Alexandre Le Borgne

2026 – LLM runtime verification : conception de garde-fous pour LLM garantissant la correction des réponses via des méthodes formelles, mise en œuvre de workflows IA avec LangChain (Python, VSCode, Agentic AI, framework LangChain).

2025 – Machine learning pour la sécurité : amélioration de la détection d’attaques sur environnements virtualisés via une approche de détection d’anomalies ciblant les container breakouts (conception du modèle, entraînement, préparation du dataset en Python/PyCharm).

2025 – Simulation pour le cloud computing : conception et développement de simulateurs pour évaluer des stratégies de memory pooling et swapping à l’échelle de clusters, génération de scénarios, randomisation de charges, algorithme génétique pour explorer l’espace de paramètres, support au développement C/C++ du simulateur de swapping, avec récompense de la product line.

2024–2025 – Génération de code pour équipements réseau : design d’un DSL de configuration pour la Datacom afin de générer du code produit directement à partir des spécifications, outil livré au département (Eclipse, Xtext, EMF).

2023 – Génération de code de couverture : développement d’un outil de couverture Software‑in‑the‑Loop pour la plateforme de génération de code hardware automobile, permettant de mesurer la couverture des harnais de tests dans une approche back‑to‑back (Java, intégration dans la livraison commerciale).

2022–2024 – Formalisation de exigences : pilotage d’une collaboration académique avec l’Université Aristote de Thessalonique pour définir un langage de spécification intermédiaire générant automatiquement des propriétés formelles, puis exploration de l’usage des LLM pour transformer le langage naturel vers ce langage intermédiaire (DSL/DSML, transformations M2T avec Eclipse, Xtext, EMF), utilisé dans la définition d’exigences pour la vérification de scénarios de stockage de données et d’architectures réseau.

Développement d’interfaces homme‑machine en réalité mixte pour manipuler des données de Smart City.

Conception d’approches model‑based pour permettre à des citoyens et décideurs de créer leurs propres applications dans l’écosystème urbain.

Proposition d’une approche IoT donnant un accès ouvert aux données environnementales temps réel.