Parcours : 

Doctorant en co-tutelle entre Inria et Cirad, Loaï est titulaire d’un diplôme d’ingénieur en Mathématiques Appliquées, spécialisé en Sciences des Données (Université Côte d'Azur - Polytech Nice Sophia). Durant ce Master, il a développé des compétences en machine learning, deep learning et computer vision, lui permettant de concevoir des modèles avancés pour l’analyse d’images (CNN, VAE, ...). 
Son stage de recherche au CIRAD s’est concentré sur le traitement de séries temporelles d’images 2D de systèmes racinaires, incluant de l’optimisation d’algorithmes de recalage d’images, la création d’un outil d’annotation et la mise en place d’un convertisseur d’annotations de RSML (Root System markup Language) 2D vers RSML 2D+t.
Actuellement, son projet de thèse porte sur la reconstruction spatio-temporelle des architectures racinaires à partir d’images acquises dans des conditions variées. Il travaille sur la mise en place de techniques de deep learning pour l’adaptation de domaine, sur des algorithmes d’optimisation globaux sur graphes et sur du data mining pour analyser la dynamique de croissance des racines, aussi bien en serre qu’en champ.

Projet de doctorat : « RootSystemTracker : Méthodes automatiques de reconstruction spatio-temporelle de l'architecture racinaire par IA pour la conception de systèmes agroécologiques » ; Inria & Cirad.