À propos de Guillaume
Expert IA & Data – J’aide startups et industriels à créer de la valeur avec leurs données
Vous souhaitez exploiter l’IA pour accélérer vos projets en santé, industrie ou R&D ? Je vous accompagne sur vos enjeux data les plus complexes, de la stratégie à la mise en œuvre concrète.
Qui suis-je ?
Issu de l’écosystème startup deeptech, je dirige actuellement la stratégie data d'une startup tech-bio spécialisée dans le criblage de biomolécules par IA.
J’ai aussi mené des projets de R&D de bout en bout dans l’imagerie médicale (IA générative sur scanners CT) et dans la mécanique des matériaux (prédiction de propriétés mécaniques par machine learning).
Cette immersion dans des environnements agiles et multidisciplinaires m’a rendu ultra-adaptable, orienté impact, et autonome dès le jour 1.
Ce que je vous propose
> Structuration de votre stratégie data
> Développement de modèles IA : computer vision, IA générative, prédiction, traitement du signal
> Création et valorisation de datasets : imagerie, biomédical, industriel
> Communication scientifique : vulgarisation, présentations, structuration de livrables tech
> Conseil en stratégie, adapté à votre niveau de maturité et à vos besoins spécifiques
Ma valeur ajoutée
Je parle la langue des ingénieurs, des chercheurs et des entrepreneurs.
J’aime bâtir des solutions robustes, explicables et prêtes à l’emploi, tout en m’adaptant à vos contraintes terrain.
Je parle aussi couramment anglais, ce qui me permet de collaborer facilement avec des équipes internationales et d’intervenir sur des projets anglophones.
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Bilingue ou natif
Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 50 km)
Expériences
- ZebraMedHead of Data (Responsable stratégie data)HIGH TECHjanvier 2025 - Aujourd'hui (1 an et 5 mois)Paris, France(FR) Responsable de la stratégie data – ZebraMed (Tech-Bio)-Pilotage de la stratégie data au sein d’une startup pionnière dans le criblage de biomolécules par IA.-Supervision des pôles computer vision, machine learning et infrastructure data pour accélérer le screening de nouvelles molécules prometteuses.----------------------------------------(ENG) Leading data strategy at ZebraMed, a tech-bio startup pioneering AI-based biomolecule screening. Overseeing computer vision, AI-driven analytics, and data infrastructure to accelerate discovery.
- Station F (Paris)Co-founder Chief Technology Officer candidatenovembre 2024 - décembre 2024 (1 mois)Paris, France(FR) Conception d’un modèle d’IA générative améliorant les scanners CT cardiaques non contrastés en images contrastées.- Recherche approfondie sur les algorithmes de génération d’images pour l’amélioration virtuelle des scanners CT.-Analyse du marché et identification des acteurs clés de l’IA générative en imagerie biomédicale.-Création d’un jeu de données synthétique en dégradant le signal des images CT contrastées.-Développement d’une première approche d’IA générative pour la reconstruction améliorée des scanners cardiaques.----------------------------------------(ENG) Developed a generative AI model as part of a project within a start-up accelerator program to enhance non-contrasted cardiac CT scans, converting them into contrasted scans for improved visualization of biological structures.- Conducted extensive bibliographic research on machine learning algorithms for virtual enhancement of CT scans.- Identified key players and market leaders in the field of Generative AI for biomedical imaging.- Created a synthetic non-contrasted CT scan dataset by signal downgrading from contrasted scans.- Developed an initial Generative AI method to produce virtually enhanced cardiac CT scans.
- TortoiseIngénieur Chercheur en analyse de défaillance mécanique par la data (Doctorant en start-up)avril 2021 - juin 2024 (3 ans et 2 mois)Paris, France(FR) Projet de recherche en start-up sur l’extraction de propriétés mécaniques de pièces mécaniques cassées en service via le traitement statistique de données et l’IA:-Développement de modèles d’apprentissage automatique pour prédire les propriétés mécaniques à partir de la topographie des fractures.-Création d’une base de données de 10000+ champs de hauteur de surfaces de fracture et automatisation du post-traitement des données.-Application de méthodes basées sur des methodes saliency pour interpréter les résultats, améliorant l’analyse des défaillances via l’IA.-Présentation des résultats lors de deux conférences internationales, renforçant la visibilité de la recherche.-Enseignement d’un cours de niveau master et encadrement de jeunes chercheurs.----------------------------------------(ENG) Led a data-driven research project to extract mechanical properties from the height field (image-like) of fracture surfaces using machine learning.- Built a database of 10,000+ fracture surfaces height fields and automated data post-treatment processes.- Designed machine learning models to predict engineering properties from fracture topography.- Applied saliency-based methods to interpret results, advancing AI in failure analysis.- Presented findings at two international conferences, enhancing research visibility.- Instructed a master's-level course and provided mentorship to junior researchers.
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Formations
- PhD in Mechanical EngineeringSorbonne University2024PhD in Mechanical Engineering
- Intensive Residential Summer School in Advanced ML & Deep LearningOxford University2023Intensive Residential Summer School in Advanced ML & Deep Learning