À propos de Yann
Bonjour,
Ingénieur en informatique spécialisé en IA appliquée et data science, j'accompagne les entreprises de l'idée à la mise en production : conception, R&D, développement et industrialisation de solutions IA qui tournent vraiment.
▸ IA générative, RAG & agents : orchestration de LLMs, systèmes RAG (embedding/semantic matching), intégration de sources de données via MCP, prompt engineering.
Réalisation récente : pipeline d'analyse de repas combinant détection/segmentation d'images, matching sémantique sur base nutritionnelle et appels LLM, de la R&D à la mise en production.
▸ Computer Vision / Deep Learning : détection d'objets (YOLO), classification d'images (EfficientNet, ResNet…), pipelines d'entraînement et d'optimisation de modèles. Expérience récente sur un projet computer vision de bout en bout.
▸ MLOps & industrialisation : containerisation Docker, CI/CD, déploiement cloud, APIs REST robustes, pipelines de réentraînement automatique. Exemple : modèle ML livré en container Docker avec réentraînement hebdomadaire automatisé.
▸ Data engineering : pipelines de données robustes et scalables, manipulation de données structurées/non structurées, web scraping, nettoyage et enrichissement.
▸ Conseil & cadrage : étude de faisabilité, choix techno, estimation des délais et des performances attendues. Communication claire auprès de publics non-experts.
▸ Dataviz & automatisation : dashboards interactifs (Streamlit, Dash), scripts Python pour l'automatisation de tâches récurrentes.
Fort d'une expérience concrète en déploiement et maintenance de modèles en production, et d'une pratique quotidienne des outils IA de pointe (LLM, agents, RAG), je vous accompagne sur toutes les phases de vos projets data et IA.
Yann
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète
Accepte de travailler sur site
Tours (jusqu’à 10 km), Angers (jusqu’à 10 km)
Expériences
- TrayvisorConception d'une pipeline complète d'analyse de repas par IARESTAURATIONnovembre 2025 - Aujourd'hui (9 mois)Paris, France- Computer Vision : détection + segmentation d'aliments sur image- Retrieval / RAG : embedding matching sémantique contre une base de données- Orchestration LLM : appels API IA, prompt engineering, intégrationd'une base de données via MCP- Data : requêtes SQL, structuration et enrichissement des résultats- MLOps : monitoring de la performance des modèles en production- Stack : Python, PyTorch, Docker, Git, API REST
- OLO ART
Sur Malt
Voice cloningmars 2024 - mars 2024 (1 mois)Clonage de voix:- Collecte des données audio (scrapping)- Nettoyage des données- Veille techno pour comparer les modèles - Sonova audiological care FranceAmélioration d'un système de classification d'imagejuillet 2022 - août 2022- Restructuration des données images pour tester différentes approches- Mise en place d'architectures CNN pour la classification (efficientnet/resnet..)- Entrainement et test pour mesurer la performance du modèle- Explications via un bloc de code de l'utilisation en pratique du modèle
Avis
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Formations
- Ingénieur en InformatiqueUniversité de technologie de Compiègne2020- Tronc commun en Mathématiques - Formation Informatique générale (Base de données, C++, Python, Algorithmes classiques) - Spécialisation en IA/data science (Python/Pytorch, Algorithmes de ML et DL, Statistiques) - Parcours "mod math" --> Parcours facultatif se focalisant sur les compétences nécessaires à la modélisation mathématique
- Master en IAUniversité de technologie de Compiègne2020Année supplémentaire se focalisant sur l'application du Deep learning (CNN, NLP, Reinforcement Learning...) C'est à cette occasion que j'ai réalisé un projet de groupe sur le Reinforcement Learning, qui a donné lieu à une publication. Le projet : https://github.com/toanngosy/robustprosthetics La publication : https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03130272
Certifications
- Convolutional Neural NetworksCoursera2019
- Neural Networks and Deep LearningCoursera2018