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Ingénieur IA et formateur technique, j'apprends en reconstruisant, souvent from scratch, du circuit électronique jusqu'au modèle de langage. J'explore le Machine / Deep Learning 🧠, l'informatique quantique ⚛️, l'edge AI / TinyML sur ESP32 📟, le data engineering 🛠, le Cloud ☁️ et l'IA générative ✨.
Le tout entre Python 🐍, Rust 🦀 et C / C++ 🌀, avec un pied dans le Web 🌐 et l'électronique 🤖.
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🪐 AstroCapture Logiciel d'astrophotographie pour Mac et Linux : planification des observations, capture, empilement planétaire et ciel profond, mosaïques. |
🤖 Eliobot Framework Framework complet pour le robot Eliobot (ESP32-S3) : programmes On Edge, dashboard temps réel via MQTT, agent IA en MCP et pilotage par le connectome d'une mouche. |
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⚛️ QMeans K-Means quantique hybride validé sur le matériel IBM, publié comme chapitre dans Quantum Computing (Morgan Kaufmann, 2025) : article. |
🗣️ ESP32 ElioBot Voice Control Commande vocale hors-ligne sur ESP32-S3 : TinySpeech entraîné en QAT, quantifié en Int8, et moteur d'inférence écrit en C. |
🩺🫀 ECG Generator Deep Learning • Auto-encodeur variationnel convolutionnel conçu pour générer des électrocardiogrammes synthétiques et enrichir les datasets médicaux pour des pathologies rares.
IoT/Auto-encodeur • Système de débruitage et d'analyse de données vibratoires issues de capteurs accéléromètres (MPU-6050) à l'aide d'un Auto-encodeur de débruitage.
🦀🤖 ML in Rust Rust • Apprentissage de Rust en codant du Machine Learning from scratch : régression linéaire par SVD, K-Means (en cours), algèbre linéaire avec nalgebra et ndarray.
🌨️☀️ Smart Weather MQTT/IoT • Station météo connectée (BMP180, HTU21) avec dashboard Streamlit temps réel et prévision de la température par régression polynomiale.
🏗️🏢 Structure 3D Physique • Calcul et visualisation 3D temps réel (Courbes de Bézier) des déformations structurelles via capteurs inertiels MPU-6050.
🏀🧑🏼🏫 BasketBall Coach Animation • Générateur vidéo de systèmes offensifs dans le navigateur pour créer des animations tactiques professionnelles.
🏀⏱️ eMarque Club Next.js/Cloudflare • Table de marque pour les tournois internes et corpo de basket : score en direct, chrono, statistiques et export CSV.
🧾🧮 ProCompta Logiciel • Logiciel auto-hébergé pour gérer les documents comptables (factures, relevés, contrats, bulletins de salaire…) suivre les dépenses, recettes, bilans, etc.
⛏️🪙 QuantumChain Flask/Multi-threading • Simulateur de Blockchain PoW complet avec une version de démonstration sur un seul PC et une version online avec le protocole MQTT.
🪙💰 CryptoPlatform Flask • Écosystème gamifié complet : simulation de trading à levier, gestion de ferme de minage et marketplace NFT, synchronisé sur les cours réels.
🎮🧌 Bonx Monsters Game Dev • RPG web complet (Flask/SQLAlchemy) : collection de monstres, combats de boss et exploration de donjons.
🚜🌱 Simulation d'exploitation agricole Simulateur • Gestion d'une exploitation agricole, gestion des risques environnementaux, des cours des céréales, etc.
Projets plus anciens (2020-2022)
🧠🌐 No-code Platform Streamlit • Application web pour effectuer les étapes du Machine Learning sans nécessiter de compétences en programmation, avec Streamlit.
🕸📰 Dynamic GNN Python • Réseau de neurones dynamique appliqué à la classification complexe de signaux (chants d'oiseaux, ECG) basé sur un papier de recherche.
🦠🧪 Simulation Virus Modélisation • Algorithme simulant la dynamique de diffusion d'un virus au sein d'une population avec un modèle probabiliste puis validation avec les modèles épidémiologiques de référence.
📈📚 Plotly Tutorial Data Viz • Guide exhaustif pour maîtriser la visualisation interactive : graphiques financiers, 3D, cartographie et outils pour le Machine Learning.
Compression des modèles de Deep-Learning
Publication: 2026
Article technique sur le TinyML et l'optimisation des réseaux de neurones pour les environnements contraints. Le contenu détaille les méthodes de compression majeures telles que la Quantization (PTQ et QAT), le Pruning et la Distillation, ainsi que les architectures légères type MobileNetV2. Le projet inclut l'implémentation du modèle TinySpeech-M avec PyTorch, suivie de sa conversion via un compilateur C personnalisé pour un déploiement effectif sur le microcontrôleur ESP32-S3 du robot Eliobot.
Conférence sur l'Intelligence Artificielle et la Santé
Publication: 2025 | Pages: 45
Support rédigé d'une conférence de vulgarisation destinée à un public de professionnels de santé. Le document introduit les concepts fondamentaux de l'IA, son histoire et ses mécanismes d'apprentissage. Il propose ensuite une analyse transversale des applications médicales concrètes, couvrant l'aide au diagnostic (radiologie, oncologie), la chirurgie robot-assistée, l'optimisation des prescriptions ainsi que l'accélération de la recherche pharmaceutique.
Modèle QMeans, version quantique de KMeans
Publication: 2024 | Pages: 56
Implémentation de l'algorithme Q-Means, adaptation quantique des méthodes de clustering K-Means et Delta-K-Means. L'article établit le lien entre informatique quantique et Machine Learning à travers une architecture hybride (classique/quantique) concrètement implémentable. Sont détaillés : la formulation mathématique, la conception des circuits quantiques (calcul de distance, recherche de minimum, initialisation K-Means++) et l'implémentation complète réalisée sous Qiskit.
🌟 Utils • Collection de fonctions et classes utilitaires.
📂 Gallery of Datasets • Répertoire de sources de données pour la Data Science.
🧠 Everything to Markdown • Convertisseur de documents (PDF, Docx...) vers Markdown.