A propos

Mathématicien de formation, j'ai traversé toute la chaîne de la donnée : analytics, machine learning, MLOps, systèmes distribués. Chaque étape m'a appris quelque chose d'essentiel. Comprendre les fondements avant de construire, et construire avant de prétendre expliquer.

Ces dernières années, l'IA a été réduite aux LLMs. RAG, chatbots, agents. Des applications utiles, mais un espace qui s'est saturé vite. La Computer Vision est restée dans l'ombre : un domaine où l'innovation est continue, les applications vastes et les fondements mathématiques profonds. C'est là que je travaille.

Quand j'ai commencé à me former sérieusement à la Computer Vision, j'ai rapidement réalisé qu'il n'existait presque aucun contenu structuré et rigoureux en français sur le sujet. Des bribes ici et là, mais rien de cohérent pour quelqu'un qui veut vraiment comprendre — des fondements mathématiques jusqu'au déploiement. Aujourd'hui, maintenant que je maîtrise le domaine, j'ai décidé de produire ce contenu que je cherchais : pour ceux qui veulent apprendre sérieusement, et pour montrer l'étendue réelle de ce que la vision artificielle permet de faire.