YOUNESS Genane

Équipe de recherche

Ingénierie et Outils numériques

Thèmes de recherche

• Pronostic de défaillance pour la maintenance prédictive : approches guidées par les données.
•  Intelligence Artificielle explicables, confiance en IA.
• Fouille de données, apprentissage automatique, comparaison de partitions, statistique approfondie, PLSPM.

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Activités pédagogiques

• Disciplines : Ingénieurs Informatique. Ingénieurs Généraliste. Bachelor Maintenance.
• Project : Data Science, Intelligence Artificielle.
• Niveau : Ingénieurs  3ème années, 4ème années, 5ème années.

Certifications

• Avril 2020 : HCIA- AI Huawei, Certificat en intelligence artificielle.
• Juin 2020: Huawei, Certified Academy Instructor- HCAI- Huawei -ICT Academy.

Animation scientifique

• Ancienne cheffe du département de statistique, CNAM-Liban (2004-2021)
• Chercheur associé au laboratoire MSDMA CEDRIC- CNAM
• Membre de groupe de travail GDR RADIA
• Reviewer pour RJCIA -PFIA (2023, 2024)
• Reviewer pour le journal: Communications in Statistics-Simulation and Computation

Encadrement de stage de recherches

• Adam Aalah. « Maintenance prédictive basées sur l’apprentissage profond pour le pronostic et la gestion de l’état de santé  des systèmes (PHM) ».  Stage de 6 mois (mars-sept 2022), Master 2 TRIED de l’université Paris- Saclay.
• Nu Uyen Thi PHAN.  » Optimisation de Grid Seach basée sur des distributions d’échantillonnages d’hyperparamètres ». Stage de 6 mois (mars-sept 2023), Master 2 VMI de l’Université Paris Cité.

Encadrement / Co-encadrement de Thèses

Encadrement de thèse en cours de:

• Mouhamadou- Lamine NDAO: « Vers une Intelligence Artificielle explicable (XAI) et équitable « . Codirigée par : Ndeye Niang (CNAM). [2023-Soutenance prévue en 2025]
• Lola JOLY: « Modélisation de l’impact de la culture des établissements d’enseignement supérieur sur la mobilité étudiante ». Thèse dans le cadre du projet MOBE. Encadrante: Muriel Davies. Dirigée par Stéphanie Buisine. [2024-Soutenance prévue en 2026].

Thèse

• G. Youness, “Contributions à une méthodologie de comparaison de partitions”, Thèse de Doctorat de l’Université Pierre et Marie Curie- paris VI- sous la direction de G. Saporta.

Conférences internationales/nationales

• M.L. Ndao, G. Youness, N. Niang, G. Saporta (2024). Effet de la complexité du réseau LSTM sur l’explicabilité en Maintenance Prédictive. JdS 2024, 55eme journée de la statistique de la SFDS. Bordeau, Mai 2024.
• M.L. Ndao, G. Youness, N. Niang, G. Saporta (2024). Enhancing Explainability in Predictive Maintenance : Investigating the Impact of Data Preprocessing Techniques on XAI Effectiveness. The International FLAIRS Conference Proceedings, 37(1). Retrieved from https://journals.flvc.org/FLAIRS/article/view/135526.
• G. Youness, N.U.T. Phan, B. Cohen Boulakia. BootBOGS: Hands-on optimizing Grid Search in hyperparameter tuning of MLP. AICCSA 2023 : 20th ACS/IEEE International Conference on Computer Systems and Applications, ACS/IEEE International Conference on Computer Systems and Applications, Dec 2023, Giza, Egypt.
• M.L. Ndao, N. Niang, G. Youness, Gilbert Saporta. Consensus de partitions en NLP pour une revue systématique de la littérature autour de l’XAI du biais et de l’équité. SFC’2023; Rencontres de la Société Francophone de Classification, Société Francophone de Classification, Jul 2023, Strasbourg, France. pp.43-48.
• M.L. Ndao, G. Youness, N. Niang, G. Saporta. Une revue systématique de la littérature autour du biais, de l’équité et de l’explicabilité. CNIA 2023 – Conférence Nationale en Intelligence Artificielle, AFIA- Association française pour l’Intelligence Artificielle, Jul 2023, Strasbourg, France. pp.87-98.
• B. El Murr, G. Youness, H. Gharib, M.Daher. Financial literacy and individual success: Lebanese framework modeling. 10e Congrès international de l’AFEP 2021 : Ressources, Association Française d’Economie Politique, Jun 2021, Toulouse, France
• G. Youness, A. Ramadan, « Use of PLS path modeling to study customer satisfaction of two Lebanese mobile operators », PLS014: 8th International Conference on Partiel Least Squares and Related Methods, 26-28 May, Paris 2014.
• G. Youness, W. Nassar,  » An empirical comparison between PLS, Lasso, Elasticnet and other model for highly correlated data » , PLS014: 8th International Conference on Partiel Least Squares and Related Methods, 26-28 May, Paris 2014.
• G. Youness, G. Saporta “New techniques to compare partitions of different units based on same surveys”, 3rds IASC world conference on Computational Statistics and Data Analysis, Limassol, Chypre, 28-31 October, 2005
• G. Youness, G. Saporta « Sur des Indices de Comparaison de deux Classifications », In Proceedings SFC03, 10 ^èmes rencontres de la Société Francophone de Classification, 177-180, Neuchâtel 10-12 Septembre 2003.
• Gilbert Saporta, G. Youness « Comparing Two Partitions: Some Proposals and Experiment » In Proceeding in Computational Statistics 2002, 15^th Symposium held in Berlin, Allemagne, 2002 Haerdle, Wolfgang; Roenz, Bernd (Eds.), Physica Verlag, 243-248, 2002.

Revues Scientifiques

• B. El Murr, G. Youness, R. Assaf. Determinant Factors of Teaching Performance in COVID-19 Context. Education Journal, 2024, 13 (1), ⟨10.11648/j.edu.20241301.11⟩.

• G. Youness, A. Aalah. An Explainable Artificial Intelligence Approach for Remaining Useful Life Prediction. Aerospace, 2023, 10 (5), pp.1-23. ⟨10.3390/aerospace10050474⟩.

• N. Nehme, Ch. Haydar, Z. Al-Jarf, F. Abou Abbas, N. Moussa, G.Youness, and K.Tarawneh assessment of the physicochemical and microbiological water quality of al -Zahrani  River Basin, Lebanon. JJEES, à apparaitre vol.12 (2) March 2021.

• F.Charif, R. Hamdan, G. Youness et al., Dual antiplatelet therapy up to the time of non-elective coronary artery bypass grafting with prophylactic platelet transfusion: is it safe?, journal of  Cardiothoracic surgery, vol.14 (1): 202, 2019.

• H. Diab, Z. Salemeh, G. Hamedeh, G. Youness, F. Ayoub, « Oral Health Status of Institutionalized Individuals with Intellectual Disabilities in Lebanon», Journal of Oral and Maxillofacial Research (JOMR), vol.8(1), 2017.
• G. Youness, G. Saporta « Comparing partitions of two sets of units based on the same variables», Journal of Advances in Data Analysis and Classification , vol. 4, Issue 1, 53-64, 2010.
• G. Youness, G. Saporta « Some Measures of Agreement between Close Partitions », Journal of Student, vol 5 (1), 1-12, 2004.
• G. Youness, G. Saporta « Une Méthodologie pour la Comparaison de Partitions », Revue de la Statistique Appliquée, vol. LII (1), 97-120, 2004.

Expertises

Juillet 2020-juin 2021: Membre au projet européen Conecte- Erasmus+ (Collaborative Network for Career-building, Training, and E-learning). Formatrice en R et experte en analyse des données, dans le cadre du projet européen Conecte qui propose des solutions innovantes pour soutenir les universités Libanaises dans leur transition vers le numérique.

Septembre 2018-septembre 2019: Experte auprès de la société Ebiznext (Paris) pour la mise en place du site Web d’autoformation en data sciences.

Novembre 2014-Décembre 2014: Experte dans le cadre du projet européen Human Dynamics EuropeAid /134115 / D / SER / LB, pour la formation en SPSS des employés de l’Association centrale des statistiques-CAS et ceci dans le cadre du programme « Soutien à la réforme de la gestion financière publique dans le gouvernement du Liban ».

Novembre 2004 – Août 2005: Experte en analyse des données auprès de Food and Agriculture Organisation (FAO) des Nations Unies pour le Programme national d’évaluation des forêts au Liban (TCP / Leb / 2903), avec la collaboration du Ministère de l’agriculture. https://aub.edu.lb.libguides.com/c.php?g=1056259&p=7674102

Synthèse Publications (2002-2024)

ACL : 8

C-ACTI : 7

C-ACTN : 4

C-COM : 2

AP : 1