Sylvain Louvet

→ Objectif de la mission :

Concevoir une application de supervision permettant de piloter et configurer des équipements réseau communicants en temps réel, avec des contraintes fortes de performance et de communication bas niveau.

→ Réalisations :

- Conception d’une architecture distribuée combinant une application desktop (Tauri) et un backend Rust

- Développement d’une interface utilisateur en React permettant la visualisation et le pilotage en temps réel des équipements

- Implémentation d’une communication réseau en UDP pour interagir directement avec les équipements physiques

- Utilisation de Tauri comme mini-backend embarqué pour gérer la communication réseau et relayer les données vers l’interface

- Développement d’un serveur API REST avec Axum pour la gestion des comptes, configurations et états système

- Mise en place d’un système temps réel avec Server-Sent Events (SSE) pour synchroniser les interfaces

- Développement d’un système de gestion des utilisateurs avec rôles et permissions (authentification JWT, hash Argon2)

- Intégration d’une visualisation des équipements et de leurs interactions (React Flow)

- Implémentation de fonctionnalités clés : supervision temps réel, configuration dynamique, gestion des comptes, remontée de logs

- Gestion des contraintes techniques liées au temps réel, aux performances et à la communication réseau

→ Stack technique :

Rust, React.js, TypeScript, Tauri, Axum, UDP, SSE, SQLite, JWT

→ Objectif de la mission :

Développer une application web permettant d’identifier des déchets et de fournir des consignes de tri adaptées, avec un focus sur l’expérience mobile et les contraintes de performance.

→ Réalisations :

- Développement d’une application frontend en Svelte optimisée pour mobile

- Conception d’une interface permettant la reconnaissance de déchets via image

- Analyse et test de plusieurs approches IA embarquées (Roboflow, OpenCV, modèles convolutifs)

- Mise en place d’une solution basée sur API (OpenRouter / Gemini) pour garantir performance et simplicité

- Implémentation d’un système de reconnaissance basé sur prompt + image avec contextualisation locale

- Développement d’une carte interactive des points de collecte avec Leaflet

- Conception d’un backoffice complet pour la gestion des données, communautés et contenus

- Mise en place d’une authentification sécurisée et gestion multi-communautés

- Optimisation de l’expérience utilisateur sur mobile avec contraintes de ressources

→ Stack technique :

Svelte, TypeScript, Supabase, Leaflet.js, OpenRouter, GitHub Actions

→ Objectif de la mission :

Développer des moteurs logiciels permettant l’exploitation de modèles d’IA vocale sur différents environnements (serveur et embarqué).

→ Réalisations :

- Développement de moteurs en Rust et C++ pour l’authentification et l’identification vocale

- Implémentation de fonctionnalités de création de signature vocale, authentification et identification

- Mise en place de systèmes de scoring et détection de deepfake

- Interface des moteurs avec des modèles IA (TensorFlow, PyTorch)

- Maintenance et optimisation du code C++ (résolution de fuites mémoire avec Valgrind)

- Mise en place de tests unitaires et d’une CI/CD (GitLab)

- Industrialisation du build avec Bazel pour uniformiser les déploiements

- Développement d’une application mobile Android (Kotlin) pour démontrer les capacités des moteurs

- Collaboration étroite avec les équipes de recherche IA

→ Stack technique :

Rust, C++, Kotlin, TensorFlow, PyTorch, GitLab CI/CD, Bazel