Adama Ibrahim Barry

PhD en Statistique | Data Scientist | Ingénieur R&D

📧 adambarry207@gmail.com | 📞 07 55 85 54 73 | 🌐 barryadama.github.io | 📍 Toulouse, France

Formation

Doctorat en Mathématiques Appliquées 2022 – 2025
École Doctorale EDMITT – Université de Toulouse
Titre : Plans d’expériences pour la calibration de codes de calculs coûteux
Thèse industrielle CIFRE financée par l’IFPEN (consortium CIROQUO, en collaboration avec l’IMT et l’Inria Grenoble).
Méthodes : calibration bayésienne, processus gaussiens (krigeage), MCMC, plans d’expériences physiques et numériques, optimisation stochastique, quantification d’incertitude.
Livrables : 3 packages R open source (disponible sur GitHub), un article soumis (IJUQ), manuscrit de thèse (disponible sur HAL).

Diplôme d’Ingénieur – Génie Statistique -Data Science appliquée à l’industrie 2019 – 2021
ENSAI (École Nationale de la Statistique et de l’Analyse de l’Information), Bruz
Statistique avancée, machine learning, optimisation, programmation.

Diplôme d’Ingénieur – Statistique et Économie Appliquée 2017 – 2020
INSEA, Rabat (Maroc)
Statistique, économétrie, science des données.

DEUG en Mathématiques Appliquées 2016
Faculté des Sciences, Oujda

Expériences Professionnelles

Data Scientist / Ingénieur de Recherche Junior 2022 – 2025
IFP Énergies Nouvelles (IFPEN), Rueil-Malmaison

  • Développement d’une stratégie de planification d’expériences en deux étapes pour la calibration bayésienne d’un simulateur de stockage géologique du CO2,
  • Émulation par processus gaussiens pour l’approximation de simulateurs numériques coûteux,
  • Optimisation de critères bayésiens (recuit simulé, algorithmes génétiques, perturbation simultanée),
  • Développement de 3 packages R open source ; publications et rapports scientifiques.

Stage de Fin d’Études Avril – Octobre 2021
Laboratoire des Signaux et Systèmes (L2S), Gif-sur-Yvette

  • Planification séquentielle d’expériences numériques pour l’estimation de quantiles d’un simulateur coûteux,
  • Métamodèles par processus gaussiens et stratégies adaptatives de réduction d’incertitude (stratégie SUR).

Stage d’Application Juin – Août 2020
CREST – ENSAI, Bruz

  • Estimateurs robustes de la moyenne (Median-of-Means) : étude théorique et simulations sous R.

Stage de Recherche Mai – Août 2019
INSEA-INSTAT, Rabat – Bamako

  • Impact de la rareté de la petite monnaie dans la zone UEMOA : analyse empirique sous RStudio.

Stage de Découverte Juillet – Août 2018
Office des Changes, Rabat

  • Analyse des échanges commerciaux du Maroc : analyse descriptive et prévisions avec SPSS.

Expérience d’Enseignement

Doctorant Chargé d’Enseignement – Université de Toulouse III 2022 – 2023
64 heures de TD et TP

Cours Niveau Type
Mathématiques Fondamentales II (ensembles, fonctions, relations) Licence 1 TD
Probabilités (loi des grands nombres, TCL, simulations) Licence 3 TD + TP
Plans d’Expériences et Analyse d’Incertitude (processus gaussiens, indices de Sobol) Master 2 TP

Compétences Techniques

Langages de programmation

  • Python : NumPy, pandas, Matplotlib, scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, Spark, Plotly, OpenCV.
  • R : DiceKriging, DiceOptim, DiceDesign, ggplot2, R Shiny, R Markdown.
  • Matlab : Surrogate Toolbox, Statistics and Machine Learning Toolbox.
  • SQL : requêtes, jointures, optimisation.
  • Autres : Git (GitHub, GitLab), Quarto, C++, SAS, SPSS, STATA, LaTeX, Excel, PowerPoint.

Méthodes Statistiques & ML

  • Inférence bayésienne, MCMC, processus gaussiens, GLM, régression logistique, modèles mixtes.
  • Régression, classification, clustering, réduction de dimension.
  • Apprentissage actif, surrogate modeling, analyse de sensibilité, plans d’expériences.
  • Optimisation : linéaire, non linéaire, stochastique, bayésienne, multi-objectif.

Compétences transversales

Esprit analytique · Communication · Autonomie · Adaptabilité · Travail en équipe.

Langues

Français (avancé) · Anglais (professionnel) · Sonrhaï & Bambara (langues maternelles)

Publications & Productions Scientifiques

Manuscrit de thèse (HAL, 2025)
Plans d’expériences pour la calibration de codes de calcul coûteux, Université de Toulouse.

Publication (HAL, IJUQ, juin 2024)
Design of Experiments for Computer Code Calibration.

Packages R (sur GitHub)
3 packages open source : calibration bayésienne, plans d’expériences, optimisation.

Projets Académiques

Classification de transitions vidéo (ENSAI, oct. 2020 – mars 2021)
Python, OpenCV, classification supervisée et non supervisée, séries temporelles multivariées.

Traitement d’images pour l’analyse de maladies des plantes (ENSAI, oct. 2020 – janv. 2021)
Python, ImageJ, recalage d’images, revue de littérature.

Application UTOPIK – Coaching Fitness (ENSAI, mars – mai 2020)
Projet entrepreneurial : business plan, analyse de marché, planification financière.

Impact des espèces arborées sur la régulation de la mineuse du mil – CIRAD (ENSAI, janv. – mai 2020)
Modélisation statistique, QGIS, R spatial, indices de biodiversité, images satellitaires.

Application CHRONORUN – Gestion de courses (ENSAI, sept. – nov. 2019)
Python, SQL, connexion API, GitLab.

Enquête sur les habitudes de consommation étudiantes (INSEA, avr. – mai 2019)
Conception de questionnaire, collecte terrain, traitement statistique.

Certifications

Centres d’Intérêt

Enseignement & mentorat · Entrepreneuriat · Voyages & découvertes culturelles · Cinéma · Marche à pied.