Khaled IBRAHIM MOUSSA

La cybersécurité connaît une transformation majeure avec l’arrivée de l’IA générative. Longtemps utilisée pour détecter des menaces via des règles prédéfinies ou des systèmes de classification supervisés, la discipline s’appuie désormais sur des modèles capables de générer, anticiper et simuler des scénarios d’attaque afin de renforcer la résilience des systèmes. Les modèles génératifs permettent par exemple de créer des données synthétiques représentant des comportements malveillants. Ces jeux de données alimentent l’entraînement d’algorithmes de détection, améliorant leur capacité à identifier de nouvelles formes de menaces qui n’ont pas encore été observées en conditions réelles. Dans le domaine de la détection d’anomalies, l’IA générative est utilisée pour modéliser le comportement normal d’un système et repérer les écarts subtils pouvant signaler une intrusion. Cette approche, plus flexible que les règles traditionnelles, permet une adaptation en continu face à l’évolution des cyb...

L’augmentation exponentielle des données issues des satellites, sondes et capteurs terrestres place la Data Science et l’IA au centre de l’analyse spatiale. Chaque jour, des téraoctets d’images et de mesures sont collectés pour suivre l’évolution du climat, surveiller les forêts, anticiper des catastrophes naturelles ou encore optimiser les communications. Face à ce volume massif, les approches traditionnelles atteignent leurs limites. Les modèles d’apprentissage automatique et les réseaux neuronaux profonds permettent désormais de détecter automatiquement des motifs dans les images satellitaires, d’identifier des changements subtils dans l’occupation des sols ou encore de prévoir l’évolution de phénomènes météorologiques complexes. Un domaine en forte progression est celui de l’observation de la Terre. Grâce à l’IA, il devient possible d’analyser en temps quasi réel l’impact de la déforestation, de mesurer la qualité de l’air ou de suivre l’évolution des glaciers. Ces informations son...