Edouard Machover

Enseignement du cours de Mathématiques | Programme de Bachelor

Founder in residence - EFPA8

Startup française spécialisée en IA et Computer Vision. Prédictions dans le secteur de la Smart City par analyse de données en provenance des caméras de vidéosurveillance dans les villes.

Réalisations :
• Membre du comité exécutif du groupe
• Management d’une équipe de 5 personnes
• Direction du développement d’une solution d’alertes automatiques en temps réel et en temps différé fondée sur des technologies de Deep Learning
• Déploiement sur les caméras de vidéosurveillance de plusieurs villes françaises, dans la Police Nationale et dans la Gendarmerie Nationale

Startup IA de la French Tech 120. Prédictions dans le secteur de l’Énergie par analyse de données géospatiales.

Réalisations :
• Développement d’un produit de détection et de quantification automatiques de fuites de méthane en provenance d’installations industrielles du secteur oil and gas par imagerie satellitaire.
• Inventeur de 2 brevets.
• Développement de méthodes de computer vision et object détection avec le Centre Borelli (laboratoire de recherche en mathématiques appliquées de l'École normale supérieure Paris-Saclay).
• Project Manager du développement de produit en collaboration avec un acteur mondial majeur de l’industrie pétrolière.
• Rédaction d’un dossier de financement de l’Agence Spatiale Européenne.

Co-fondateur de Cyclope.ai, la division IA de VINCI Autoroutes. Prédictions dans le secteur du Transport par analyse de données en provenance des infrastructures routières.

Réalisations :
• Développement, implémentation et déploiement en production industrielle sur la totalité du réseau VINCI Autoroutes de produits intégrant des technologies de Deep Learning et de Computer Vision
• Auteur d’un article de recherche scientifique
• Représentant de cyclope.ai au Digital Board de VINCI Autoroutes
• Représentant de VINCI Autoroutes à la Direction générale de l'Aviation civile (DGAC)

Portefeuille de projets :
• Péage : classification automatique de types de véhicules (880 millions de transactions traitées chaque année ; déploiement sur plus de 4400 km de réseau autoroutier), détection et lecture automatique de plaques d'immatriculation, comptage de véhicules et d'occupants, péage sans barrière
• Détection d'incidents : déploiement d'une flotte de drones sur le réseau autoroutier, détection automatique d'incidents dans les tunnels

Titre : Spark ignition in annular combustors
Maître de thèse : Professeur Epaminondas Mastorakos

• PhD en propulsion aérospatiale dans le but de réduire les émissions polluantes
• Étude expérimentale et numérique des mécanismes régissant en milieu turbulent le phénomène de propagation de brûleur à brûleur dans les chambres de combustion annulaires des turbines à gaz en aéronautique
• Auteur de 6 articles de recherche publiées dans des revues scientifiques périodiques

Publications and conferences:

- E. Machover, E. Mastorakos (2016), Spark ignition of annular non-premixed combustors, Experimental Thermal and Fluid Science, 73:64-70.

- E. Machover, E. Mastorakos (2016), Numerical investigation of the stochastic behaviour of lightround in annular non-premixed combustors, [submitted to Proceedings of the Combustion Institute].

- E. Machover, E. Mastorakos (2016), Experimental and numerical investigation on spark ignition of linearly-arranged non-premixed swirling flames, [submitted to Combustion and Flame]. 


- E. Machover, M.P. Sitte, E. Mastorakos (2016), Experimental and numerical investigation on spark ignition of annular premixed combustors, [submitted to Combustion and Flame]. 


- E. Machover, E. Mastorakos, Spark ignition of annular non-premixed combustors, Ninth Mediterranean Combustion Symposium, Rhodes, Greece, 7-11 June 2015.

Etude du pré-allumage sur moteur à allumage commandé fortement suralimenté - étude d'une matrice carburant iso-RON.

Elaboration d'une méthodologie systématique permettant l'association d'une essence quelconque à un surrogate vérifiant ses propriétés thermodynamiques et cinétiques.