François Chung, Ph.D.

En bref

Actuellement, je suis Analyste fonctionnel à Zetes (BE). Avant cela, j’ai travaillé comme Ingénieur Logiciel Scientifique au CISTIB de l'UPF (ES), Ingénieur R&D en Systèmes Intelligents à Inspiralia (ES), Consultant en Efficacité Energétique à E²=MC (BE), Consultant en Implémentation Logicielle à Sofico (BE), Analyste d’affaires à FIS (BE), et Analyste d’affaires numériques à Fujitsu (BE).

Depuis janvier 2011, je suis Docteur en Informatique de Mines ParisTech (FR). Ma thèse a pour objet principal l’analyse d’images médicales et s’est faite au sein de l’équipe Asclepios de l’INRIA Sophia-Antipolis (FR). Ma thèse s’est inscrite dans le cadre du réseau européen Marie Curie 3D Anatomical Human (3DAH).

Avant de commencer mon doctorat, j’ai pris des cours de vision informatique et robotique au sein du groupe ViCOROB de l’UdG (ES). En 2005, j’ai obtenu le diplôme d’Ingénieur Industriel en Informatique (Ing.) de l’ISIB (BE).

Mon expérience professionnelle

Intelligence artificielle

Secteur financier

Gestion de flotte

Efficacité énergétique

Traitement d’images

Imagerie médicale

Où je travaille

Où j'ai travaillé

Où j'ai étudié

Postes occupés

Analyste d’affaires

Consultant

Ingénieur R&D

Ingénieur Logiciel

Mes diplômes

Doctorat

Ing./M.Sc.

Pour qui je travaille (et ai travaillé)

https://www.francoischung.com/wp-content/uploads/2020/11/Zetes-2-80x80.jpg
Fujitsu
FIS
Sofico
E² = MC
Inspiralia
UPF
Inria

Où j'ai étudié

Inria
Mines ParisTech
UdG
ISIB

Fun Facts

Années à l'étranger

8

Langues parlées

5

Publications

22

Pays visités

54
Vérification d’identité

Vérification d’identité

Projet Zetes @Bruxelles, Belgique (2021). La vérification d’identité consiste à vérifier pour un niveau d'assurance donné qu'une personne, qui revendique une identité, est bien la bonne personne. Ce processus peut être effectué manuellement par un opérateur, soit sur place (présence physique) soit en ligne (à distance par visioconférence), mais aussi automatiquement (p.ex. entièrement automatisé en ligne ou dans un environnement contrôlé).

Au niveau européen, l'Institut européen des normes de télécommunications (ETSI) travaille sur la spécification technique ETSI TS 119 46 pour jeter les bases d'une nouvelle norme de vérification d’identité, dont l'objectif est d'être applicable dans des domaines tels que la délivrance d'identité électronique (eID) et le Know Your Customer (KYC), avec plusieurs types de personnes considérées: personne physique, personne morale et personne physique représentant une personne morale.

L'un des objectifs de cette spécification est de fournir des contrôles contre deux principales menaces de vérification d'identité:

  • Preuve falsifiée: une personne revendique une identité incorrecte en utilisant des preuves falsifiées;
  • Vol d'identité: une personne utilise des preuves valides associées à une autre personne.

Par conséquent, la mise en œuvre de la vérification d’identité nécessite une approche basée sur les risques, les résultats et des exigences qui peuvent être ajustées jusqu'à un certain niveau d'assurance (degré de certitude) du résultat, en fonction du contexte (p.ex. objectif de la vérification d'identité, réglementation, risque acceptable quant au résultat du processus).

Dans ce projet, mes tâches sont liées à l'analyse de la spécification technique ETSI TS 119 46 afin d'étudier quelles parties du processus de vérification d'identité sont déjà développées et disponibles au sein de Zetes (et pourraient donc être réutilisées), comment les parties manquantes peuvent être mis en œuvre en pratique et quels sont les impacts possibles de leur mise en œuvre sur les solutions et produits existants.

Références

Projet

Article associé

En savoir plus

ETSI - European Telecommunications Standards Institute

Modélisation des processus et des décisions métier

Modélisation des processus et des décisions métier

Formation HPI, MOOC 2021. Cette formation en ligne présente les concepts de modélisation des processus métier à l'aide du standard BPMN (Business Process Model and Notation). Basée sur une compréhension approfondie du BPMN, la dernière partie de la formation couvre les modèles de décision utilisant DMN (Decision Model and Notation). Les modèles de décision complètent les modèles de processus en représentant des décisions concrètes et opérationnelles, à la fois avec leur structure et leur logique de décision.

Semaine 1: Introduction à la gestion des processus métier

Sujets principaux:

  • Définir les processus métier;
  • Modèles de processus métier;
  • Interaction des processus métier;
  • Modèles et instances;
  • Cycle de vie des processus métier.

Semaine 2: Modélisation de base des processus métier

Sujets principaux:

  • Activités de processus;
  • Passerelles exclusives et parallèles;
  • Passerelles inclusives et boucles;
  • Événements de début, intermédiaires et de fin;
  • Concurrence.

Semaine 3: Analyse du comportement des modèles de processus

Sujets principaux:

  • Comportement du processus;
  • Solidité structurelle;
  • Simulation des processus métier;
  • Réseaux de Petri et analyse de processus;
  • Vérification de la solidité.

Semaine 4: Modélisation avancée des processus métier

Sujets principaux:

  • Sous-processus et événements limites;
  • Modificateurs d'activité;
  • Passerelle évènementielle exclusive;
  • Modélisation des organisations;
  • Modèles d'allocation des ressources.

Semaine 5: Les données dans les modèles de processus métier

Sujets principaux:

  • Organisation des modèles de processus;
  • Données et flux de données;
  • Sémantique de l’exécution des données;
  • Données structurées et sous-processus;
  • Conformité du cycle de vie des objets.

Semaine 6: Modélisation des décisions métier

Sujets principaux:

  • Implémentation des décisions;
  • Diagrammes des exigences de décision;
  • Sémantique des tables de décision;
  • Analyse des tables de décision;
  • Cohérence des processus et des décisions.

Références

Article associé

Diagrammes de classe UML (formation edX)

En savoir plus

BPMN - Business Process Model and Notation
DMN - Decision Model and Notation
openHPI - Hasso Plattner Institute

PKI pour les documents d'identité

PKI pour les documents d’identité

Projet Zetes @Bruxelles, Belgique (2021). Une infrastructure à clés publiques (PKI) est un ensemble de composants physiques (p.ex. ordinateurs et hardware), procédures humaines (p.ex. contrôles et validation) et logiciels (p.ex. système et applications) destinés à gérer les clés publiques des utilisateurs d'un système. L'objectif est le transfert électronique sécurisé d'information pour une gamme d'activités en ligne, telles que le commerce électronique et l'identification électronique (eID).

Dans le cas des documents d'identité électronique, comme la carte d’identité, une PKI permet de lier des clés publiques à l’identité des citoyens, dont les informations personnelles sont non seulement imprimées sur la carte d'identité, mais également stockées dans la puce de la carte d'identité. Ce système permet non seulement aux citoyens d'utiliser leur carte pour s'identifier en ligne (authentification), mais également de signer des documents numériques à l'aide d'une signature électronique qualifiée (QES).

Une PKI peut également être utilisée dans un système international, par exemple pour la vérification des passeports aux frontières des pays. Dans ce cas, un pays émet des passeports pour ses citoyens et met également en place une PKI pour permettre à d'autres pays de vérifier ces passeports. Cela signifie que, lorsqu'un citoyen présente un passeport au contrôle frontalier, le système d'inspection vérifie les informations d'identité à la fois imprimées sur le passeport et stockées dans la puce du passeport.

En tant qu'Analyste Fonctionnel et Product Owner au sein de l'équipe de développement de Zetes People ID, mes tâches sont liées à l'analyse des besoins logiciels PKI, qu'ils soient internes ou venant du client (p.ex. collecte des besoins et présentation du produit), l’implémentation du logiciel PKI (p.ex. software releases et documentation) et la gestion de projet (ex. coordination du projet lors des demandes de changement).

Références

Article associé

En savoir plus

Diagrammes de classe UML

Diagrammes de classe UML

Formation edX, MOOC (2020). Cette formation en ligne de la KU Leuven (BE) fournit une compréhension approfondie des diagrammes de classe UML (Unified Modeling Language), utilisés pour représenter visuellement la conception d'un système. La formation présente les diagrammes de classe UML et explique comment ils sont utilisés pour cartographier la structure d'un domaine métier en affichant les objets métier, leurs attributs et leurs associations.

Semaine 1: Introduction

Sujets principaux:

  • Pourquoi la modélisation des données est-elle importante?
  • Langages de modélisation.

Semaine 2: Les bases de l'UML

Sujets principaux:

  • Attributs et types de données;
  • Définitions de classe;
  • Association unaire et ternaire;
  • Agrégation;
  • Association dérivée et implicite;
  • Chemins parallèles.

Semaine 3: UML avancé

Sujets principaux:

  • Superclasse, sous-classe et héritage;
  • Ensembles de généralisation;
  • Contraintes à la généralisation et à la spécialisation;
  • Associations héritées;
  • AssociationClass;
  • Réification d'association.

Références

Article associé

En savoir plus

UML - Unified Modeling Language
edX

Apprentissage profond et TensorFlow

Apprentissage profond et TensorFlow

Formation Cognitive Class, MOOC (2020). Ce parcours d'apprentissage présente les concepts de base de l'apprentissage profond et de TensorFlow avec une expérience pratique basée sur la résolution de problèmes. Tout au long de la formation, TensorFlow est utilisé dans l'ajustement de courbe, la régression, la classification et la minimisation des fonctions d'erreur. Ce concept est ensuite exploré dans le monde de l'apprentissage profond où TensorFlow est appliqué pour la rétropropagation afin d'ajuster les poids et les biais.

Cours 1: Les fondamentaux de l'apprentissage profond

Sujets principaux:

  • Introduction à l'apprentissage profond;
  • Modèles d'apprentissage profond;
  • Modèles d'apprentissage profond supplémentaires;
  • Plateformes et bibliothèques d'apprentissage profond.

Cours 2: Apprentissage profond avec TensorFlow

Sujets principaux:

  • Introduction à TensorFlow;
  • CNN - Réseau de neurones convolutifs;
  • RNN - Réseau de neurones récurrents;
  • Apprentissage non supervisé.

Références

Formation

Deep learning fundamentals (Les fondamentaux de l'apprentissage profond, certificat de cours)
Deep Learning Essentials (badge de certification)
Deep learning with TensorFlow (Apprentissage profond avec TensorFlow, certificat de cours)
Deep Learning using TensorFlow (badge de certification)

Articles associés

En savoir plus

ITIL Fondamental

ITIL Fondamental

Formation QRP International, Belgique (2020). Cette formation en ligne initie les participants à la gestion des services informatiques (ITSM) et les prépare à l’examen ITIL Fondamental. La formation fournit une compréhension générale du langage et des concepts clés d’ITIL (Information Technology Infrastructure Library) et montre comment les professionnels de l’ITSM peuvent améliorer leur travail et celui de leur organisation grâce au guide ITIL 4.

Module 1: Introduction

Sujets principaux:

  • Guide pour l'examen ITIL Fondamental;
  • Référentiel et documents ITIL;
  • Versions successives de ITIL.

Module 2: Définitions et concepts clés

Sujets principaux:

  • Gestion des services;
  • Fourniture de services;
  • Client, utilisateur et sponsor;
  • Services et produits;
  • Offre de services;
  • Relations de service;
  • Consommation de services;
  • Livrables et résultats;
  • Utilité et garantie.

Module 3: Les 7 principes directeurs d'ITIL

Sujets principaux:

  • Privilégier la valeur;
  • Commencer là où vous êtes;
  • Avancer par itération avec des retours;
  • Collaborer et promouvoir la visibilité;
  • Penser et travailler de façon holistique;
  • Opter pour la simplicité et rester pratique;
  • Optimiser et automatiser.

Module 4: Les 4 dimensions de la gestion des services

Sujets principaux:

  • Organisations et personnes;
  • Information et technologie;
  • Partenaires et fournisseurs;
  • Flux de valeur et processus.

Module 5: La chaîne de valeur des services

Sujets principaux:

  • Planifier;
  • Impliquer;
  • Conception et transition;
  • Obtenir et construire;
  • Fournir et soutenir;
  • Améliorer.

Module 6: Les pratiques de gestion générales

Sujets principaux:

  • Amélioration continue;
  • Gestion de la sécurité de l'information;
  • Gestion des relations;
  • Gestion des fournisseurs.

Module 7: Les pratiques de gestion des services

Sujets principaux:

  • Habilitation des changements;
  • Gestion des incidents;
  • Gestion des actifs informatiques;
  • Surveillance et gestion des évènements;
  • Gestion des problèmes;
  • Gestion des mises en production;
  • Gestion de la configuration des services;
  • Centre de services;
  • Gestion des niveaux de service;
  • Gestion des demandes de service.

Références

Formation

Certification (PeopleCert)

En savoir plus

Formateur premiers secours

Formateur premiers secours

Formation Croix-Rouge, Belgique (2020). Cette formation de 10 jours à destination des formateurs premiers secours aborde les gestes techniques et les méthodes pédagogiques nécessaires au bon déroulement de formations BEPS (brevet européen de premiers secours). Le formateur apprend les gestes qui sauvent aux participants, qui acquièrent ainsi les bons réflexes qui feront d’eux un maillon essentiel de la chaîne de secours.

Jour 1: Module technique

Sujets principaux:

  • Positionnement de la victime;
  • Réanimation cardiopulmonaire (RCP);
  • Défibrillateur automatisé externe (DAE).

Jour 2: Renforcement théorique

Sujets principaux:

  • La cellule humaine;
  • Le corps humain;
  • Pathologies.

Jour 3: Organisation de formations

Sujets principaux:

  • Grimage;
  • Nettoyage du mannequin;
  • Cadre légal.

Jour 4: Renforcement BEPS (I)

Sujets principaux:

  • Bagage BEPS;
  • Règles essentielles d’intervention (REI);
  • Approche d’une victime inconsciente.

Jour 5: Renforcement BEPS (II)

Sujets principaux:

  • Approche d’une victime consciente;
  • Lésions de la peau;
  • Accidents de l’appareil locomoteur.

Jour 6: Pédagogie

Sujets principaux:

  • Méthodologie;
  • Objectifs pédagogiques;
  • Gestion d’une animation.

Jour 7: Module spécifique (I)

Sujets principaux:

  • Accident électrique;
  • Accident de voiture;
  • Intoxication au CO.

Jour 8: Module spécifique (II)

Sujets principaux:

  • Position latérale de sécurité (PLS);
  • RCP et DAE;
  • Désobstruction.

Jour 9: Module spécifique (III)

Sujets principaux:

  • Plaie avec corps étranger;
  • Traumatisme crânien;
  • Brûlure thermique grave.

Jour 10: Module spécifique (IV)

Sujets principaux:

  • Entorse de la cheville;
  • Hémorragie;
  • Douleur thoracique.

Références

Articles associés

Secourisme (formation Croix-Rouge)
Premiers secours (formation Croix-Rouge)

En savoir plus

BEPS – Brevet européen de premiers secours
Animateur.rice premier secours (formateur premiers secours)
Croix-Rouge de Belgique

Google Cloud: big data et apprentissage automatique

Google Cloud: big data et apprentissage automatique

Formation Coursera, MOOC (2020). Cette formation en ligne présente les capacités de big data et d’apprentissage automatique (ML) de Google Cloud Platform (CGP). Grâce à une combinaison de présentations, de démos et de laboratoires pratiques, la formation présente un aperçu de Google Cloud et une vue détaillée des solutions de traitement de données et de ML, telles que BigQuery, Cloud SQL, Dataproc, Pub/Sub, Dataflow et Data Studio.

Semaine 1: Fondamentaux du big data et du ML

Sujets principaux:

  • Explorer un ensemble de données public BigQuery;
  • Choisir la bonne approche de solution;
  • Recommander des produits en utilisant Cloud SQL et Spark;
  • Prédire les achats de visiteurs à l'aide de BigQuery ML.

Semaine 2: Défis du pipeline de données moderne

Sujets principaux:

  • Tableaux de bord IoT en temps réel;
  • Créer un pipeline de données en continu;
  • ML sur des ensembles de données non structurées;
  • Classer des images avec des modèles ML pré-construits.

Références

Fondamentaux de Spark

Fondamentaux de Spark

Formation Cognitive Class, MOOC (2020). Ce parcours d'apprentissage aborde les principes fondamentaux de Apache Spark, un moteur open source pour le traitement de données à grande échelle qui révolutionne le monde de l'analyse et du big data. Cette formation est l'occasion d'apprendre des leaders du secteur qui utilisent Spark, technologie reposant sur la vitesse, la facilité d'utilisation et l'analyse, et offre des opportunités et des projets pratiques pour renforcer la confiance avec l'ensemble des outils Spark.

Cours 1: Fondamentaux de Spark I

Sujets principaux:

  • Introduction à Spark;
  • Resilient Distributed Dataset (RDD) et DataFrames;
  • Programmation d'applications Spark;
  • Introduction aux bibliothèques Spark;
  • Configuration, surveillance et réglage de Spark.

Cours 2: Fondamentaux de Spark II

Sujets principaux:

  • Introduction aux notebooks;
  • Architecture RDD;
  • Optimisation de transformations et actions;
  • Mise en cache et sérialisation;
  • Développement et testing.

Cours 3: Spark MLlib

Sujets principaux:

  • Types de données Spark MLlib;
  • Revue des algorithmes;
  • Arbres de décision et forêts aléatoires;
  • Clustering Spark MLlib.

Cours 4: Exploration de GraphX

Sujets principaux:

  • Introduction à Graph-Parallel;
  • Exploration des opérateurs graphiques;
  • Visualisation et modification de GraphX;
  • Agrégation et mise en cache.

Cours 5: Big data dans R avec Spark

Sujets principaux:

  • Introduction à SparkR;
  • Manipulation de données avec SparkR;
  • Apprentissage automatique avec SparkR.

Références

Formation

Spark fundamentals I (Fondamentaux de Spark I, certificat de cours)
Spark – Level 1 (badge de certification)
Spark fundamentals II (Fondamentaux de Spark II, certificat de cours)
Spark MLlib (certificat de cours)
Exploring GraphX (Exploration de GraphX, certificat de cours)
Big data in R using Spark (Big data dans R avec Spark, certificat de cours)
Spark - Level 2 (badge de certification)

Articles associés

Fondamentaux de Hadoop (formation Cognitive Class)
Spécialisation en science des données (formation Coursera)

En savoir plus

Fondamentaux de Hadoop

Fondamentaux de Hadoop

Formation Cognitive Class, MOOC (2020). Ce parcours d'apprentissage présente Hadoop, qui est un framework open source pour le stockage distribué et le traitement de big data. La formation couvre le contenu essentiel à la réussite de quiconque dans ce domaine en expliquant la conception de Hadoop, en présentant MapReduce, YARN (Yet Another Resource Negotiator) et Hive, puis en expliquant comment utiliser Hadoop et manipuler des données sans utiliser de codage complexe.

Cours 1: Hadoop 101

Sujets principaux:

  • Introduction à Hadoop;
  • Architecture de Hadoop et HDFS;
  • Administration de Hadoop;
  • Composants Hadoop.

Cours 2: MapReduce et YARN

Sujets principaux:

  • Introduction à MapReduce et YARN;
  • Limitations de Hadoop v1 et MapReduce v1;
  • Architecture de YARN.

Cours 3: Déplacer des données dans Hadoop

Sujets principaux:

  • Chargement de scénarios;
  • Utilisation de Sqoop;
  • Vue d'ensemble de Flume;
  • Utilisation de données Click.

Cours 4: Accéder aux données Hadoop à l'aide de Hive

Sujets principaux:

  • Introduction à Hive;
  • Hive DDL - Data Definition Language;
  • Hive DML - Data Manipulation Language;
  • Opérateurs et fonctions de Hive.

Références

Formation

Hadoop 101 (certificat de cours)
Hadoop Foundations – Level 1 (badge de certification)
MapReduce and YARN (MapReduce et YARN, certificat de cours)
Hadoop Programming – Level 1 (badge de certification)
Moving data into Hadoop (Déplacer des données dans Hadoop, certificat de cours)
Hadoop Administration – Level 1 (badge de certification)
Accessing Hadoop data using Hive (Accéder aux données Hadoop à l'aide de Hive, certificat de cours)
Hadoop Data Access – Level 1 (badge de certification)
Hadoop Foundations – Level 2 (badge de certification)

Articles associés

Fondamentaux de Spark (formation Cognitive Class)
Spécialisation en science des données (formation Coursera)

En savoir plus