Description

Expert en IA : Machine Learning, Statistiques & Santé Environnementale — PhD, 5+ ans d'expérience

Vous cherchez à transformer vos données en valeur concrète ? Je vous accompagne dans le développement de solutions intelligentes et explicables alliant science des données, intelligence artificielle et expertise en santé environnementale.

Docteur en IA et en épidémiologie, j’ai conçu des modèles de Deep Learning informés par la connaissance métier pour renforcer la fiabilité et l’interprétabilité des prédictions dans des contextes complexes (santé, assurance, études épidémiologiques). Mes travaux ont donné lieu à plusieurs publications scientifiques de haut niveau.

En tant que Head of R&D chez Meersens, j’ai dirigé le développement de pipelines d'IA pour l’analyse de données spatiales, temporelles et massives issues de capteurs (air, bruit, CO₂, etc.), ainsi que des systèmes de génération automatique de rapports grâce aux LLMs.

Ce que je peux vous apporter :

Des modèles ML sur mesure (tabulaires, séries temporelles, géospatiaux) optimisés pour vos cas d’usage métier.
Une intégration fluide de votre expertise métier dans des modèles d'IA (modèles informés, XAI, régularisation).
Une industrialisation fiable : dockerisation, déploiement cloud (AWS/Azure), API.
Des recommandations automatisées via IA générative (LLM).

Types de projets réalisés :

Score de risque environnemental ou santé
Prédiction de coûts en assurance santé
Détection automatique d’anomalies ou d’événements rares
Modélisation statistique avancée & visualisation
Modèles avancés de vision par ordinateur
Génération automatisée de recommandations

📍Basé à Lyon – Disponible à distance ou sur site ponctuellement.

Domaines d’expertise

Langues

Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète

Préférences en matière de lieu de travail

Accepte de travailler sur site

Lyon (jusqu’à 50 km)

Meersens
Resp. R&D en IA, modélisation et santé
octobre 2024 - Aujourd'hui (1 an et 8 mois)
Lyon, France
Implémentation de pipelines ML/statistiques pour le traitement et l’analyse de données santé-environnement et assurance.
Encadrement d’un projet LLM pour la synthèse automatique de rapports et recommandations (appliqué aux données santé-environnement).
Machine learning LLMs Statistiques Analyse de données Management d'équipe
Uzai
ML Engineer (freelance)
DROIT
juillet 2024 - septembre 2024 (2 mois)
Conception et mise en production d’un système automatisé de reconnaissance open-set (vision par ordinateur), inspiré des derniers travaux du domaine, utilisant des techniques de pointe en détection automatisée et Metric Learning. Performances comparables aux meilleurs benchmarks.
Computer Vision Machine learning Azure Machine Learning Literature review Optimisation
Meersens
Thèse industrielle en cotutelle internationale
mai 2021 - octobre 2024 (3 ans et 5 mois)
Lyon, France
Création d’une nouvelle approche de Deep Learning informé intégrant des connaissances scientifiques, améliorant la généralisabilité et la robustesse du modèle, et permettant de mieux démêler les effets combinés des facteurs influençant la santé.
Intégrations de modèles de machine learning non-paramétriques combinés avec des techniques d’AI explicable pour étudier l’impact de l’environnement sur la santé.
Deep Learning Statistiques Literature review Explainable AI Communication