Zivan Karaman

Travaillant pour des clients en Europe et en Amérique du Nord, je les aide à transformer des données complexes en connaissances précieuses pour soutenir les projets innovants.

Je fournis les prestations de la recherche, de l'analyse de grands ensembles de données et de la conception et de développement de logiciels.

Quelques projets récents et/ou en cours :

- Modification et optimisation d'un important pipeline de traitement automatisé de données géospatiales massives pour remplacer les packages R obsolètes (rgdal, rgeos) par des librairies récentes (sf, terra).

- Analyse des volumineux jeux de données issues des simulations pour le développement de réseau de transport d'électricité au niveau national et visualisation des résultats sur une carte interactive.

- Développement de logiciels clients pour les APIs géospatiales et de télédétection.

- Analyse par modèles mixtes d'expériences à grande échelle sur les caractères biotechnologiques.

J'ai dirigé une équipe de scientifiques et d'informaticiens travaillant sur la conception et le déploiement d'outils numériques innovants pour aider les agriculteurs à tirer le meilleur parti de leurs champs et cultures.

Les données géospatiales étaient au cœur du système : cartes pédologiques et topographiques, imagerie satellitaire/aérienne, cartes de rendement, etc. De nouveaux modèles et algorithmes ont été développés en combinant les approches par la modélisation de la croissance de cultures et par l'apprentissage machine, adaptée aux données géospatiales et utilisant les outils de la géostatistique.

Une plateforme Web dédiée et une application mobile associée, disponibles dans plus d'une douzaine de langues, ont été développées. Le backend était hébergé dans le cloud, dockerisé, basé sur la pile open source PostgreSQL / PostGIS / Geoserverer, utilisant les tableaux de bord Shiny/Leaflet pour les rapports, et interagissant directement avec les packages R développés en interne implémentant les modèles agronomiques. Le système était automatisé, robuste, de qualité industrielle, fournissant le service 24h/24 et 7j/7. Cela a permis le déploiement à grande échelle d' outils numériques innovants, au service de milliers d'utilisateurs dans de nombreux pays.

L'accent a été mis sur les études d'association et la sélection génomique, en raison de la disponibilité de techniques d'analyse d'ADN abordables et à haut débit. Les tâches principales étaient le prétraitement des données phénotypiques et génotypiques, la construction et la validation de modèles, et la prédiction de la performance des individus. Les méthodes bayésiennes et les méthodes d'apprentissage machine, telles que la régression ridge, le lasso et les forêts aléatoires ont été utilisées, ainsi que les simulations informatiques des programmes de sélection. Les outils ont été principalement mis en œuvre par le biais des bibliothèques R publiques ou développées en interne, et ont été mis à la disposition des utilisateurs via un portail Web dédié. Une attention particulière a été portée au contrôle qualité pour garantir la fiabilité et robustesse des modèles produits. La forte automatisation du processus a été réalisée et le système a permis l'application généralisée d'outils moléculaires dans les programmes de sélection et l'introduction de nouveaux schémas de création variétale.