À propos de Philippe
Vous cherchez un spécialiste capable de concevoir, entraîner et optimiser des modèles de Computer Vision ou d’IA médicale pour vos produits ou projets R&D ? Je vous accompagne de bout en bout : de l’analyse du besoin jusqu’au modèle opérationnel, robuste et documenté.
🚀 Comment je peux vous aider
- Mettre en place des stratégies d’apprentissage avancées : Vision Transformers, self-supervised learning, multimodal learning, contrastive learning.
- Optimiser vos pipelines : accélération GPU, CUDA, optimisation C++ si nécessaire.
- Créer des outils internes : interfaces d’annotation, dashboards d’analyse, nettoyage automatique de datasets.
💡 Ma valeur ajoutée
- Une expertise en IA médicale (IRM, mammographie, échographie, CT), acquise chez Siemens Healthineers, Lunit, GE Healthcare et DentalMonitoring.
- Une approche R&D structurée : reproductibilité, rigueur scientifique, documentation claire.
- Une forte capacité à allier recherche et applicatif.
- Expérience en publication scientifique (premier auteur MICCAI) et en enseignement du Deep Learning.
🏆 Exemples de projets réalisés
- Segmentation de tumeurs cérébrales : pipeline de segmentation multi-label (DICE 93%), publication scientifique.
- Prédiction du risque de cancer du sein : amélioration de +2 à +3% AUC (Lunit).
- Segmentation cardiaque : pré-entraînement multimodal ViT (CT/MRI/UltraSon) et +4% de gain en Dice (Siemens).
- Modèle embarqué pour l’évaluation de l’hygiène dentaire sur mobile (DentalMonitoring).
- Optimisation GPU (CUDA) : réduction jusqu’à 97% du temps de traitement sur un pipeline de détection d'objet.
🧪 Types de projets que je prends en charge
- Développement et optimisation de modèles en PyTorch ou TensorFlow
- Pipelines de vision par ordinateur (médical ou non)
- Préparation de datasets, détection d’erreurs d’annotation
- Déploiement de modèles expérimental ou production-ready
- Implémentations performantes (GPU, CUDA, C++)
Si vous êtes intéressé, n’hésitez pas à me contacter !
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Bilingue ou natif
Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 10 km)
Expériences
- Laboratoire de Recherche de l'EPITA (LRE)Étudiant ChercheurSECTEUR MÉDICALmai 2022 - février 2023 (9 mois)Paris, FranceProposé l’utilisation de max-arbres morphologiques pour les tâches d’annotation médicale, en collaboration avec GE HealthCare.Calculé des attributs de forme pour les nœuds du max-arbre afin d’aider à détecter les structures pertinentes.Développé une interface web en Python pour une tâche interactive d’annotation d’IRM.Atteint un score DICE moyen de 83,17 % dans une tâche d’annotation d’IRM cardiaque.Publié un article de recherche proposant une solution innovante pour la segmentation de tumeurs cérébrales.
- DentalMonitoringIngénieur Machine LearningSECTEUR MÉDICALjuillet 2025 - Aujourd'hui (11 mois)Paris, FranceDéveloppement d'un réseau de classification performant pour l’évaluation de l’hygiène dentaire sur appareils mobiles en utilisant TensorFlow.Réalisation des tests de performance de modèles orthodontiques sur des patients en conditions cliniques réelles.Réorganisé une ancienne base de données dans un nouveau format standardisé afin d’optimiser l’entraînement des modèles.
- Lunit Inc.Ingénieur de recherche IASECTEUR MÉDICALaoût 2024 - février 2025 (6 mois)Séoul, Corée du SudDirigé des travaux de recherche sur la prédiction du risque de cancer du sein dans les mammographies, en utilisant l’apprentissage contrastif pour améliorer la précision dans PyTorch.Éliminé le besoin de pré-entraînement en alignant les embeddings non étiquetés à haut risque avec les embeddings étiquetés pendant l’entraînement.Amélioré les représentations de caractéristiques, entraînant une augmentation de 2 % à 3 % de l’AUC, démontrant une performance renforcée du modèle.Mené une analyse approfondie du jeu de données de mammographies et fourni des informations exploitables pour une prise de décision précise afin d’optimiser la performance du modèle.
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