- Enseignant-chercheur. Membre du LabISEN.
Intelligence artificielle
Smart Energy
Smart Objects
e-santé & systèmes numériques
Campus : Toulon
Cœur de métier
Passionné par l’intelligence artificielle, je développe des modèles explicables qui s’appuient à la fois sur la connaissance experte et l’apprentissage automatique issu des données. Mes recherches portent sur les réseaux bayésiens, l’IA embarquée et leurs applications sociétales. En 2024, j’ai obtenu l’autorisation d’inscription à l’HDR autour de l’IA explicative. Docteur en informatique depuis 2004 (Université de Rouen), après un DEA en modélisation mathématique et ingénierie logicielle (2000, en partenariat avec l’Université de Rennes, l’EPFL, l’Université Libanaise et l’ESIB), j’ai consacré ma carrière à l’enseignement, la recherche et l’innovation. J’ai encadré cinq thèses de doctorat et collaboré avec plusieurs startups, notamment à travers la création d’environnements machine learning favorisant l’innovation et le transfert technologique.
Prospective
Mes travaux suivent une trajectoire interdisciplinaire, de la prévention des chutes chez des patients atteints de Parkinson (Université du Havre, 2013) à la smart energy (détection de défauts dans des convertisseurs DC-DC), puis à la cybersécurité maritime et aux circuits intégrés (Mines Saint-Étienne, 2024-2025), où j’exploite des capteurs digitaux sensibles au picoseconde pour détecter des attaques. Cette prospective vise à anticiper les défis de confiance, de robustesse et d’explicabilité de l’IA dans des secteurs critiques, en s’appuyant à la fois sur la recherche académique, la formation doctorale et l’innovation entrepreneuriale.
360°
Mon approche combine un socle académique solide et une ouverture constante vers l’industrie et la société. De la neuro-médecine à l’énergie, du maritime à la finance aux systèmes embarqués sécurisés, mes projets illustrent une capacité à croiser disciplines et contextes. L’encadrement doctoral et les partenariats industriels renforcent cette vision globale. Elle me conduit à former et accompagner des talents capables de concevoir une IA à la fois critique, explicable et engagée.
À propos d'Iyad Zaarour
Iyad Zaarour est enseignant-chercheur en intelligence artificielle depuis 2004. Spécialiste des réseaux bayésiens et de l’explicabilité de l’IA, il a progressivement élargi ses travaux de recherche à divers domaines d’application : finance, santé, énergie, maritime, tourisme, et plus récemment aux systèmes embarqués sécurisés.
En dehors de ses activités académiques et scientifiques, il est joueur vétéran et passionné de squash, de baby-foot et d’échecs.
Activités de recherche et développement
- 2024-2025
- (R&D) á Mines de Saint-Étienne, l’équipe Systèmes et Architectures Sécurisés (SAS)
- Projet ADSEA, « Architecture distribués, intelligents et sécurisés en secteur maritime », 15 mois, EMSE et deux PME
- Projet SPARTA, « Détection des anomalies en circuits intégrés », 6 mois
- (R&D) á Mines de Saint-Étienne, l’équipe Systèmes et Architectures Sécurisés (SAS)
- 2022-2023
- Architecte en IA chez Divimah Startup – Grèce
- 2023-2023
- Responsable des mentors à l’AUF (Agence Universitaire de la Francophonie) et de la pédagogie active sur la méthodologie de Simplon
- 2013-2017
- Coordination et co-supervision en R&D avec l’equipe GREAH du Havre, le CHU ‘Saidat el maanounet’, centre de neurology ‘Abraj’, la faculté des sciences de l’UL, et la faculté biomedicale de l’UI Khalde
Publications
Book Chapter
[1] I.Zaarour, A. Saad, M. Ayache, F.Guerin, P.Bejjani, D. Lefevbre, 2016, “Methodologies for the
Diagnosis of the Main Behavioral Syndromes for Parkinson Disease with Bayesian Belief Net. Publisher Elsevier[1]/Morgan Kaufmann, ISBN:978-0-12-802508-6
[1] Book Name “Emerging Trends in Computational Biology, Bioinformatics, and Systems Biology – Algorithms and Software Tools »
Journal Publications
[2] A.Zein Eddine, F.Guerin, I.Zaarour, A.Hijazi, D.Lefebvre 2024 Fault Detection and Isolation in systems of Multiple-Sources of Energy using Hierarchal Bayesian Belief Network, Journal of Electrical Engineering EEE Transactions on Computer-Aided Design of Integrated Circuits and Systems. Springer; ISSN:1432-0487; DOI: https://doi.org/10.1007/s00202-024-02472-y
[3] N.Fhaily, I.Zaarour, 2020, The Impact Of Basel III Capital Regulation on Credit Risk: A Hybrid Model, International Journal on Finance & Banking Studies IJFBS’2020, Vol. 9 No. 2, ISSN: 2147-4486 ; DOI: https://doi.org/10.20525/ijfbs.v9i2.722
[4] B.Dbouk, I. Zaarour, 2017, Towards a machine learning approach for earnings manipulation detection, The Asian Journal of Business and Accounting AJBA’2017, Vol. 10 No. 2 (2017); ISSN:19854064, 21803137; DOI: https://ejournal.um.edu.my/index.php/AJBA/article/view/9772
[5] B.Dbouk, I. Zaarour 2017, Financial Statements Earnings Manipulation Detection Using a Layer of Machine Learning, International Journal of Innovation, Management and Technology IJIMT’2017, Vol. 8, No. 3, June 2017, DOI: 10.18178/ijimt.2017.8.3.723
[6] M.Khreiss, I.Zaarour, H.Mcheik 2016, SMILE: smart monitoring intelligent learning engine: an ontology-based context-aware system for supporting patients subjected to severe emergencies, International Journal of Healthcare Technology and Management IJHTM’16, 15(3), pp. 194 –209, DOI: 10.1504/IJHTM.2016.078346.
[7] A.Saad, I.Zaarour, F.Guerin, P.Bejjani, M. Ayache, D. Lefebvre, 2016. Detection of freezing of gait for Parkinson’s disease patients with multi-sensor device and Gaussian neural networks, International Journal of Machine Learning and Cybernetics, IJMLS’16- ISSN 1868-8071, DOI 10.1007/s13042-015-0480-0 Springer.
[8] A.Zein Eddine, I.Zaarour, F.Guerin, A.Hijazi, D.Lefebvre, 2016, A Comparative Study about the Effectiveness of Observers and Bayesian Belief Networks for the Fault Detection and Isolation in Power Electronics Research Journal of Applied Sciences, Engineering and Technology, 14(1):10-28; DOI:10.19026/rjaset.14.3984.
[9] A.Zein Eddine, I.Zaarour, F.Guerin, A.Hijazi, D.Lefebvre, 2015, Fault Detection and Isolation for ZVS Full Bridge Isolated Buck Converter Based on: Observer Design and Bayesian Network; International Journal of Advanced Research in Computer and communication Engineering Vol. 4, Issue 7, July 2015. ISSN (Online) 2278-1021; ISSN (Print) 2319-594. DOI: 10.17148/IJARCCE.2015.4755
[10] A. Saad, I. Zaarour, A. Zeinedine, M. Ayache, P. Bejjani, F. Guérin, D. Lefebvre 2013, A preliminary study of the causality of Freezing of Gait for Parkinson’s disease patients: Bayesian Belief Network approach. IJCSI International Journal of Computer Science Issues, Vol. 10, Issue 3, No 2, P 88-95.
[11] A.Saad , I. Zaarour , P. Bejjani , M.Ayache 2012. Handwriting and Speech Prototypes of Parkinson Patients: Belief Network Approach. IJCSI International Journal of Computer Science Issues, Vol. 9, Issue 3, May 2012 ISSN (Online): 1694-0814.
[12] Zaarour, B. El-Eter, P. Leray, L. Heutte, J. Labiche, D. Mellier, M. Zoater, 2005, Une modélisation de haut niveau des stratégies d’écriture motrice d’enfants en scolarité primaire : approche bayésienne. Journal de Physique IV, vol. 124, pp. 233-236. DOI: 10.1051/jp4:2005124034
[13] Zaarour, L. Heutte, Ph. Leray, J. Labiche, B. Eter, D. Mellier, 2004, Clustering and bayesian network approaches for discovering handwriting strategies of primary school children, International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence, IJPRAI, vol. 18, no. 7, pp. 1233-1251. DOI https://doi.org/10.1142/S0218001404003745
Conferences
[14] Dbouk and I. Zaarour 2017. Financial Statements’ Earnings Manipulation Detection Using A Layer of Machine Learning, ICETD’17.
[15] Zein Eddine, I.Zaarour, F.Guerin, A.Hijazi, D.Lefebvre, 2016. Improving Fault Isolation in DC/DC Converters Based with Bayesian Belief network IFAC’2016 (49-5) 303–308
[16] H. Mallah , I. Zaarour, A. KALAKECH. 2015 Toward a Preliminary Layered Network Model Representation of Medical Coding in Clinical Decision Support Systems, HIMS’15, The 2015 International Conference on Health Informatics and Medical Systems
[17] H.Mcheik M.Khreiss, I.Zaarour, H.Sweidan, 2015. PHEN: Parkinson Helper Emergency Notification System Using Bayesian Belief Network, 6th International Conference on E-Technologies MCETECH 2015: E-Technologies pp 212–223
[18] A.Saad, I. Zaarour, F. Guerin, M. Ayache, D. Lefebvre. 2014 ‘Sensoring and Features Extraction for the Detection of Freeze of Gait in Parkinson Disease’. IEEE 11th International Multi-Conference on Systems, Signals & Devices (SSD). Barcelona, Spain
[19] Ali Saad, Iyad Zaarour, Dimitri Lefebvre, François Guerin, Paul Bejjani, Mohammad Ayache. About Detection and Diagnosis of Freezing of Gait’. IEEE 2nd International Conference on Advances in Biomedical Engineering. 2013.
[20] A.Fouladcar, I.Zaarour, 2013. Toward Multidimensional modeling in Healthcare, World Summit on Big Data and Organization Design, May 16-17, 2013, Sorbonne- Paris.
[21] Saad, I. Zaarour, A. Zeinedine, M. Ayache, P. Bejjani, F. Guerin, D.Lefebvre. ‘A Preliminary Study of the Causality of Freezing of Gait for Parkinson’s Disease Patients: Bayesian Belief Network Approach’, DMIN13, 2013
[22] Saad, I. Zaarour, P. Bejjani, M. Ayache, 2012. Handwriting and Speech Prototypes for Parkinson Patients: Belief Network Approach; SETIT’2012.Sousse 21-24-March-Tunisie:
[23] Zaarour, Z. Saliha, L. Heutte, D. Mellier. Acquisition et comparaison en ligne de l’écriture d’enfants bilingues. 8ème Colloque International sur le Document Numérique, CIDE 8, Beyrouth, Liban, pp. 65-72, 2005.
[24] Zaarour, P. Leray, L. Heutte, B. Eter, J. Labiche, D. Mellier, M. Zoaeter. Modelling of handwriting prototypes in graphonomics : Bayesian network approach. 5th EUROSIM Congress on Modelling and Simulation, EUROSIM’04, Marne-la-Vallée, France, pp. 78 (Proceedings on CD-ROM), 2004.
[25] P. Leray, I. Zaarour, L. Heutte, B. El-Eter, J. Labiche, D. Mellier. Réseaux bayésiens pour la découverte de stratégies d’écriture manuscrite chez l’enfant en école primaire. 14ème Congrès Francophone AFRIF-AFIA de Reconnaissance des Formes et Intelligence Artificielle, RFIA’2004, Toulouse, France, vol. 3, pp. 1135-1142, 2004.
[26] Zaarour, L. Heutte, B. El-Eter, J. Labiche, D. Mellier, P. Leray, M. Zoaeter. A probabilistic modeling of the writing strategies evolution for pupils in primary education. 11th Conference of the International Graphonomics Society, IGS’2003, Scottsdale, Arizona, pp. 174-177, 2003.
[27] Zaarour, P. Leray, L. Heutte, B. El-Eter, J. Labiche, D. Mellier. A bayesian network model for discovering handwriting strategies of primary school children. 11th Conference of the International Graphonomics Society, IGS’2003, Scottsdale, Arizona, pp. 178-181, 2003.
[28] P. Leray, I. Zaarour, L. Heutte, B. El-Eter, J. Labiche, D. Mellier. A bayesian model for discovering handwriting strategies of primary school children. Workshop on Probabilistic Graphical Models for Classification, ECML/PKDD-2003, Cavtat-Dubrovnik, Croatia, pp. 49-57, 2003.
[29] Zaarour, L. Heutte, B. Eter, J. Labiche, D. Mellier, M. Zoaeter. Une modélisation probabiliste de l’évolution des stratégies d’écriture des élèves en scolarité primaire. Premier Congrès International sur la Modélisation Numérique Appliquée, CIMNA’2003, Beyrouth, Liban, pp. 383-388, 2003.
[30] Zaarour, P. Leray, D. Mellier, J. Labiche, L. Heutte. Graphomotor strategies models and their evolution at the primary school: approach by bayesian networks. Progress in Motor Control IV: Motor Control and Learning over the Life Span, Caen, France, pp. 174, 2003