À propos de Fabien
J’aide les industriels à transformer leurs données capteurs en gains mesurables : réduction des pannes, amélioration de la qualité et optimisation des processus.
J’interviens sur des données complexes (séries temporelles, vision, systèmes dynamiques) avec une approche combinant intelligence artificielle et modélisation physique, particulièrement adaptée aux environnements industriels.
Mes interventions couvrent l’ensemble du cycle d’un projet IA :
- Cadrage et identification des cas d’usage à fort ROI
- Analyse et structuration des données
- Développement de prototypes et validation terrain
- Déploiement et intégration dans les systèmes existants
Cas d’usage typiques :
- Maintenance prédictive sur données capteurs
- Détection d’anomalies dans des systèmes industriels
- Vision industrielle pour le contrôle qualité
- Modélisation et prévision de processus complexes
Résultats attendus :
- Réduction des arrêts non planifiés
- Amélioration du taux de détection des défauts
- Optimisation des performances industrielles
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Bilingue ou natif
Accepte de travailler sur site
Angers (jusqu’à 30 km), Nantes (jusqu’à 30 km), Paris (jusqu’à 30 km), Rennes (jusqu’à 30 km)
Expériences
- Freelance / IndépendantFormateur en Data Science et Machine Learningmars 2023 - Aujourd'hui (3 ans et 3 mois)Conception et animation de formations en science des données et intelligenceartificielle pour des étudiants en cycle ingénieur, bachelor et master.- Enseignement du machine learning, data engineering et optimisation- Conception de supports pédagogiques et travaux pratiques- Encadrement de projets d’analyse de données- Introduction aux méthodes statistiques et aux modèles d’apprentissage- Utilisation de Python et bibliothèques data science (NumPy, pandas, scikit-learn, pytorch)Volume total : environ 300 heures d’enseignement.
- INRIAAI Engineer (PhD) - Modeling & Simulation of Complex SystemsDÉFENSE & ARMÉEoctobre 2022 - février 2026 (3 ans et 4 mois)Valbonne, FrancePhD - Artificial Intelligence for Physical SystemsDéveloppement de modèles d’intelligence artificielle permettant de simuler etprédire le comportement de systèmes physiques complexes (véhicules).Objectif :réduire le besoin d’essais physiques coûteux en utilisant des simulationsbasées sur l’apprentissage automatique.Résultats :- modèles prédictifs robustes pour la dynamique véhicule- validation sur données réelles- démonstrateur opérationnel pour la Direction Général de l'Armement
- SAFRANComputer Vision EngineerAÉRONAUTIQUE & AÉROSPATIALEavril 2022 - septembre 2022 (5 mois)Éragny, FranceComputer Vision Engineer - Safran Electronics & DefenseDéveloppement d’algorithmes de vision par ordinateur pour des systèmes de guidage optroniques dans un contexte de R&D défense.- Conception et implémentation d’algorithmes de traitement d’image et de deep learning- Développement de prototypes d’algorithmes pour la détection et le suivi de cibles- Analyse et traitement de données issues de capteurs optroniques- Rédaction de spécifications techniques et documentation des algorithmes- Validation des performances en environnement simulé
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Formations
- MasterUniversité Paris Saclay2020M2 - Traitement de l'information et exploitation des données
- Diplôme IngénieurESME Sudria2020Mathématiques appliquées à la modélisation statistique