🤗 Témoignages

🔥 Reprenez le contrôle de votre Data Science

Fin novembre 2024, j'ai rejoint avec fierté une entreprise dont j'admire les membres depuis plus de 15 ans — depuis le jour où j'ai écrit import sklearn, déclencheur de ma carrière en Data Science. Mon rôle se divise en deux volets : développer mon équipe de consultants en Data Science, et collaborer avec nos clients et utilisateurs payants, pour mieux comprendre les besoins industriels tout en défendant notre cause open source.

👓 Ophtalmologie

Avec Laurent Pantanacce, nous avons appliqué notre méthodologie “heedgi” pour aider glasspop à relever ce défi ambitieux. Nous avons réduit le nombre de tests optiques par patient grâce à une IA propriétaire qui optimise le confort visuel.

Ce travail a été présenté dans deux conférences spécialisées en ophtalmologie :

• Refractive Surgery & Innovations
  20 janvier 2024
• Ophthalmic Imaging
  4 octobre 2024

Notre implication a couvert de nombreux aspects du projet : innovation technologique, communication scientifique, et négociation commerciale stratégique. Une belle illustration de la convergence entre science et pratique médicale au service des patients.

🩸 Diagnostic in vitro (IVD) & sciences de la vie

Quels sont les objectifs potentiels de Volpi avec l’IA ?
  ‣ Réduire les coûts grâce à l’IA intégrée dans les logiciels embarqués
  ‣ Amplifier les efforts d’annotation médicale avec une approche human-in-the-loop
  ‣ Accompagner et conseiller de la R&D jusqu’à la production, en évitant les écueils coûteux

Grâce à la méthodologie “heedgi”, nous avons concentré notre attention sur un problème clinique concret ainsi que sur la meilleure manière de mesurer la réussite : l’unité de valeur et les indicateurs clés de performance (KPI) permettant de piloter, choisir et construire une IA sur-mesure pour Volpi.

Acculturation, conseil technique avancé et compréhension clinique ont été les piliers du programme sur-mesure que nous avons mené pour Volpi. Notre objectif : préparer Volpi à une montée en puissance rapide grâce à l’IA orientée réussite client. Le fait que notre méthodologie “heedgi” contribue à poser les bases solides de l’IA chez Volpi, aussi bien au niveau du management que des scientifiques, techniciens et commerciaux, est une vraie source de satisfaction.

Chez Jellysmack, l’équipe s’investit pleinement pour soutenir la création vidéo sur le web, avec des projets innovants en vision par ordinateur et traitement du langage naturel au service des créateurs du monde entier.

La mission repose sur deux piliers :

  ‣ stimuler l’innovation par des prototypes issus de la recherche appliquée
  ‣ apporter un soutien aux autres équipes IA/ML via une veille bibliographique, technique et pragmatique

Notre ambition : inventer et perfectionner les « sauces secrètes » de l’IA, produire du code de qualité, assurer une veille scientifique et technologique, et intervenir lors de conférences internes et externes.

Notre plus grande fierté ?

Le projet de représentation vidéo, combinant apprentissage à noyaux multiples et approximation de Nyström.

Nous avons rassemblé et harmonisé avec précision les meilleures représentations vidéo issues de la recherche. Grâce aux retours de nos experts média, nous avons non seulement conçu une similarité combinée maison, mais aussi généré des représentations vectorielles de taille fixe pour faciliter le regroupement, la recherche et la prédiction de succès.

En parallèle, nous pensons révolutionner le montage vidéo en nous appuyant sur le travail de nos centaines de monteurs professionnels. Nous optimisons le processus entre les rushs et le montage final, ainsi que la transformation de formats courts, pour des plateformes comme YouTube, Facebook, Instagram ou TikTok.

En analysant plusieurs signaux de haut niveau et en développant diverses méthodes de découpe, nous proposons des suggestions pertinentes aux monteurs, afin de leur offrir une expérience de montage fluide, créative, et allégée des tâches répétitives peu artistiques.

Sur le plan scientifique, la vidéo est un défi intellectuel majeur, car c’est un médium multimodal : image, son, parole, musique, mouvement.

Sur le plan business, ce domaine est extrêmement valorisant si l’on considère le succès des vidéos et le gain de temps en production – des indicateurs de performance très concrets et pragmatiques.

🏫 Executive MBA

Ce cours fait le pont entre les experts académiques en IA et les décideurs en entreprise. Conçu pour les managers, les CxOs et les passionnés de technologie, il sert de boussole dans le labyrinthe des fondamentaux de l’IA, de la gestion de projet et des cas d’usage réels, tout en évitant les pièges d’une mise en œuvre non durable.

Avec plus de 200 slides régulièrement mises à jour et testées, nous distillons un savoir affiné issu d'études de cas, d’exemples concrets et de sessions interactives. Ce programme, déjà dispensé à plus de trois reprises, tisse une trame pédagogique qui combine les bases de l’IA, ses enjeux, ses technologies de pointe et ses stratégies opérationnelles, avec pour ambition d’outiller les participants pour mener des projets IA à la fois efficaces, subtils et bénéfiques pour leurs clients comme pour leur modèle économique.

Avec un Ph.D. en mathématiques appliquées et un entrepreneur tech aguerri en guise de duo pédagogique, ce cours n’est pas juste un saut dans l’inconnu : c’est un bond vers la maîtrise de l’IA et le succès en entreprise.

🎶 Aider les artistes à monétiser leur contenu

L’objectif de Ircam Amplify est de faire dialoguer technologie, mathématiques et musique pour créer des solutions harmonieuses, à la fois scientifiquement rigoureuses, artistiquement pertinentes et commercialement viables.

Dans cette optique, Ircam Amplify et moi-même avons travaillé sur la maximisation des revenus générés sur Spotify à partir de catalogues musicaux.

Cela a impliqué la conception d’algorithmes innovants pour analyser, encoder et tarifer de manière optimale les anciens comme les nouveaux morceaux.

Nous avons exploité les dynamiques de la donnée pour guider les auditeurs dans des parcours de découverte personnalisés, tout en tenant compte des tendances actuelles et des historiques de succès.

En regroupant intelligemment les morceaux et en adaptant leur encodage, et grâce au capital de recherche accumulé par l’Ircam, nous avons permis à des systèmes d’intelligence artificielle de mieux appréhender la musique.

Nous avons également expérimenté le couplage avec des flux d’actualité pour enrichir les recommandations musicales.

🎓 Laboratoire de mathématiques

Durant ces quatre années (2016–2020) qui ont transformé ma vie au sein du MAP5, sous la direction de mon encadrant Charles Bouveyron, j’ai plongé dans les fascinants territoires de l’intelligence artificielle générative et discriminative. Nous avons détourné les réseaux de neurones et le deep learning de leurs usages traditionnels, exploré les techniques de *clustering* avec des GANs pour organiser de vastes jeux de données (comme de grandes collections d’images), et travaillé sur l’importance des variables sans supervision, révélant des structures sans aucun label.

J’ai également eu la chance de croiser la route de Dr. Élodie Germani lors d’un stage que j’ai co-encadré avec Dr. Alkéos Michaïl. Élodie est aujourd’hui chercheuse spécialisée en IA pour l’imagerie médicale.

Mon travail académique et industriel portait également sur la robustesse des décisions automatisées, en développant des approches statistiques pour les systèmes nécessitant supervision humaine. Entre transport optimal et réseaux de neurones, nous avons repensé les représentations de données. Grâce à la chaleur du MAP5 et à la persévérance d’Oscaro, nous avons modestement contribué à un champ immense et profondément riche de sens.

🚘 E-commerce pour pièces auto

Chez Oscaro.com, nous avons pris part à des initiatives innovantes en tant que Data Scientists R&D, en combinant intelligence artificielle et deep learning pour bâtir des solutions robustes. Notre travail a été déterminant dans la mise en place de systèmes de détection de fraude par carte bancaire, limitant efficacement les risques. Parallèlement, nous avons exploré la prévision de la demande, utilisant le deep learning pour anticiper avec précision les dynamiques du marché et améliorer la satisfaction client.

La détection de fraude par carte bancaire illustre bien notre approche : à l’époque, beaucoup d’entreprises comptaient les erreurs. Nous avons préféré compter les pertes financières. Tous les systèmes, IA ou non, font des erreurs — notre responsabilité est de les gérer de manière intelligente. Ce changement de perspective modifie profondément la manière dont on mesure la performance des algorithmes, et donc la manière dont ils sont entraînés. C’est aussi plus clair pour le management, qui peut comprendre ce qu’on optimise : l’argent de l’entreprise. Et ça, ça a rendu nos échanges avec les entreprises bien plus fluides.

Notre rôle incluait aussi une veille technologique IA active, nous assurant que Oscaro.com restait à la pointe. Ce travail s’inscrivait dans le cadre de mon doctorat, financé de septembre 2016 à octobre 2020. Naviguer entre monde académique et entreprise a enrichi ma vision de l’IA, nourrissant cette soif intellectuelle commune.

Au sein du groupe Oscaro.com, la start-up xBrain était pionnière en chatbots. J’y ai encadré le stage de Dr. Maxime Haddouche, aujourd’hui chercheur en machine learning et optimisation numérique.