Hadrien Kanso

🧠 Vous perdez de l'argent sur des données mal exploitées ? Je transforme vos données industrielles, capteurs ou métiers en modèles prédictifs en production pas en POC qui dorment dans un tiroir.

Data Scientist senior · PhD en mathématiques appliquées · 7 ans d'expérience entre recherche (INRAE, Aix-Marseille) et industrie (Expleo Group).

Résultats mesurés :

→ −40% de consommation énergétique sur systèmes HVAC industriels (machine learning + physique)

→ −35% d'arrêts non planifiés via maintenance prédictive (Random Forest + réseau de neurones, F1-score 97%)

→ −50% de complexité de modèles dynamiques sans perte de robustesse (PhD INRAE)

→ Modèles prédictifs de feu de forêt livrés aux équipes terrain (CEREN)

Ce que je règle pour vous :

→ Modélisation prédictive & machine learning appliqué (Python, TensorFlow, PyTorch, Scikit-Learn)

→ Maintenance prédictive & détection d'anomalies sur séries temporelles

→ Optimisation énergétique par IA modèles hybrides physique + deep learning

→ Industrialisation : pipelines de données, MLOps, monitoring, détection de drift

→ Réduction de modèles complexes, réduction de dimension

→ Formations sur mesure data science, machine learning, deep learning, statistiques, Power BI

Secteurs : Énergie · HVAC · Industrie 4.0 · Sécurité incendie · Greentech · Agri-food · R&D

Stack : Python · Machine Learning · Deep Learning · TensorFlow · PyTorch · Scikit-Learn · Pandas · NumPy · Séries temporelles · SQL · Matlab · R · Power BI

Ma différence : je comprends la physique du problème avant de modéliser. C'est ce qui sépare un modèle qui marche en production d'un POC qui ne sera jamais déployé.

Fondateur de Kanova Labs IA pour l'optimisation énergétique et la décarbonation industrielle.

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