagne. J'ai contribué aux volets liés à l'IA de la plateforme et j'y vois une contribution sociale, pour aider les nouveaux étudiants à avancer avec plus de clarté et de confiance.

Je ne crois pas en l'IA pour l'IA. Chaque système que je construis doit répondre à trois questions : Résout-il un vrai problème ? Les personnes qui en ont besoin peuvent-elles réellement l'utiliser ? Fonctionnera-t-il encore quand je ne serai plus dans la pièce ?

Je travaille de manière itérative, je communique de façon proactive, et je conçois des systèmes en partant du principe qu'ils doivent pouvoir être compris, maintenus et jugés fiables par des personnes qui ne les ont pas construits.

Quand un projet ne se prête pas à l'IA, je le dis. Honnêtement et tôt. Cette clarté vaut plus que n'importe quel prototype.

Je construis une carrière à l'intersection de la recherche en IA et de l'ingénierie appliquée. Que ce soit dans l'IA d'entreprise, la recherche en sécurité de l'IA ou la création de mes propres produits, le fil conducteur reste le même : faire fonctionner l'IA de manière fiable pour les personnes qui en dépendent.