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Guillaume Fradet


Data Scientist / Deep Learner

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.

Portfolio



Domain Adaptation

la clé du déploiement des algorithmes à grande échelle

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.

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Prédire la malignité de tumeurs adipeuses à partir d'IRM

Radiomics vs. Deep Learning

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.

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  • Guillaume Fradet
  • Juillet 2019

Dataset: tumeurs cérébrales par IRM

Data downloading & loading

Commandes (CLI) pour télécharger un dataset de tumeurs cérébrales prises par IRM, et code Python pour le visualiser.

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  • Guillaume Fradet
  • Décembre 2018

Computer Vision: Mars craters

Object detection / segmentation

Application de techniques de détection / segmentation d'objets (MaskRCNN et RetinaNet) sur des images satellite de Mars, afin de d'identifier automatiquement les cratères.

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Reinforcement Learning

Implémentation du Q-Learning

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.

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Data viz: VAST Challenge

Visualisation et Machine Learning

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.

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  • Guillaume Fradet
  • Dec. 2018

MAP estimation sur NMF

Graphical models

Maximum a posteriori (MAP) estimation sur NMF (non-negative matrix factorization), appliquée à des visages.

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A.S.T.R. - Archiving System Truly RESTful

Développement d'une application web Open Source - SoftBank Robotics

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.

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Coupe de France de Robotique

éditions 2016 et 2017

Participation à deux éditions de la Coupe de France de Robotique avec l'association DaVinciBot du Pôle Universitaire Léonard de Vinci.

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  • Guillaume Fradet
  • Février 2018

Top Chef

Scrapping & application web en React.js

Une application web qui permet de trouver facilement tous les restaurants étoilés Michelin qui offrent actuellement des promotions en France.

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Interface utilisateur MongoDB & API

NoSQL Databases

Application web permettant d'explorer facilement une base de données MongoDB, contenant les 5000 films les plus vendus sur Amazon.

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  • Guillaume Fradet
  • Mars 2018

YouTube 0.1

Développement d'une application Android

Le but de ce projet était de développer une application Android similaire à Youtube, en utilisant leur API.

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Formation


  • polytechnique

    2018 - 2019

    École Polytechnique - Master 2 Data Science

    Cours suivis au 1er semestre :

    • Optimization for Data science
    • Reinforcement learning
    • Introduction to Graphical Models
    • Big Data Framework (Hadoop, Spark, ES)
    • Systems for Big Data Analytics
    • Visualization and Visual Analytics for Data Science
    • Big Data camp

    Cours suivis au 2ème semestre :

    • Deep Learning
    • Advanced Learning for Text and Graph Data (NLP)
    • Data Stream Processing
    • Machine Learning, Business case
    • Big data & assurance
    • Infrastructure de données (NoSQL)
    • Modèles à effets mixtes et approches de population en sciences de la vie

  • esilv

    2014 - 2019

    ESILV - Ecole Supérieure d'Ingénieurs Léonard de Vinci, Paris - La Défense

    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:

    • Machine Learning and clustering
    • Mobile application development
    • Web Application Architectures
    • Adv topics in NoSql databases
    • Embedded Systems: architecture & programming

    Exemple de cours suivis en français:

    • MVC: Données et Interfaces
    • Statistiques Inférentielles
    • Analyse Numérique
    • Architecture client-serveur et développement internet
    • Bases de données SQL
    • Traitement du Signal

  • louisiana-techn-university

    2017 - Fall semester

    Louisiana Tech University, USA

    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:

    • Adv data structures & algorithms
    • Software design & engineering
    • Computer Networks


    GPA: 4.0 (A)

  • saint-dominique

    2011 - 2014

    Lycée Saint Dominique de Mortefontaine (60)

    Obtention du Baccalauréat Scientifique, Mention Bien

Experience


  • altran

    Novembre 2019 - Présent

    Data Scientist (Deep Learning Researcher) - AZmed, Paris

    AZmed détecte les lésions osseuses sur les radiographies standards afin de faire gagner les médecins en temps et en précision.

    Article Medium: Domain Adaptation : la clé du déploiement des algorithmes à grande échelle
  • altran

    Avril - Septembre 2019

    Data Scientist en imagerie médicale - Altran Research, Vélizy-Villacoublay

    Application de méthodes de machine learning sur données radiomiques, et deep learning sur images IRM, pour classifier, détecter et segmenter des tumeurs bénignes et malignes (lipomes et liposarcomes). Aujourd'hui, le diagnostic de ce dernier se fait par biopsie après un examen IRM. Cependant, le ratio malin/bénin est très faible pour ces tumeurs, beaucoup de biopsies sont donc faites inutilement. Un diagnostic fait directement à partir d'images IRM serait une alternative intéressante, aussi bien pour les patients qui éviteraient un examen invasif, que pour les structures médicales qui bénéficieraient d'économies financières.
    Le stage devrait conduire à la publication d'un article scientifique où différentes techniques et approches sont comparées.

    Travail en collaboration avec le laboratoire de recherche en imagerie médicale CREATIS.

    Rapport: Radiomics vs. Deep Learning to predict lipomatous soft tissue tumors malignancy on Magnetic Resonance Imaging
  • softbank-robotics

    Avril - Août 2018

    Développeur FullStack - SoftBank Robotics Europe, Paris

    Au sein du département Intégration, Vérification et Validation, le but du stage était de développer un système d'archivage pour stocker toutes les données de tests effectués sur les robots NAO et Pepper.
    J'ai développé une application web basée sur une API REST, qui est maintenant déployée et utilisée dans plusieurs services de l'entreprise.
    L'application, nommée A.S.T.R. pour Archiving System Truly RESTful, et la librairie Python sont Open Source et disponibles sur le GitHub de l'entreprise.

    ➢ Élaboration d'un cahier des charges en accord avec les besoins de l'équipe.
    ➢ Choix des technos.
    ➢ Développement de l'application web (API REST et site web).
    ➢ Gestion de l'envoie de fichiers volumineux sur le serveur.
    ➢ Gestion des droits d'utilisateurs.
    ➢ Recherche avancée des archives.
    ➢ Etablissement d'une librairie Python.
    ➢ Gestion du déploiement.

    ✹ Technologies utilisées : Node.js, MongoDB (NoSQL), Express, Python, Git, Docker, Ansible
    ✹ Environnement : Linux
    ✹ Code source : l'application web et la librairie Python

    Article: Un stage chez SoftBank Robotics : Guillaume, élève-ingénieur promo 2019, développeur Full Stack (ESILV)
  • fishfriender

    Juin - Juillet 2017

    Développeur Node.js - Fishfriender, Paris

    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

  • davincibot

    Septembre 2016 - Juin 2017

    Responsable communication - DaVinciBot, La Défense

    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.

  • marmon-sports

    Juin - Septembre 2016

    Assistant vendeur - Marmon Sports, Aubervilliers

    Job d'été (4 mois)

  • asterix

    Juillet 2015

    Opérateur - Parc Astérix, Plailly (60)

    Job d'été (3 semaines)

Compétences


Programmation

  • 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
  • Outils / Logiciels

  • Git
  • Jupyter
  • LaTeX
  • Unix
  • RStudio
  • VS Code
  • Android Studio
  • Adobe Photoshop
  • Langues

  • 🇫🇷 Français # natif
  • 🇬🇧 Anglais # courant
  • 🇪🇸 Espagnol # notions
  • Mes intérêts


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