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Je suis un Data Scientist Full-Stack passionné, avec une expérience dans la création d'applications IA robustes et évolutives. Avec 4 ans d'expérience pratique, j'ai affiné mes compétences en modélisation statistique, apprentissage automatique, deep learning et visualisation de données. Mon objectif est d'exploiter les données et l'IA pour créer des solutions innovantes qui stimulent la croissance des entreprises et améliorent l'expérience utilisateur.
MENTA est une solution complète de gestion de décisions intelligente qui combine IA, analyse décisionnelle et planification stratégique.
MENTA transforme les processus de prise de décision en avantage stratégique grâce à l'intelligence artificielle. C'est un système de management décisionnel qui aide les professionnels et entrepreneurs à :
- Structurer leurs décisions avec une approche socratique guidée par IA
_ Analyser leurs choix via des métriques algorithmiques avancées
- Planifier leurs actions avec un orchestrateur intelligent
- Synchroniser leurs outils (Gmail, Google Calendar, LinkedIn) pour une vue unifiée
RAG Docs : Gestion documentaire intelligente, propulsée par l’IA.
Recherche intelligente, sécurisée et basée sur les
rôles pour les organisations modernes.
Pour illustrer mon savoir-faire full stack, j'ai récemment conçu RAG Docs, un SaaS de recherche documentaire intelligente intégrant GPT-4o et la vectorisation
sémantique.
Cette solution opérationnelle combine :
· Recherche intelligente dans de larges volumes de documents (techniques, contrats, réglementations).
· Sécurité et conformité avec gestion fine des accès.
· Réponses génératives contextualisées et traçables.
· Gain de productivité immédiat comparé à la recherche documentaire classique.
Je vous invite à découvrir la vidéo de démo : [URL MASQUÉE]
🎯 J’ai accompagné TerraLabour sur un projet ambitieux mêlant IA et digitalisation de l’agriculture. Cette expérience a renforcé mon autonomie ainsi que ma capacité à piloter des projets IA de manière agile et orientée impact métier.
🔍 Projet 1 – Détection automatisée des maladies végétales
Conception et déploiement d’une solution complète basée sur le 𝐌𝐚𝐜𝐡𝐢𝐧𝐞 𝐋𝐞𝐚𝐫𝐧𝐢𝐧𝐠 𝐞𝐭 𝐥𝐞 𝐃𝐞𝐞𝐩 𝐋𝐞𝐚𝐫𝐧𝐢𝐧𝐠, visant à améliorer la surveillance des cultures :
- Exploration & préparation des données : nettoyage, annotation et traitement de jeux de données agricoles (images & données terrain)
- Modélisation : entraînement de modèles prédictifs pour la détection de maladies (CNN, classification multi-classes, computer vision)
- API & intégration : exposition via Flask APIs pour intégration dans des outils métiers
- Déploiement cloud : conteneurisation avec Docker, déploiement sur AWS (EC2, S3, Elastic Beanstalk) et VPS (Docker Swarm)
🌐 Projet 2 – Plateforme de mise en réseau des acteurs agricoles
Développement d’une 𝐚𝐩𝐩𝐥𝐢𝐜𝐚𝐭𝐢𝐨𝐧 𝐰𝐞𝐛 facilitant la mise en relation entre agriculteurs et professionnels de l’agro-industrie :
- Stack technique : PostgreSQL, Django (back-end), React (front-end)
- Développement full stack : conception d’une UX fluide et intuitive, développement d’interfaces modulaires
- Scalabilité & déploiement : hébergement sur VPS, orchestré via Docker Swarm pour assurer performance et montée en charge
J'ai dirigé la gestion de projets, collaboré avec les équipes IT et Opérations, supervisé le déploiement et géré la production. J'ai travaillé sur la Data Science et l'Ingénierie, en optimisant les configurations PostgreSQL, construisant des pipelines de données de bout en bout, entraînant des modèles et déployant des API Flask pour l'automatisation prédictive. J'ai également développé des APIs robustes en Django et des interfaces performantes en React.
Réalisations clés :
- Lancement réussi d'un site logistique et déploiement de modèles ML/DL via Flask.
- Développement d'un pipeline de données Python et PostgreSQL pour l'analyse en temps réel.
- Gestion complète du cycle de vie du projet, du backend (Django) au frontend (React).
- Intégration des modèles IA dans les flux opérationnels pour améliorer la productivité.
Formation avancée en théorie de l'information, codage, traitement du signal, réseaux et sécurité multimédia, avec un accent sur l’optimisation des architectures réseau pour la diffusion de contenus audiovisuels.
Apprentissage par projets pratiques et recherche interdisciplinaire, complété par des séminaires sur les applications industrielles.
Objectifs :
-Développer des algorithmes de compression et des protocoles réseau efficaces.
- Maîtriser les technologies multimédia et la transmission sécurisée de données.
- Préparer à la recherche ou à l'industrie du numérique.
Renforcement des compétences en mathématiques appliquées à la data science et à l’intelligence artificielle. Approfondissement des algorithmes fondamentaux de l’IA. Exploration des architectures IT et Big Data : analyse, conception, mise en œuvre et supervision. Acquisition de connaissances en gestion de projets informatiques et en aspects juridiques liés au traitement des données, avec une réflexion éthique sur l’usage des données massives.
- Mathématiques pour la Data Science : Approfondir les mathématiques appliquées à la data science et à l’IA.
- Algorithmes d’intelligence artificielle : Comprendre en profondeur les fondements des algorithmes d’IA.
- Architecture IT & Big Data : Analyser, concevoir, implémenter et piloter des architectures big data.
- Gestion de projet IT & aspects juridiques : Se former à la gestion de projets informatiques et aux implications juridiques et éthiques du traitement des données.
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