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Abdoulaye Affadine HaouaAA

Abdoulaye Affadine Haoua

Consultante Data & Matériaux

500 €/jour
Toulon, FR
3-7 ans

Délai de réponse moyen : 1h

À propos de Abdoulaye Affadine

Consultante Matériaux & Data (PhD), j’accompagne les industriels de l’aéronautique, de l’aérospatial, de la défense, du naval, de l’énergie et du nucléaire dans la valorisation de leurs données techniques, la modélisation prédictive, la détection d’anomalies et l’optimisation de leurs procédés.

Je mets à profit une double expertise rare : ingénierie des matériaux/process (corrosion, usinage multi‑matériaux, composites, MRO) et data science appliquée (machine learning, séries temporelles, analyse de signaux industriels).

J’interviens sur :
  • Fiabilisation et structuration des données industrielles (SQL, Python)
  • Modélisation prédictive & machine learning
  • Surveillance de procédés (soudage, infusion composites, moteurs marins)
  • Analyse de corrosion et vieillissement équipements
  • Détection d’anomalies & optimisation de performances
  • Création d’indicateurs/KPI métier & dashboards (Power BI, Grafana)
Mes expériences comprennent :

  • Nucléaire : modélisation de la dégradation par corrosion, analyse de données de production
  • Maritime : monitoring des moteurs principaux & auxiliaires, optimisation énergétique
  • Aéronautique : contrôle qualité pièces critiques, perçage multi-matériaux, MRO
  • Composites : suivi temps réel du front de résine et amélioration process
Mon objectif : transformer vos données et procédés en leviers de performance, fiabilité et décision.
  • Français

    Bilingue ou natif

  • Arabe

    Bilingue ou natif

  • Anglais

    Capacité professionnelle complète

  • Espagnol

    Notions

Accepte de travailler sur site
Toulon (jusqu’à 50 km)

Expériences

  • PREDICT-SNEF (IQANTO),
    Data Scientist|Data Analyst
    avril 2023 - Aujourd'hui (3 ans et 2 mois)
    Toulon, France
    Analyse des phénomènes de corrosion dans le secteur nucléaire : collecte et fiabilisation des données de production, développement d’un cadre méthodologique de modélisation pour estimer la dégradation des équipements et anticiper leur vieillissement.

    Transport maritime : surveillance des équipements critiques (moteurs principaux et auxiliaires) des porte‑conteneurs Palais avec pour objectifs la fiabilité des systèmes, l’optimisation de la consommation énergétique et la contribution aux démarches de décarbonation.

    Aéronautique : développement d’outils de contrôle qualité pour l’identification des défauts sur pièces critiques et la création d’indicateurs qualité robustes.

    Naval & Défense : mise en place d’une solution de surveillance en temps réel du procédé d’infusion de pièces composites à base de fibres de carbone, (suivi du front de résine, instrumentation, analyse du procédé, détection d’anomalies process et amélioration de la qualité de fabrication.).

    Encadrement : supervision d’un alternant et d’un stagiaire avec un rôle de mentorat technique et méthodologique.
    SQL Grafana Microsoft Power BI Science des materiaux Python
  • Ecole Nationale superieure des arts et metiers
    Travaux de recherche | Thèse de Doctorat
    AÉRONAUTIQUE & AÉROSPATIALE
    novembre 2019 - novembre 2022 (3 ans)
    Bordeaux, France
    Recherche appliquée sur l’assemblage de structures aéronautiques multi-matériaux (alliages d’aluminium, titane et composites à fibres de carbone empilés) : Étude des problématiques de perçage multi-matériau, liées aux différences de propriétés thermomécaniques et à leur impact sur la qualité d’usinage et la durée de vie des outils.

    Développement d’un outil de perçage auto‑adaptatif : conception de briques d’un système intelligent capable d’ajuster en temps réel les conditions de coupe (vitesse de rotation, avance) en fonction du matériau percé.

    Fiabilité & monitoring process : mise en place d'une approche de suivi de l’usure des outils de coupe et détection des anomalies (bris outil, bourrage copeaux, défauts de lubrification).

    Data & IA : exploration et structuration des données de perçage, construction de bases de données industrielles, analyse temporelle et fréquentielle des signaux, mise en place de modèles de machine learning pour la détection automatique des matériaux et des états d’usure.

    R&D & innovation : proposition d’un concept innovant d’usinage adaptatif pour réduire les coûts outils et améliorer la qualité des assemblages multi matériaux.
    Data mining Machine learning Usinage par outils coupants Smart manufacturing Python
  • Safran Aéro Composite
    Stage : Ingénieure matériaux composites et procédés de fabrication
    AÉRONAUTIQUE & AÉROSPATIALE
    avril 2019 - octobre 2019 (6 mois)
    Itteville, France
    Analyse expérimentale du procédé RTM appliqué aux renforts textiles : étude de la perméabilité, suivi de l’imprégnation et analyse des phénomènes d’écoulement de résine, la cuisson sous pression dans le moule.

    Identification de lois matériaux : caractérisation rhéo‑cinétique de résines aéronautiques à partir d’essais en laboratoire (viscosité, cinétique de polymérisation).

    Analyse et exploitation d’essais de perméabilité sur différents renforts textiles.

    Réalisation de simulations numériques d’essais laboratoire pour la validation des lois matériaux.

    Calculs et simulations à l’échelle pièce, avec vérification de la corrélation simulation / essais industriels.

    Développement méthodologique : amélioration du workflow existant pour intégrer l’influence de la pression dans le procédé et fiabiliser la simulation à l’échelle pièce.

    Contribution R&D à un projet stratégique Safran sur la fabrication d’aubes de moteur en composites hautes performances.
    Aubes turboréacteurs Matériaux composites Simulation numérique R&D Expérimentations

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