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Parcours:
Docteur de l'EPFL en traitement du signal, j'ai passé quinze ans à concevoir des systèmes audio pilotés par machine learning — du prototype de captation acoustique jusqu'aux pipelines en production. J'ai notamment travaillé chez Microsoft comme ingénieur senior sur la qualité audio de Teams, à l'échelle de millions d'utilisateurs quotidiens.
Compétences:
Traitement du signal et ML — algorithmes audio, débruitage, détection et classification, machine learning embarqué, systèmes temps réel.
Développement — Python, C/C++, développement web full-stack (front-end et back-end), conception et déploiement de plateformes en production.
Conseil — architecture logicielle, faisabilité technique, accompagnement d'équipes sur des sujets IA et signal.
Projets:
Cofondateur de Vocametrix, une API d'analyse de la parole et une plateforme de jeux interactifs pour l'orthophonie. Cofondateur de Hidacs Sàrl, cabinet de conseil en développement logiciel sur mesure et R&D, avec des missions dans le ferroviaire et l'industrie.
Méthode de travail:
Je travaille par itérations courtes, avec des livrables démontrables à chaque étape, et je documente ce que je produis pour que vous puissiez le reprendre sans moi.
Je m'engage sur ce que je peux tenir. Si un délai ou une approche me paraît irréaliste, je vous le dis.
Disponibilité:
Basé en Haute-Savoie, je travaille à distance avec des clients en France, en Suisse et à l'international. Français et anglais courants.
Conception de la chaîne complète de fine-tuning de modèles vocaux IA pour un projet d'exercices de rééducation orthophonique destinés aux patients aphasiques entre leurs séances, en collaboration avec des orthophonistes.
Pipeline de fine-tuning Wav2Vec2 (LoRA/DoRA) à partir d'un modèle français de base, 7 configurations comparées par catégorie phonémique, MLOps complet (MLflow, DVC, jobs Azure ML), métriques quantifiées (PER/WER/CER). Backend web de revue collaborative de labels audio (Azure Functions, Cosmos DB, assistance LLM). Modèle publié en démo publique Hugging Face et effectivement chargé en production par la plateforme Vocametrix. Savoir-faire étendu à un second contexte clinique (étude sur l'ataxie de Friedreich).
Stack : Python, PyTorch, Transformers, PEFT, MLflow, DVC, Azure ML ; backend Node.js/Azure Functions, Cosmos DB ; frontend React/TypeScript.
Conception et exploitation de la suite RBE (Rail Baltica Estonia) : 6 applications web en production pour un consortium BTP international qui construit la ligne ferroviaire Rail Baltica en Estonie (ERP, authentification centralisée, portail d'administration des utilisateurs, signature électronique, feuilles de temps, suivi de facturation).
Comptes multi-entreprises avec droits différenciés et cloisonnement garanti côté serveur, circuits d'approbation à seuils (bons de commande, factures, rapports de chantier), génération de PDF pré-remplis et signature électronique, extraction de documents par IA (contrats via LLM, factures via Azure Document Intelligence), exports comptables, tableaux de bord budgétaires, plus de 1300 tests automatisés.
Stack : React/TypeScript/Vite, Node.js/Express, PostgreSQL, Azure (App Service, Blob Storage), CI/CD GitHub Actions, sauvegardes nocturnes géo-redondantes.
Conception et exploitation de Vocametrix, plateforme API d'analyse de la voix et de la parole. Cœur Node.js/Express + microservices Python (ML), avec analyse acoustique clinique (AVQI, DSI, jitter/shimmer, formants), évaluation de prononciation multilingue, transcription/synthèse vocale, et agents IA de thérapie vocale.
Écosystème complet autour de l'API : SDK officiels JavaScript (npm) et Python (PyPI), serveur MCP listé au registre officiel (utilisable depuis Claude/Cursor), documentation OpenAPI, site vitrine public. En production depuis 2024, appelée par plusieurs applications tierces réelles (santé, immobilier, support client).
Stack : Node.js, SQL Server, Azure (App Service, Blob Storage, Key Vault, Static Web Apps), PyTorch/transformers côté ML, TypeScript pour les SDK et le serveur MCP.