Curieux de nature, j'ai commencé la data science en cherchant à comprendre comment fonctionne ChatGPT. Depuis, je code, modélise, monte des vidéos et partage tout ça en ligne.
Développement d’un agent capable de conduire sur une autoroute à 3 voies tout en évitant les collisions avec les autres véhicules. Un DQN développé de zéro avec PyTorch a été implémenté, puis comparé à un modèle PPO fourni par Stable-Baselines3 afin d’évaluer leurs performances.
Projet de Machine Learning visant à prédire la survie des passagers du Titanic à partir de leurs caractéristiques (âge, sexe, classe, tarif, etc.). Le projet comprend le prétraitement des données, l’entraînement d’un modèle de classification et l’évaluation de ses performances.
Un pipeline de streaming permettant de surveiller les interactions sur un site e-commerce et d’identifier en temps réel les comportements suspects. Une alerte est déclenchée lorsqu’un utilisateur dépasse le seuil de 50 clics par minute, afin de détecter notamment les bots, les scrapers ...
Tout a commencé par une simple question : comment ChatGPT sait-il répondre ? Cette curiosité m'a plongé dans l'univers de la data science — et je n'en suis jamais vraiment ressorti.
J'ai passé un an et demi en alternance chez Medacta à modéliser des données médicales, jusqu'en août 2026. Depuis, mon cycle ingénieur est bouclé : je suis officiellement ingénieur Data Scientist / MLOps.
Aujourd'hui je cherche un CDI en data science, et je continue en parallèle la création de contenu sur YouTube & TikTok et les projets perso que je partage ici. J'aime la technique, mais aussi l'idée de rendre la data accessible — pour tout le monde.
Si tu veux qu'on échange — une opportunité, un projet, une idée ou juste de la data — la porte est ouverte.
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