Carte interactive TWISTO
Visualisation cartographique d'arrêts de transport avec recherche, interaction et logique de restitution côté front.
Mon GitHub rassemble des travaux très variés : recherche sur les graphes, IA appliquée, data visualisation, prototypes web, développement logiciel en C++ et expérimentations plus exploratoires. Cette page n'a pas vocation à tout montrer ; elle sert surtout à mettre en avant les dépôts qui décrivent le mieux mon niveau d'autonomie, mes centres d'intérêt et ma manière de travailler.
Graphes, explicabilité, méta-descripteurs, pattern mining et analyse de performance des modèles.
Projets autour de comptes rendus médicaux, imagerie, signaux physiologiques et usages d'IA appliquée.
Interfaces, dashboards, visualisations, outils de restitution et prototypes orientés usage.
Moteurs 2D/3D, rendu, algorithmique, IA codée bas niveau et logique logicielle from scratch.
Trois projets directement navigables depuis le site, utiles pour montrer un travail complet allant de la donnée à l'interface.
Visualisation cartographique d'arrêts de transport avec recherche, interaction et logique de restitution côté front.
Carte d'exploration de données locales avec filtres, géolocalisation et restitution visuelle de points d'intérêt.
Exploration budgétaire multi-communes avec indicateurs, graphiques et visualisations interactives.
J'ai retenu ici les dépôts qui me semblent les plus parlants pour un recruteur technique, une équipe R&D ou un encadrant de thèse. L'idée n'est pas d'aligner des noms de repositories, mais de montrer des preuves de travail sur des sujets réellement différents.
Dépôt directement lié à mon travail de recherche sur la caractérisation de jeux de données de graphes et l'analyse du lien entre structure des datasets et performance des modèles.
Travail autour d'une version corrigée de l'algorithme cgSpan, intéressant pour montrer une approche concrète du pattern mining sur graphes dans un contexte de recherche.
Projet orienté santé qui reflète bien mon intérêt pour l'IA appliquée à des données médicales, avec une attention portée à l'interprétation et à la restitution du résultat.
Un exemple de projet en IA générative avec interface web, centré ici sur le questionnement du droit français. Ce dépôt montre une capacité à aller jusqu'à un usage concret et présenté.
Projet d'analyse et de prédiction mêlant traitement du signal, RNN et contenu journalistique. Il témoigne d'un intérêt pour les pipelines multi-sources et les cas d'usage temporels.
Cas d'usage data et machine learning autour de la segmentation et de la prédiction comportementale, utile pour montrer une pratique des problématiques analytiques appliquées.
Projet personnel pour approfondir le réseau, le back-end et le front-end à travers une logique de cloud personnel sécurisé. Il reflète un intérêt pour l'infrastructure et l'architecture de services.
Recréation d'algorithmes de machine learning en C++. Ce type de dépôt est intéressant car il montre une volonté de comprendre les mécanismes sous-jacents au-delà de l'usage de bibliothèques haut niveau.
Projet de moteur 3D et de rendu qui rend visible un goût ancien pour les questions de performance, d'architecture et de représentation graphique.
Base logicielle en SDL2 pour construire un moteur 2D. C'est un bon exemple de travail structuré sur les fondations d'une application graphique.
Projet d'analyse de scanner cérébral qui, même ancien, reste révélateur d'un intérêt durable pour les sujets croisant logiciel, image et santé.
Un dépôt plus institutionnel, intéressant pour montrer que mes projets ne sont pas uniquement académiques ou exploratoires, mais peuvent aussi servir un cadre associatif structuré.
Ce portfolio est volontairement sélectif. L'enjeu n'est pas d'afficher la totalité des dépôts, mais de rendre visibles des preuves de travail : rigueur expérimentale, autonomie technique, variété des contextes et capacité à aller d'une idée à une réalisation exploitable.
Une capacité à explorer un sujet, concevoir un protocole, instrumenter un pipeline et restituer des résultats de manière lisible.
Le passage du prototype à un démonstrateur ou à un outil complet, avec interface, logique métier et structure logicielle.
Manipulation de données hétérogènes, visualisation, structuration, extraction de sens et restitution compréhensible.
Python, C++, web, bases de données, visualisation, outils scientifiques et projets exploratoires ou institutionnels.
Une présence régulière de sujets biomédicaux ou proches des contraintes réelles de confidentialité, de qualité des données et d'usage.
Un ensemble de dépôts qui complète une expérience de recherche réelle en montrant curiosité, méthode et profondeur technique.