CV et trajectoire

IA pour la santé, données sensibles et déploiement

Diplômé d'un Master Informatique en IA, science des données et santé, je développe un profil à l'interface entre recherche en apprentissage automatique, données de santé sensibles et ingénierie de déploiement. Mon parcours combine un stage de recherche au GREYC, une expérience actuelle à l'ARS Normandie et un portfolio technique qui montre une pratique autonome du développement et du prototypage.

ARS Normandie GREYC Publication IDA 2026

Expérience de recherche et professionnelle

Déc. 2025 - présent

Chargé d'appui à la performance numérique - ARS Normandie

Caen - données, outil web interne, usages responsables de l'IA

  • Fiabilisation et exploitation de données via PostgreSQL, paramétrage d'outils et amélioration continue.
  • Développement autonome d'un outil web interne : authentification, contrôle d'accès, exports XLSX, historisation et intégrité.
  • Documentation, vulgarisation technique, accompagnement des agents et suivi des besoins métier.
  • Référent IA sur le cadrage responsable des usages dans un environnement à forte confidentialité.
Mars - août 2025

Stage recherche M2 - Explicabilité des GNN - GREYC

Caen - graphes moléculaires, expérimentation, publication

  • Pipeline de caractérisation de datasets de graphes moléculaires avec 583 descripteurs sur 57 jeux de données.
  • Extraction de motifs fréquents avec gSpan / cgSpan et entraînement d'un GCN sous PyTorch Geometric.
  • Méta-modèle interprétable reliant structure des données et performance ; mémoire de M2 et article co-signé à IDA 2026.
Juin - juil. 2024

Stage - Visualisation 3D moléculaire - CERMN

Caen - visualisation, alignement moléculaire, performance

  • Développement d'une visualisation 3D et d'un module d'alignement moléculaire pour un logiciel existant.
  • Travail orienté performance, ergonomie, validation fonctionnelle et documentation des évolutions.

Formation, publication et projets académiques

Master Informatique

Université de Caen Normandie, 2023-2025. Parcours IA, science des données et santé, avec un positionnement déjà orienté vers l'IA appliquée aux données médicales.

Licence Informatique

Université de Caen Normandie, 2020-2023. Formation générale en informatique qui a servi de base à des projets en algorithmique, C++, web et data.

Publication

IDA 2026 - article co-signé issu du mémoire de M2 sur l'explicabilité des GNN appliquée à des graphes moléculaires.

Projet santé

Attribution automatique de CCAM : pipeline NLP pour prédire des codes à partir de comptes rendus médicaux avec une interface pensée pour les besoins métier.

Algo challenge

Détection d'hypovigilance : analyse de signaux physiologiques, construction de features et développement d'un modèle récurrent avec restitution de la démarche.

Portfolio technique

Un ensemble conséquent de dépôts et prototypes autour de l'IA, de la visualisation, du développement logiciel, du web et des outils exploratoires.

Axes de recherche et compétences pour une trajectoire doctorale

Apprentissage fédéré personnalisé

Robustesse inter-centres, hétérogénéité des données et adaptation locale dans des contextes de santé multicentriques.

Imagerie longitudinale

Modélisation spatio-temporelle d'IRM et exploitation de trajectoires de réponse au traitement.

Explicabilité clinique

Interprétation des modèles, calibration et analyse de l'incertitude pour soutenir une IA de confiance.

Déploiement terrain

Qualité des données, confidentialité, documentation, dialogue interdisciplinaire et appropriation par les utilisateurs.

Recherche appliquée

Formulation de problématiques, protocoles expérimentaux, analyse de résultats, rédaction scientifique et valorisation des travaux.

Capacité d'interface

Échanges avec personnels non informaticiens, chercheurs, ingénieurs, partenaires institutionnels et acteurs de terrain.

Compétences

IA / data

  • Python
  • PyTorch
  • TensorFlow
  • scikit-learn
  • Pandas, NumPy, SciPy

Données

  • SQL
  • PostgreSQL
  • Structuration et fiabilisation
  • Exploitation métier

Développement

  • FastAPI
  • Flask
  • React
  • Node.js / Express
  • HTML / CSS
  • C, C++, Java

Outils

  • Git
  • Linux
  • Docker
  • PyTorch Geometric
  • RDKit
  • Plotly

Langues

  • Français : natif
  • Anglais : professionnel
  • Espagnol : intermédiaire

Atouts

  • Données sensibles de santé
  • Vulgarisation technique
  • Autonomie projet
  • Support utilisateurs
  • Rédaction scientifique

Responsabilités et engagement

AFNEUS

Vice-président Partenariats et Affaires académiques, 2023-2025 : coordination nationale, négociation avec des institutions, rédaction de positions et interventions devant des instances.

Corpo Sciences Caen

Trésorier réseau national et membre actif, 2021-2023 : gestion budgétaire, organisation d'événements et transmission de positions au réseau national.

Élu étudiant

Depuis 2021 : représentation, médiation, travail en instance et défense d'intérêts collectifs dans un cadre universitaire.

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Version PDF mise à jour du profil orienté IA santé, recherche appliquée, données sensibles et déploiement.

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Ou écrire à lemonnier.guillaume.pro@gmail.com