Mathématiques appliquées & statistiques
Un socle quantitatif et une rigueur analytique construits à Aix-Marseille Université.
À propos
Mathématiques, Data, IA appliquée.
Je suis Data Scientist et AI Engineer indépendant. Mon parcours s’est construit dans des environnements très différents : laboratoire de recherche, enseignement supérieur, startup, ESN, grand groupe industriel puis activité indépendante. Ces contextes m’ont appris à passer de l’expérimentation à des systèmes réellement exploitables, avec des contraintes très différentes de vitesse, de qualité, de robustesse et de déploiement.
Mon parcours
Un socle technique construit dans le temps
Recherche & expérimentation
Modélisation, travail scientifique et compréhension approfondie des modèles.
Data Science & Machine Learning
Projets appliqués, traitement de données et construction de modèles prédictifs.
Computer Vision & MLOps
Systèmes de vision, mise en production et industrialisation des usages ML.
IA appliquée & systèmes
Document Intelligence, architectures multi-modèles et déploiements cloud ou locaux.
Indépendant
Conception de solutions, conseil et transmission autour de la Data et de l’IA.
Ma façon de travailler
La technologie vient après le problème.
01
Comprendre avant de choisir
Je commence par le besoin, les contraintes et le contexte métier avant de choisir les modèles ou les outils.
02
Construire pour rester flexible
J’évite les architectures inutilement dépendantes d’un fournisseur ou d’une technologie.
03
Tester avant de généraliser
Je préfère mesurer ce qui fonctionne réellement plutôt que partir d’hypothèses ou d’effets de mode.
Aujourd'hui
Construire des solutions Data & IA utiles.
Aujourd’hui, je développe mon activité indépendante autour de projets Data & IA concrets : conception de solutions, architecture, Machine Learning, Computer Vision et formation. L’objectif reste le même : partir d’un besoin réel et aller jusqu’à quelque chose de testable, compréhensible et exploitable.
Solutions IA
Assistants, RAG, Document Intelligence, automatisation et systèmes multimodaux.
Architecture Data & IA
Cloud, local, hybride, multi-provider, résilience et confidentialité.
Machine Learning & Computer Vision
Modèles prédictifs, analyse d’images et de vidéos, pipelines ML.
Transmission
Partager ce que j'apprends.
Je documente aussi les projets sur lesquels je travaille, les choix techniques que je fais et ce que j’en retiens.
Expérience
Des environnements variés
De la recherche à l'industrie, en passant par l'enseignement supérieur, le conseil et une expérience startup, chaque contexte a nourri une approche plus pragmatique de la Data et de l'IA.
Jan. 2020 – mars 2023
KTO Lab / Skema Business School
Laboratoire de recherche / recherche appliquée
Recherche appliquée, IA et text mining.
Sept. 2024 – sept. 2025
SOS Oxygène
Analytics & automatisation
Projets Data appliqués et mise en place de pipelines.
Expérience startup
Environnement rapide et polyvalent
Projets Data appliqués au plus près des contraintes opérationnelles.
Mars 2025 – déc. 2025
Sciences Po Paris & DiplomAdvisor
Enseignement supérieur / environnement académique
MLOps et Machine Learning en production.
Jan. 2026 – août 2026
Talan / EDF
ESN, conseil et contexte industriel
Conseil Data & IA dans un environnement industriel.
Un projet ou une idée ?
Parlons-en.
Vous avez une problématique Data ou IA, besoin d’un regard technique ou simplement envie d’échanger ?
Me contacter