J'ai choisi l'IA parce que c'est un domaine qui bouge vite. Ce qui me motive, c'est la curiosité : comprendre comment les choses fonctionnent, bidouiller, casser, reconstruire. Même quand c'est difficile. Ce goût pour l'exploration m'a amené à travailler sur des sujets très variés : de la reconstruction 3D du corps humain à la prévision de trafic, en passant par des capteurs LoRaWAN ou un middleware IoT à Madrid. Je ne cherche pas à me spécialiser trop vite, je crois que la vraie valeur vient de savoir relier des domaines que d'autres gardent séparés.
Curiosité & Persévérance
J'aime comprendre en profondeur, même quand c'est difficile. Je ne lâche pas un problème tant qu'il n'est pas résolu.
Adaptabilité
Embarqué, cloud, ML, médical, IoT — je passe d'un domaine à l'autre avec aisance. La variété est une force, pas une dispersion.
Communication & Pédagogie
J'ai présenté mes travaux à des publics mixtes à Madrid et animé des sessions IA pour des élèves de primaire. Vulgariser, c'est comprendre vraiment.
Esprit d'équipe
Pair programming, revues de code,
projets interdisciplinaires, animation de club sportif.
Je travaille aussi bien seul qu'en équipe.
Benchmark de modèles HMR (Human Mesh Recovery) pour la reconstruction 3D de corps humain à partir de photos. Prédiction de la composition corporelle (tissu adipeux) pour l'examen médical.
Création d'un modèle LSTM sous PyTorch pour la prévision de trafic urbain. Ingénierie des fonctionnalités (lags/rolling), standardisation de l'évaluation et fine-tuning pour des résultats optimaux.
Implémentation d'un middleware Azure IoT pour FreeRTOS ciblant des scénarios V2X (télémesure cloud-vers-appareil). Prototypage de flux de données sécurisés MQTT/TLS et documentation pour des démos reproductibles.
Construction de prototypes de capteurs environnementaux LoRaWAN (EmBitz/Arduino) et intégration multi-capteurs avec acquisition I2C. Collecte et validation de données terrain.
Préparation d'une base d'images, extraction de caractéristiques et implémentation de la recherche par similarité pour la recherche d'images basée sur le contenu (Content-Based Image Retrieval).
Laboratoire CReSTIC - I.U.T Reims-Châlons-Charleville
Laboratoire Lab-I* - Université de Reims Champagne-Ardenne
B105 Lab - Universidad Politécnica de Madrid
Université de Reims Champagne-Ardenne
Keenton SAS - Paris
Université de Reims Champagne-Ardenne
Université de Reims Champagne-Ardenne
Université de Reims Champagne-Ardenne