À propos de Jules
Je m’appelle Jules Collenne, docteur en intelligence artificielle appliquée à la santé, avec plus de 5 ans d’expérience dans la conception et le déploiement de modèles de machine learning adaptés à des problématiques médicales.
J’ai notamment développé des modèles innovants d’aide au diagnostic pour la détection du mélanome, aujourd’hui intégrés en clinique aux Hôpitaux de Marseille, et participé à la conception des premiers prototypes capables d’identifier les pancréatites à partir d’images échoendoscopiques.
Aujourd’hui, je poursuis cette voie en accompagnant les professionnels et innovateurs du secteur médical afin de rendre les technologies de santé plus accessibles, fiables et performantes grâce à l’IA.
Je suis également ouvert à des projets en dehors du domaine médical, ayant déjà accompagné plusieurs entreprises en tant que consultant ; qu’il s’agisse de l’intégration d’agents LLM pour automatiser les workflows et améliorer la relation client, ou de l’optimisation de processus créatifs dans des projets vidéoludiques et multimédia.
Curieux, rigoureux et passionné, je mets mes compétences en IA et en R&D au service de vos projets pour vous aider à innover et faire grandir votre entreprise.
Stack: Python, Pytorch, Tensorflow, HuggingFace, MLflow, ONNX, Github Actions, SQL, C++
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète
Espagnol
Capacité professionnelle complète
Accepte de travailler sur site
Alfortville (jusqu’à 50 km)
Expériences
- Aix-Marseille UniversitéResearch AssistantSECTEUR MÉDICALseptembre 2024 - août 2025 (11 mois)Marseille, France✦ Conception et développement d’architectures innovantes pour l’aide au diagnostic des cancers de la peau.✦ Intégration de modèles en environnement clinique en collaboration avec une équipe pluridisciplinaire, et rédaction de plusieurs publications scientifiques.1. Conception de ReSeT, un modèle de diagnostic des maladies cutanées basé sur la comparaison de lésions via des Transformers et l’utilisation de connexions résiduelles.2. Conception de SJ-MAE, un modèle de vision auto-supervisé visant à améliorer la précision sur des tâches de classification en aval.
- Aix-Marseille UniversitéPhD GraduateSECTEUR MÉDICALjanvier 2021 - septembre 2024 (3 ans et 8 mois)Marseille, France✦ Développement de nouveaux modèles de détection du mélanome pour l’hôpital La Timone (AP-HM) et le Laboratoire Informatique et Systèmes (LIS/AMU).Intégration de modèles de machine learning au sein d’une nouvelle machine de détection clinique.Conception, entraînement et optimisation de modèles de ML, avec à la clé plusieurs publications de recherche.✦ Dans un premier temps, travail axé sur l’interprétabilité des modèles, afin de les rendre plus explicites et exploitables en pratique clinique.Ces modèles fournissent aux dermatologues des indicateurs visuels utiles, tels que :– la détection de l’asymétrie des lésions cutanées,– la visualisation des prédictions du modèle,– et une interface mettant en évidence les zones les plus pertinentes de la lésion à analyser.
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Formations
- Doctorat en Intelligence ArtificielleAix-Marseille Université2024Published multiple papers on self-supervised learning, computer-aided diagnosis of skin cancers.
- Master IA&MLAix-Marseille Université2021Intelligence artificielle, ML, DevOps