Houssem SaidiParis
J’amène les nouvelles technologies dans le travail de maintenance, et je les suis jusqu’à ce qu’elles tiennent en production.
Je dirige le Lab Industrie 5.0 de Berger‑Levrault, éditeur de logiciels français. J’ai écrit la feuille de route recherche et innovation 2026–2030 de la BU logiciels de maintenance, et je la pilote. Je porte le recrutement, le budget et l’encadrement doctoral des chercheurs, ingénieurs et doctorants du lab. Je travaille avec la direction produit du groupe sur la manière d’intégrer l’IA au produit sans réécrire son cœur.
La technologie dépend du problème. Mes travaux couvrent un assistant d’IA générative connecté à la GMAO, un optimiseur de planning des techniciens mis sur le marché, la réalité augmentée et assistée pour les techniciens de terrain, et l’optimisation des stocks de pièces détachées, où chaque recommandation est validée par simulation.
Je suis docteur en informatique de l’Université de Toulouse, en interaction humain‑machine. Je suis aussi ingénieur et titulaire d’un master en systèmes interactifs et robotique, ainsi que d’un master en intelligence artificielle. J’ai publié à ACM CHI, la principale conférence du domaine, et je travaille avec Inria et le CNRS.
Travaux choisisOù en est chaque projet
Deux produits commercialisés, un MVP payant utilisé sur site, un assistant en cours de mise sur le marché et un programme qui passe en preuve de concept. Le trait montre les étapes que j’ai portées pour chacun, et un repère creux signale une étape en cours.
Téléassistance augmentée
De l’idée au produit vendu, avec un budget d’industrialisation obtenu auprès de la direction.
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Prototype, expérimentations clients, une preuve de concept testée assez largement pour démontrer l’intérêt, un premier client payant, puis un budget d’industrialisation obtenu auprès de la direction. J’ai suivi l’industrialisation comme expert métier.
Optimiseur de planning des techniciens
Construit le planning des techniciens de maintenance. Mené de la preuve de concept au produit commercialisé sous ma responsabilité.
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Le lab l’a fait passer de la preuve de concept au produit commercialisé sous ma responsabilité, et un premier client payant l’utilise en production.
Assistant de maintenance en réalité augmentée
De la première idée à un MVP payant sur des sites industriels, puis un mode de réalité assistée sur lunettes légères.
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Responsable produit d’un assistant en réalité augmentée connecté à la GMAO. Les évaluations terrain avec techniciens et magasiniers ont montré que l’ancrage spatial comptait peu pour la plupart de leurs tâches. J’en ai tiré la spécification d’un mode de réalité assistée sur lunettes légères, avant la fin de vie des casques HoloLens et Magic Leap. Sur les sites de la défense et des services publics, la certification bloquait le déploiement. J’ai donc conçu un contournement, dans lequel les lunettes servent d’affichage passif piloté depuis un terminal déjà certifié par le client.
Assistant d’IA générative pour la maintenance
Répond à partir de la documentation technique du client et travaille dans la GMAO CARL Source.
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J’ai conduit les sessions de découverte utilisateurs chez les clients. L’industrialisation a été co-pilotée avec les équipes produit, qui portent le volet GMAO, tandis que mon équipe construisait la couche maintenance sur un pipeline de données développé par un lab IA voisin. Je supervise aussi le volet lunettes connectées, qui met l’assistant à disposition des techniciens en mains libres.
Optimisation des stocks de pièces détachées
Recherche opérationnelle et prévision, avec une validation par simulation de chaque recommandation avant qu’elle soit appliquée.
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J’ai repéré le sujet dans une étude amont et je l’ai fait arbitrer en priorité haute sur la feuille de route. Trois prototypes tournent en API, validés sur sept ans de données d’un opérateur public. La prochaine étape est une preuve de concept testable par les utilisateurs finaux.
Notre travail ne s’arrête pas une fois le produit commercialisé. Sur le module de cartographie et de 3D des actifs de la GMAO, nous accompagnons l’équipe produit et nous continuons d’innover autour. Nous avons revu les modes d’interaction avec les modèles 3D, et nous avons commencé à travailler sur leur interrogation en langage naturel.
Déploiements chez des clients de l’agroalimentaire, de la grande distribution, du semi-conducteur, des équipements industriels et des services publics.
L’industrialisation consiste à construire un produit à partir de la preuve de concept ou du MVP. Un produit commercialisé est vendu aux clients.
Expertise
Les domaines que je connais de première main, à partir des travaux ci-dessus.
L’IA dans les logiciels industriels matures
Comment intégrer l’IA dans un produit à large base installée sans réécrire son cœur, et comment faire passer le travail d’un lab aux équipes produit.
Optimisation pour la maintenance
La planification des techniciens et les décisions sur les pièces détachées, avec une simulation qui vérifie chaque recommandation avant qu’elle arrive sur le terrain.
IA générative sur les données de maintenance
Des assistants qui répondent à partir de la documentation du client et agissent dans la GMAO.
Réalité augmentée et assistée
Des casques de réalité augmentée aux lunettes légères, y compris ce que la certification autorise sur les sites sensibles.
Évaluation terrain avec les techniciens
Des sessions de découverte et d’évaluation avec techniciens et magasiniers sur les sites clients, selon les méthodes de la recherche en interaction humain-machine.
Publications
Techniques d’interaction pour l’exploration de données complexes dans de larges espaces d’affichage
Thèse de doctorat, Université Toulouse III, 2018, sous la direction d’Emmanuel Dubois et de Marcos Serrano.
Lire la thèse- 2022BL.MixedR: Augmenting Traditional Maintenance Procedures to Better Exploit the Capabilities of Head-Worn ARPETRA ’22, ACM
- 2021HoloBar: Rapid Command Execution for Head-Worn AR Exploiting Around the Field-of-View InteractionACM CHI 2021
- 2019On-Body Tangible Interaction: Using the Body to Support Tangible Manipulations for Immersive EnvironmentsIFIP INTERACT 2019, Springer
- 2017TDome: A Touch-Enabled 6DOF Interactive Device for Multi-Display EnvironmentsACM CHI 2017
Formation
- Université Toulouse III Paul Sabatier, IRITDoctorat en informatique (interaction humain‑machine)2018
- UPSSITECH, Université Toulouse IIIDiplôme d’ingénieur et master, systèmes interactifs et robotique2015
- USTHB, AlgerMaster en intelligence artificielle (systèmes informatiques intelligents)2012
Parcours
- 2024Responsable du Lab Industrie 5.0Berger-Levrault, division R&D et Innovation technologique
- 2020Ingénieur R&DBerger-Levrault
- 2018Ingénieur de rechercheIRIT, Université Toulouse III
- 2013Ingénieur logicielALGEOFLEET, Alger. Outils de gestion de maintenance et de suivi logistique
Contact
Innovation en maintenance, IA industrielle, ou un projet encore en cours de cadrage. Je lis tous les messages et je réponds en français ou en anglais.
Région parisienneLinkedIn