Djoser SIMEU
Doctorant en Informatique au Laboratoire d'Informatique de Grenoble (LIG) — Équipe DATAMOVE (Univ. Grenoble Alpes).
Mes recherches explorent l'empreinte environnementale et l'efficacité énergétique des Grands Modèles de Langage (LLMs) sur les infrastructures Cloud & HPC, en concevant des techniques d'inférence frugales, mesurables et écologiquement responsables.
Diagramme de Gantt des Activités
Survolez ou cliquez sur les barres pour afficher les détails et fenêtres contextuelles de chaque étape.
Cliquez sur n'importe quel segment pour ouvrir la fenêtre détaillée
Recherche & Expériences Professionnelles
Détails de mes travaux de doctorat, mandats de recherche et interventions en conférences.
Empreinte environnementale & soutenabilité des LLMs dans le Cloud
LIG - Équipe DATAMOVE | Université Grenoble Alpes, France
Recherche approfondie sur l'impact écologique des modèles de fondation génératifs. Conception d'architectures et d'heuristiques pour une inférence frugale et sobre en énergie à grande échelle.
- Mesure et modélisation de l'empreinte environnementale des LLMs en infrastructure cloud distribuée.
- Techniques avancées d'inférence frugale, optimisation énergétique et compromis performance/sobriété.
- Présentation des premiers résultats de recherche lors d'un talk à Green Days 2026.
Ingénieur de Recherche
- Analyse comparative de l'impact environnemental de divers scénarios de déploiement pour l'inférence LLM.
- Talk et présentation des résultats à la conférence JRAF 2025.
Inférence IA : Cloud vs Edge
- Étude de l'impact environnemental selon la stratégie de déploiement (cloud centralisé vs edge décentralisé).
- Développement d'outils de métrologie énergétique et étude des compromis latence / sobriété.
- Présentation poster à Green Days 2025 et talk invité à l'école d'été Slices-FR (ENS Lyon).
Ordonnancement HPC & Régression
Conception de modèles de régression robustes à la multicollinéarité pour l'ordonnancement de tâches sur supercalculateurs HPC. Simulation de charges dynamiques pour évaluer les heuristiques.
Analyse Formelle de Concepts (FCA)
Implémentation de méthodes de réduction de treillis de concepts formels (FCA) par clustering hiérarchique. Création d'outils Java pour visualiser et optimiser la fusion de concepts avec dendrogrammes.
Formation & Diplômes
Master Computer Science (MoSiG) — Data Science & AI
Sept. 2023 – Juil. 2025INP - ENSIMAG (Grenoble, France)
Spécialisation avancée en Intelligence Artificielle, traitement automatique du langage naturel (NLP), calcul parallèle (GP-GPU/CUDA) et architectures de modèles de fondation.
Magistère en Informatique
Sept. 2023 – Juil. 2025IM2AG - Université Grenoble Alpes
Cursus d'excellence sélectif suivi en parallèle du Master ENSIMAG, orienté vers la recherche théorique et appliquée en informatique.
Licence Mathématiques & Informatique (MIASHS)
Sept. 2019 – Mai 2023UFR SHS - Université Grenoble Alpes
Solide socle en algèbre linéaire, probabilités & statistiques, optimisation mathématique, algorithmique fondamentale et programmation.
Stack & Domaines d'Expertise
Deep Learning & NLP
Architectures Transformers (BERT, GPT), attention mechanisms, tokenisation, inférence LLM, fine-tuning supervisé et non-supervisé.
HPC & Calcul Parallèle
Parallélisation GPU (CUDA, architecture SIMT), programmation système C/C++, modélisation de charges dynamiques et ordonnancement de supercalculateurs.
Data Science & Mathématiques
Fondements mathématiques du Machine Learning, analyse statistique de données, modélisation de régressions multicolinéaires.
Français (Langue maternelle) • Anglais (C1 Professionnel) • Rigueur scientifique • Esprit d'équipe & Collaboration
Travaillons ensemble pour une IA plus sobre
Ouvert aux échanges académiques, collaborations de recherche et discussions sur la frugalité des LLMs et l'efficacité des infrastructures cloud.