SmartWatch
Pipeline de scraping des horaires d'établissements publics lyonnais. Exploite embeddings et LLM pour produire une sortie structurée et univoque, comparée à data.grandlyon.com.
Je conçois et déploie des applications IA, du cadrage à la mise en production. Vingt-et-un ans d'ingénierie dans le secteur santé et une solide pratique de la donnée. Je combine rigueur technique, ancrage métier et sens de la pédagogie.
Pipeline de scraping des horaires d'établissements publics lyonnais. Exploite embeddings et LLM pour produire une sortie structurée et univoque, comparée à data.grandlyon.com.
Framework Python de benchmarking pour modèles d'embedding textuel : grid search sur les stratégies de chunking et métriques de similarité, avec heatmap textuelle et visualisations des espaces d'embeddings.
Plateforme de benchmarking pour systèmes de reconnaissance automatique de la parole : dégradation audio contrôlée, enhancement, normalisation et comparaison multi-moteurs avec rapports interactifs.
Bibliothèque Python modulaire pour la correspondance de similarité de chaînes. Supporte distance d'édition, similarité de séquence, phonétique et sémantique avec une API unifiée.
Pipeline Python de transcription audio local, avec diarisation des locuteurs, utilisable en temps réel (micro) ou sur fichier. Fonctionne sans accès internet après téléchargement des modèles.
Visualisations interactives pour explorer les concepts de statistique et d'apprentissage automatique.
Template TypeScript pour visualiser et explorer interactivement des structures de données hiérarchiques.
Plateforme d'analyse de logs par IA, utilisant le clustering et la détection statistique d'anomalies pour identifier des patterns dans les fichiers de logs.
Plateforme de supervision système : agent Go léger, serveur TypeScript/Hono, stockage time-series VictoriaMetrics et moteur ML intégré (anomalies, prévisions, score de santé).
Retrouvez ci-dessous mon CV interactif, mes coordonnées ainsi que mes différents réseaux professionnels.