David Gianazza

Ingénieur des Ponts, des Eaux et des Forêts

Enseignant-chercheur au laboratoire MAIAA de l'Ecole Nationale de l'Aviation Civile (ENAC)

Membre de l'équipe APO (Algorithmes Parallèles et Optimisation) de l'Institut de Recherche en Informatique de Toulouse (IRIT) depuis 2008

Expérience professionnelle

Depuis 2012	Enseignant chercheur au laboratoire MAIAA.
2010 - 2011	Chef du pôle Planification, Optimisation, Modélisation (POM) de la DSNA/DTI (Direction des Services de la Navigation Aérienne, Direction de la Technique et de l'Innovation).
2004 - 2010	Chercheur dans les services R&D de la DSNA (Direction des Services de la Navigation Aérienne).
2000 - 2004	Ingénieur de recherche et doctorant au Laboratoire d'Optimisation Globale ENAC/CENA
1996 - 1999	Chef-adjoint de la division "Approches et Outils d'assistance au contrôle" du Service Technique de la Navigation Aérienne (STNA)
1991 - 1994	Assistant de subdivision "Etudes", puis de subdivision "Contrôle" au Centre Régional de la Navigation Aérienne Ouest

Pour tout ce que vous n'avez jamais voulu savoir, consultez mon CV détaillé au format pdf.

Habilitation à Diriger des Recherches, délivrée par l'Institut National Polytechnique de Toulouse (INPT), 2016
Doctorat en Informatique et Télécommunications, délivré par l'INP Toulouse, 2004
DEA en Informatique Fondamentale et Parallélisme, délivré par l'INP Toulouse, 1996.
Ingénieur de l'Aviation Civile (IAC), délivré par l'École Nationale de l'Aviation Civile (ENAC), 1996.
Ingénieur des Études et de l'Exploitation de l'Aviation Civile (IEEAC), délivré par l'École Nationale de l'Aviation Civile (ENAC), 1989.

Mon activité de recherche porte sur les méthodes informatiques d'optimisation ou d'apprentissage, appliquées aux problèmes de trafic aérien.

Voici quelques exemples concrets:

prévision des trajectoires d'avions en montée, soit par des méthodes d'apprentissage, soit en utilisant un modèle avion aux paramètres ajustés par l'observation (masse, poussée).
résolution de conflits aériens, avec une modélisation en distance, par des essaims particulaires ou par évolution différentielle.
estimation du vent à partir des trajectoires d'avions, par une méthode des moindres carrés
prévision de la charge de travail des contrôleurs aériens, par des réseaux de neurones,
prévision des ouvertures de secteurs de contrôle aérien, par des méthodes de parcours d'arbre combinées avec un réseau de neurones,
séparation en 3D des flux de trafic, par algorithme génétique hybridé avec un algorithme A*

Pour plus de détails, voir ma page recherche.

Mes publications sont ici. Pour mémoire, les publications autres membres de l'ex-équipe POM sont là.

Lecture, piano, voyages, badminton.

Last Update: Monday, 07-Mar-2016 14:47:45 CET