Émilie Clain

Tu manges tes émotions ? Moi aussi.

Pendant longtemps, j’ai mangé trop vite, sans écouter ce que je ressentais vraiment.

On sait que le cerveau met environ 20 minutes avant d’envoyer les premiers signaux de satiété (source : Harvard T.H. Chan School of Public Health, 2020 : “Slow down while eating”).

Alors j’ai essayé de me chronométrer…

Mais ça ne réglait rien : ce n’était pas qu’une question de temps.

C’était une question de rythme, de gestuelle, d’attention.

J’avais besoin d’un guide simple, pendant le repas, quelque chose qui m’aide à ralentir et à reconnecter avec mes sensations.

Alors j’ai créé une petite web app : un chrono + des phrases guidantes.

Et dès la première utilisation, j’ai senti que ça m’aidait à manger autrement.

Je m’appelle Émilie, je conçois des outils innovants qui simplifient la vie au quotidien.

Si le sujet te parle, si tu te reconnais, ou si tu veux juste tester :

➡️ DigZen est en accès libre :

Tu peux commenter, m’écrire, ou simplement essayer.

J’adore avoir des retours.

BudgetScan est une application mobile conçue pour aider les consommateurs à maîtriser leur budget lors de leurs achats en magasin. Grâce à une technologie de deep learning embarquée, l’application détecte automatiquement les prix à partir de photos d’étiquettes de rayon, les extrait avec précision, et les additionne au fur et à mesure des courses, le tout sans base de données externe, ni scraping, ni création de compte. Un outil libre, simple et rapide, pensé pour rendre le suivi des dépenses aussi fluide qu’un coup d’œil à l’écran.

Et dans tous les magasins de France et plus ...

Exploration du Nautilus — Cartographie interactive enrichie par IA

Conception et développement complet d'une application web cartographique interactive retraçant le voyage du Nautilus dans Vingt mille lieues sous les mers de Jules Verne.

Réalisations techniques :

Extraction et structuration de données géographiques et littéraires (32 escales, coordonnées décimales)

Algorithme d'extraction de texte par ancres textuelles sur un corpus de 900 000+ caractères

Relevé et structuration de 572 entités (espèces maritimes) en JSON

Intégration d'un LLM local (Mistral 7B via Ollama) dans un pipeline de génération de contenu, avec stratégie de prompt engineering itérative

Développement d'une interface HUD complète (HTML/CSS/JS) : animations, responsive design, modals dynamiques

Cartographie interactive avec Folium/Leaflet.js, calculs géodésiques (formule de Haversine)

Déploiement continu via Git/GitHub et Netlify

Stack technique : Python, JupyterLab, Folium, Pandas, Ollama, HTML/CSS/JavaScript, Git/GitHub, Netlify

Résultat : Projet présenté à la Société Jules Verne, démontrant une approche hybride entre extraction algorithmique fidèle aux sources et génération de contenu par IA, avec validation et correction systématique des résultats.

🌐 Démo : the-nautilus-exploration.netlify.app

💻 Code source : github.com/mimiecmoua/nautilus-map