🔬 Recherche & Prototypage

Innovation et veille technologique
appliquées à l'IA et aux sciences des données

Vue d'ensemble

Passionné par l'innovation en IA et data science, je mène une veille technologique active et développe des prototypes pour explorer de nouveaux concepts, avec un intérêt particulier pour les applications en santé.

Mon approche combine rigueur scientifique et agilité pour explorer rapidement de nouvelles pistes de recherche et évaluer leur potentiel d'application dans différents domaines.

🎯 Domaines de Recherche

🧠 IA Explicable

Développement de modèles interprétables et compréhensibles.

  • LIME pour l'explication de modèles
  • Attention mechanisms en deep learning
  • Visualisation des processus décisionnels

📊 Analyse de Données

Exploration de techniques avancées d'analyse et de visualisation.

  • Preprocessing et feature engineering
  • Techniques de clustering avancées
  • Réduction de dimensionnalité

🤖 Apprentissage Automatique

Recherche sur les algorithmes d'apprentissage et leurs optimisations.

  • Hyperparameter tuning automatisé
  • Ensemble methods et stacking
  • Cross-validation avancée

🔄 Transfert d'Apprentissage

Adaptation de modèles entre domaines et datasets.

  • Domain adaptation techniques
  • Few-shot learning
  • Fine-tuning de modèles pré-entraînés

🛠 Méthodologie de Prototypage

1. Veille & Identification

Surveillance des publications scientifiques, brevets et technologies émergentes

  • Alertes automatisées sur bases scientifiques
  • Analyse de tendances technologiques
  • Évaluation du potentiel clinique

2. Proof of Concept

Développement rapide de démonstrateurs techniques

  • Prototypage agile en Python
  • Validation sur datasets publics
  • Métriques de faisabilité

3. Validation Clinique

Tests avec données réelles et experts métier

  • Collaboration avec cliniciens
  • Évaluation de l'utilisabilité
  • Analyse des contraintes réglementaires

4. Roadmap Développement

Planification du passage à l'échelle industrielle

  • Architecture technique cible
  • Analyse de risques et verrous
  • Plan de financement R&D

🏆 Projets de Recherche et Prototypes

Analyse de Données EEG

Contexte : Projet académique d'analyse de signaux neurologiques

Technologies : Python, scikit-learn, matplotlib, preprocessing de signaux

Objectif : Classification d'états de vigilance à partir de données EEG

Résultats : Implémentation de plusieurs algorithmes de ML avec comparaison de performances

Système de Recommandation

Contexte : Développement d'un moteur de recommandation personnalisé

Technologies : Python, pandas, collaborative filtering, content-based filtering

Objectif : Recommandations basées sur le comportement utilisateur

Résultats : Prototype fonctionnel avec interface web simple

Analyse de Réseaux Sociaux

Contexte : Étude des interactions et communautés dans les réseaux

Technologies : NetworkX, Python, algorithmes de graphes, visualisation

Objectif : Détection de communautés et analyse de centralité

Résultats : Visualisations interactives et métriques de réseau

📚 Veille Technologique

Publications Scientifiques

  • Journal of Machine Learning Research
  • IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence
  • Proceedings ICML, NeurIPS, ICLR
  • ACM Digital Library

Conférences & Events

  • Conférences académiques (ICML, NeurIPS, ICLR)
  • Meetups locaux Python & Data Science
  • Webinaires et workshops en ligne
  • Événements étudiants et universités

Communautés Tech

  • GitHub trending repositories
  • ArXiv daily feed (cs.AI, cs.LG, stat.ML)
  • Reddit r/MachineLearning, r/datascience
  • Stack Overflow, Papers with Code

Ressources d'Apprentissage

  • Coursera, edX, Udacity (MOOCs)
  • Kaggle competitions et datasets
  • Towards Data Science (Medium)
  • Documentation officielle des frameworks