Description

Je suis Ingénieur en IA avec une expérience en R&D sur la reconnaissance vocale (STT), la détection de changement de locuteur et la vision par ordinateur (détection d’objets, estimation de pose, segmentation).

En parallèle de mes missions en entreprise, je développe des projets personnels mêlant LLMs, STT/TTS et workflows agentiques, transformant la recherche en applications concrètes. J’allie la rigueur industrielle à l’agilité de l’exploration indépendante pour livrer des systèmes prêts pour la production.

🖼️ Vision par Ordinateur

Développement temps réel de détection, segmentation et estimation de pose pour un acteur aéronautique (YOLO, ResNet, ViTs).
Conception de pipelines de suivi d’objets pour une plateforme SaaS d’assurance, analysant des accidents automobiles en vidéo live.

🎙️ Speech-to-Text & Text-to-Speech

Systèmes embarqués temps réel de transcription pilote avec détection de locuteur et diarisation.
Expertise sur pyannote, wav2vec, RNN-T pour une transcription robuste.
Génération de données vocales via ElevenLabs et Coqui TTS.

🤖 LLMs & Automatisation

Chatbots internes type GPT pour des concepteurs systèmes (Mistral).
Tests de LLMs embarqués (Orange Pi) pour l’automatisation de checklists.
Workflows IA avec N8N, CrewAI, LangChain, API OpenAI.

⚡ Ce que j’apporte

J’intègre des solutions IA allant de systèmes embarqués contraints à des plateformes SaaS scalables. Du prototype à l’application de production, je fais passer vos projets de 0 → 100 :

🖥️ Frontend : Next.js, React, React Native, Streamlit, Dash

🗄️ Bases de données : SQL & NoSQL (MongoDB Atlas, Supabase, …)

☁️ Déploiement : FastAPI, Docker, Cloud, solutions embarquées

👉 Si vous cherchez un partenaire IA capable de prototyper vite et de livrer des systèmes robustes, construisons quelque chose d’exceptionnel.

Langues

Français
Bilingue ou natif
Espagnol
Capacité professionnelle complète
Portugais
Capacité professionnelle complète
Anglais
Capacité professionnelle complète

Préférences en matière de lieu de travail

Accepte de travailler sur site

Paris (jusqu’à 50 km)

Airbus,
Ingénieur en Intelligence Artificielle
novembre 2022 - février 2025 (2 ans et 3 mois)
Toulouse, France
Amélioration des systèmes d'atterrissage autonome grâce à la vision par ordinateur et le machine learning, afin d'optimiser la précision de navigation et la sécurité.
Conception et déploiement d'une pipeline modulaire pour la détection d'objets, l'estimation de pose et la segmentation, en appliquant les bonnes pratiques MLOps.
Optimisation de modèles embarqués via la quantization, répondant aux contraintes temps réel sur des systèmes à ressources limitées.
Présentation régulière des résultats techniques et des avancements aux parties prenantes.
Développement de prototypes de reconnaissance vocale, de l'entraînement du modèle à l'intégration hardware, pour améliorer l'accessibilité et l'interaction homme-machine.
Conduite d'expérimentations avec des modèles de langage (LLMs), donnant naissance à des outils IA tels que des chatbots. Collaboration avec des équipes en France et dans la Silicon Valley pour innover dans les systèmes de navigation basés sur l'IA.
Text to speech intelligence artificielle Computer Vision Image segmentation Pytorch
Aubay,
Stagiaire en Vision par Ordinateur
avril 2022 - octobre 2022 (6 mois)
Paris, France
Entraînement d'algorithmes de vision par ordinateur et de machine learning, incluant des RNN et des modèles de tracking, pour détecter avec précision des accidents dans des vidéos de dashcam.
Gestion et prétraitement de grands volumes de vidéos embarquées.
Développement d'une application Dash permettant de démontrer le système, du chargement vidéo à la détection d'accident.
Travail en collaboration avec l'équipe projet et les parties prenantes.
Présentation complète des résultats, de la méthodologie et des impacts lors d'une soutenance finale.
RNN Computer Vision OpenCV Dashboard SAAS
Enedis,
Stagiaire Data Scientist
avril 2021 - août 2021 (4 mois)
Paris, France
Conception d'un modèle de simulation basé sur des Systèmes Multi-Agents (MAS) pour analyser les flux de communication des compteurs intelligents et optimiser les performances du réseau.
Développement de tableaux de bord interactifs avec Dash pour visualiser les résultats de simulation et faciliter la prise de décision des parties prenantes.
Application de techniques avancées d'analyse de données afin d'améliorer la précision des simulations et réduire les erreurs de prédiction.
Réduction de 20 % de l'erreur sur les indicateurs de performance, démontrant la fiabilité du modèle dans des conditions proches du réel.
Dash SMA Data science