Deep Learning researcher chez AZmed, je crois profondément au mouvement #AIforGood qui vise à mettre l'intelligence artificielle au service de l'humain et du bien commun. Particulièrement attiré par le secteur de la e-santé, j'aspire à intégrer les projets d'envergure de demain, qui révolutionneront les pratiques actuelles.
Un algorithme de détection performant sur un centre médical, mais inadapté pour un autre. Voilà une des problématiques majeures à laquelle sont confrontés les équipes de recherche souhaitant déployer leurs modèles à grande échelle. Dans cet article, j'introduis ce challenge nommé Domain Adaptation dans le contexte de l'imagerie médical, en m'appuyant sur mon expérience au sein d'AZmed.
Rapport de recherche comparant deux principales approches - Radiomique et Deep Learning - dans le but de détecter les tumeurs adipeuses malignes, directement à partir d'imagerie par résonance magnétique.
Commandes (CLI) pour télécharger un dataset de tumeurs cérébrales prises par IRM, et code Python pour le visualiser.
Application de techniques de détection / segmentation d'objets (MaskRCNN et RetinaNet) sur des images satellite de Mars, afin de d'identifier automatiquement les cratères.
Apprentissage par renforcement suivant la technique du Q-learning. L'environnement est celui de MountainCar (OpenAI Gym), où il faut apprendre à une voiture à se balancer de gauche à droite afin de pouvoir gravir la montagne.
Développement de diverses visualisations afin de répondre au VAST mini-challenge 1 de 2018. Le but était de découvrir si les actions d'une entreprise avaient menées à la migration d'oiseaux. L'analyse des données spatio-temporelle a conduit à l'élaboration d'une carte interactive permettant d'observer les mouvements des différentes espèces. Une analyse spectrale sur les chants des oiseaux à également permis de découvrir des faits intéressants.
Maximum a posteriori (MAP) estimation sur NMF (non-negative matrix factorization), appliquée à des visages.
Développement d'un système d'archivage Open Source permettant le stockage de tout type de données. Système basé sur une application web, dont l'interaction est possible grâce au site web ou directement à partir de scripts (à l'aide de la librairie Python développée). A l'origine, l'application a été pensée et développée au sein de SoftBank Robotics pour stocker des tests effectués sur les robots NAO et Pepper.
Participation à deux éditions de la Coupe de France de Robotique avec l'association DaVinciBot du Pôle Universitaire Léonard de Vinci.
Une application web qui permet de trouver facilement tous les restaurants étoilés Michelin qui offrent actuellement des promotions en France.
Application web permettant d'explorer facilement une base de données MongoDB, contenant les 5000 films les plus vendus sur Amazon.
Le but de ce projet était de développer une application Android similaire à Youtube, en utilisant leur API.
Cours suivis au 1er semestre :
Cours suivis au 2ème semestre :
Majeure: Informatique, Big Data et objets connectés
Activités et associations : Responsable communication de l'association de robotique DaVinciBot, participation à la Coupe de France de Robotique 2016 et 2017
Exemple de cours suivis en anglais:
Exemple de cours suivis en français:
Majeure : Computer Science
Grâce à un programme d'échange, j'ai eu la chance d'étudier un semestre dans cette université américaine, réputée pour la qualité de formation de ses ingénieurs.
Article: Un semestre d’études aux Etats-Unis : Guillaume, Promo 2019, en échange à Louisiana Tech University (ESILV)
Cours suivis:
GPA: 4.0 (A)
Obtention du Baccalauréat Scientifique, Mention Bien
FishFriender est une jeune start-up qui développe une plateforme comprenant une application mobile et un site web sous forme
de réseau social, sur laquelle les pêcheurs partagent leurs plus belles prises.
➢ Missions : Automatiser la récupération et le traitement de données partenaires afin de les adapter et les insérer dans
la base de données de l'application. Les données partenaires étaient soit sur des tableurs Excel, soit sur des pages web où
il a fallu faire du "web scraping".
✹ Technologies utilisées : Node.js, JavaScript, SQL, JSON.
✹ Environnement : Mac OS
L’association DaVinciBot regroupe tous les passionnés de robotique du pôle universitaire Léonard de Vinci (PULV). Elle est née suite à l’initiative d’un groupe d’étudiants voulant participer à la Coupe De Robotique (CDR), événement phare dans le monde de la robotique française.
Job d'été (4 mois)
Job d'été (3 semaines)
- Python # Numpy, Pandas, Scikit-Learn, TensorFlow, Keras, Matplotlib
- Web development # HTML, CSS, JavaScript, jQuery, Node.js, Express.js
- Databases # SQL (MySQL, PostgreSQL), NoSQL (MongoDB), ElasticStack
- C# / Java
- R
- Git
- Jupyter
- LaTeX
- Unix
- RStudio
- VS Code
- Android Studio
- Adobe Photoshop
- 🇫🇷 Français # natif
- 🇬🇧 Anglais # courant
- 🇪🇸 Espagnol # notions
