Docteur (PhD) en informatique (IA) de l’Université d’Orléans, spécialisé dans l’intégration de connaissances dans les architectures de deep learning appliquée à la vision par ordinateur. Mes travaux de recherches m'ont conduit à travailler sur l’IA symbolique, le traitement du langage naturel (NLP) et les graphes de connaissances. Avec plus de 10 ans d’expérience professionnelle, j’ai développé une solide expertise en ingénierie logicielle, en conception et optimisation d’algorithmes, ainsi qu’en gestion de projets collaboratif. Mon parcours m’a permis de renforcer ma rigueur scientifique, ma capacité d’analyse et mon autonomie. Je suis particulièrement intéresse par des projets liés à la vision par ordinateur, au traitement du langage naturel (NLP) et au machine learning / deep learning (IA, ML, DL), avec l’ambition de contribuer à des solutions innovantes, robustes et à fort impact industriel.
Développement et optimisation de réseaux de deep learning pour la classification d’images (CNN, Transformers) en utilisant des accélérateurs GPU/CUDA et des outils de calcul haute performance (SLURM).
Conception et mise en œuvre de méthodes d’intégration de connaissances a priori (graphes de connaissances, règles, texte) dans des pipelines d’IA complexes.
Réalisation d’analyses exploratoires de données à grande échelle pour identifier des insights stratégiques, tester la cohérence des règles et mesurer leurs impacts sur les performances des modèles (jusqu’à 10 % de réduction des erreurs de classification).
Création et diffusion de jeux de données dédiées à la classification d’images avec des connaissances (utilisé par la communauté recherche et R&D industrielle, 217 vues, 14 téléchargements).
Valorisation des travaux : 5 publications (conférences, revues indexées, 7 citations) et présentations.
Enseignement et encadrement de projets étudiants (HTML, PHP, C++, C#), avec 100% de livrables respectés, amélioration mesurable en autonomie et méthodologie.