OM ESSAAD SLAMA

Informatique, intelligence artificielle

J'ai enseigné :

• Systèmes d'exploitation

• Architecture réseau

• Conception de systèmes d'information et de bases de données

• Architecture du processeur

• Algorithmes et programmation en C et Python

• Compilation

• Développement d'applications avec des interfaces utilisateur graphiques (IUG)

• Qualité du développement logiciel.

Carrière

• Chargé de cours temporaire et assistant de recherche (ATER) en informatique

  • Université Grenoble Alpes, depuis 2024

  • Laboratoire LCIS, équipe CTSYS.

  • IUT de Valence, département d'informatique

  • ESISAR de Valence, département d'informatique

• Maître de conférences et assistant de recherche

  • Laboratoire IRESCOMATH, Gabès, Tunisie, 2019-2024

  • Institut supérieur d'informatique et de multimédia, Gabès, Tunisie, 2021-2023 et 2010-2014

  • Faculté d'économie et de gestion, Sfax, Tunisie, 2008-2009

Éducation

• ? Doctorat en génie électrique - École nationale d'ingénieurs de Gabès, Tunisie

  • 2024, Renforcement de la confidentialité et de la sécurité des données dans les réseaux ad hoc de véhicules (VANET)

  ? Master – Informatique - Faculté d'économie et de gestion, Sfax, Tunisie

  • 2010, Systèmes d'information et nouvelles technologies (SINT), Analyse de la fiabilité d'un système de contrôle en réseau sur un réseau sans fil à l'aide de MATLAB/TrueTime

Service académique

• Critique :

  • Conférence internationale sur les technologies de contrôle, de décision et de l'information (CoDIT)

Revues

1. Slama, O., Tarhouni, M., Zidi, S. et Alaya, B., 2023. Méthode de l’arbre binaire « un contre tous » pour la classification des comportements anormaux dans l’ensemble de données VeReMi déséquilibré. IEEE Access, 11, p. 135944-135958. DOI : 10.1109/ACCESS.2023.3337378

2. Omessaad Slama, Walid Dhifallah, Salah Zidi, Jaime Lloret, Bechir Alaya, Mounira Tarhouni, 2025, « Technologie basée sur la blockchain et préservant la confidentialité pour sécuriser le partage de données dans les communications entre véhicules », Int. J. of Communication Networks and Distributed Systems, pp. 346-371, https://doi.org/10.1504/IJCNDS.2025.145910

3. Slama, O., Alaya, B. et Zidi, S. (2022). « Vers une détection intelligente des comportements anormaux à l'aide de l'apprentissage automatique guidé dans les réseaux ad hoc de véhicules (VANET) », Inteligencia Artificial, 25(70), p. 138-154, DOI : https://doi.org/10.4114/intartif.vol25iss70pp138-154

4. F. Charfi, Oumsaad Slama, Jean-Marc Thiriet, Suzanne Lesecq. Amélioration des performances de contrôle dans les systèmes pilotés par réseau sans fil, grâce au mode balise. Revue des télécommunications, 2010, 3 (1), p. 72-78. ⟨hal-00529432⟩

Conférences

O. Slama, B. Alaya, S. Zidi et M. Tarhouni, « Étude comparative des systèmes de détection des comportements anormaux pour la classification de ces derniers dans les réseaux VANET », 8e Conférence internationale sur les technologies de contrôle, de décision et de l'information (CoDIT), 2022, pp. 243-248, doi:10.1109/CoDIT55151.2022.9803978.

Ensembles de données

Oumsaad, Slama ; Tarhouni, Mounira ; Zidi, Salah ; Alaya, Bechir (2023), « VeReMi_Extension : ensemble de données sur les comportements anormaux dans les réseaux VANET », Mendeley Data, v. 1, doi : https://data.mendeley.com/datasets/k62n4z9gdz/1

Liste complète des publications

https://www.researchgate.net/profile/Omessaad-Slama