Chercheur postdoctorant au CNAM au sein de l’équipe ROC-CEDRIC, mes travaux portent sur la conception, l’optimisation et l’évaluation de systèmes distribués à grande échelle, avec un intérêt particulier pour les infrastructures Edge-Cloud, l’IA distribuée et la gestion dynamique des ressources. Je développe actuellement des architectures distribuées de pipelines de données pour l’apprentissage fédéré dans les réseaux télécoms, ainsi que des mécanismes d’allocation de ressources pour l’inférence d’IA dans le continuum Edge-Cloud. Avant de rejoindre le CNAM, j’ai été chercheur postdoctoral à Inria Paris au sein de l’équipe MiMove, où j’ai travaillé sur l’ordonnancement proactif basé sur l'IA de traitements de flux de données dans des infrastructures distribuées Edge-Fog-Cloud. J’ai obtenu un doctorat en informatique à Sorbonne Université portant sur l’ordonnancement d’opérateurs de traitement de flux des données IoT dans le Continuum Edge-Fog-Cloud, avec des contributions en modélisation, optimisation et gestion de ressources. Mes activités de recherche s’inscrivent à l’intersection des systèmes distribués, du cloud et de l’Edge computing, de l’IA distribuée et de l’optimisation des infrastructures numériques. Elles visent à concevoir des mécanismes efficaces et adaptatifs pour le déploiement et la gestion d’applications distribuées à grande échelle.
|
|
Adaptive Scheduling of Continuous Operators for IoT Edge analyticsFuture Generation Computer Systems, 2024, ⟨10.1016/j.future.2024.04.029⟩ |
|
|
Automated synthesis of mediators for middleware-layer protocol interoperability in the IoTFuture Generation Computer Systems, 2019, 101, pp.1271-1294. ⟨10.1016/j.future.2019.05.064⟩ |
|
|
Energy-Efficient Function Chaining and Assignment for In-Network LearningINOC, Apr 2026, Liege/Belgium, Belgium |
|
|
Feature Skew Control for In-Network Federated LearningInternational Conference on Network and Service Management, Oct 2025, Bologne, Italy. pp.1-5, ⟨10.23919/CNSM67658.2025.11297468⟩ |
|
|
Data Pipeline System Designs for In-network Learning20th International Conference on Network and Service ManagemenT, Oct 2024, Prague, Czech Republic. ⟨10.23919/CNSM62983.2024.10814613⟩ |
|
|
Scheduling Continuous Operators for IoT edge Analytics with Time ConstraintsSMARTCOMP 2022 - International Conference on Smart Computing, Jun 2022, Espoo, Finland. pp.78-85, ⟨10.1109/SMARTCOMP55677.2022.00026⟩ |
|
|
Efficient Scheduling of Streaming Operators for IoT Edge AnalyticsFMEC 2021 - Sixth International Conference on Fog and Mobile Edge Computing, Dec 2021, Gandia, Spain. ⟨10.1109/FMEC54266.2021.9732409⟩ |
|
|
Scheduling Continuous Operators for IoT Edge AnalyticsEdgeSys '21 - 4th International Workshop on Edge Systems, Analytics and Networking colocated with EuroSys'21, Apr 2021, Online United Kingdom, United Kingdom. pp.55-60, ⟨10.1145/3434770.3459738⟩ |
|
|
Interconnecting and Monitoring Heterogeneous Things in IoT ApplicationsInternational Conference on Web Engineering (ICWE), Jun 2018, Caceres, Spain |
|
|
AIForwarder: Multi-Objective AI Inference Serving at the Edge with Dynamic Model Activation2026 |
|
|
Scheduling Streaming Operators for IoT Edge AnalyticsData Structures and Algorithms [cs.DS]. Sorbonne Université, 2022. English. ⟨NNT : 2022SORUS183⟩ |