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Découverte et Maîtrise des Fondements de l'Apprentissage par Renforcement

L’apprentissage par renforcement (RL) est une branche fascinante de l’intelligence artificielle qui vise à enseigner à un agent comment prendre des décisions pour maximiser une récompense cumulative dans un environnement donné. Mon voyage dans le monde de l’apprentissage par renforcement a débuté par l’envie d’entrainer des IA à jouer à des jeux vidéos (notamment Track Mania). Le cours proposé par HuggingFace, qui m’a ouvert les portes d’un ensemble diversifié de techniques et d’approches, allant des fondamentaux tels que les Processus de Décision Markoviens (MDP) jusqu’à des concepts plus récents et évoluées, en passant par les systèmes multi-agents ou des outils comme Unity ML-Agents.

October 1, 2023 Lire

Chatbot FAQ Rasa

Découverte des concepts NLU/NLP et conception d’un chatbot médical pour une application de suivi de la grossesse.
Durée du projet: 18 mois

June 10, 2022 Lire

Credit Scoring

Une banque qui accorde des prêts à la consommation souhaite un outil de “scoring crédit” pour calculer la probabilité qu’un client rembourse son crédit en s’appuyant sur des sources de données variées (données comportementales, données provenant d’autres institutions financières, etc.). Cet outil doit aussi intégrer un dashboard interactif pour que les chargés de relation client puissent expliquer de façon la plus transparente possible les décisions d’octroi ou d’un refus de crédit.

March 11, 2022 Lire

Classification d'images

La base de données d’un chenil local s’agrandit de plus en plus et les bénévoles n’ont pas toujours le temps de référencer les images accumulées depuis plusieurs années. Un algorithme capable de classer les images en fonction de la race du chien présent dessus leur permettrait un gain de temps considérable. Ce projet faisait partie de la formation bac+5 Ingénieur Machine Learning. Durée du projet: 60 heures Mes missions: Réaliser un algorithme de détection de la race du chien sur une photo Comparer un réseau CNN manuel à un modèle utilisant le Transfer Learning en termes de temps de traitement et de résultats Données Les bénévoles n’ont pas le temps de réunir les images de leurs pensionnaires.

July 28, 2021 Lire

Suggestion de tags

StackOverflow, célèbre forum lié au développement informatique créé en 2008, comporte aujourd’hui plusieurs millions de questions concernant des milliers de sujets différents. Lors de l’écriture d’une nouvelle question, il est nécessaire d’indiquer jusqu’à 5 tags pour que la question soit correctement catégorisée parmi toutes les rubriques du forum, ce qui peut sembler difficile aux nouveaux utilisateurs. Ce projet faisait partie de la formation bac+5 Ingénieur Machine Learning. | Voir sur Github Durée du projet: 120 heures

May 20, 2021 Lire

Segmentation de clientèle

OLIST, une plateforme de vente en ligne brésilienne, souhaite une segmentation de sa clientèle que l’équipe marketing pourra utiliser lors de campagnes de communications.

April 13, 2021 Lire

Consommation énergétique et émissions de CO2

La ville de Seattle a pour objectif de devenir une ville neutre en carbone d’ici 2050. Pour y parvenir, l’équipe du projet doit étudier les émissions de C02 ainsi que la consommation énergétique des bâtiments non résidentiels. Des enquêtes minutieuses ont déjà été réalisées, mais elles sont coûteuses à obtenir. | Voir sur Github Durée du projet: 100 heures. Missions: Prédire la consommation d’énergie et les émissions de CO2 des bâtiments non résidentiels de Seattle.

March 1, 2021 Lire

Introduction au Machine Learning

De Développeur à Datascientist Suite à ma formation BAC+4 (RNCP II) Responsable en Ingénierie des Logiciels, j’ai entrepris d’apprendre la conception d’Intelligences Artificielles de manière autodidacte. Pour cela, j’en ai étudié les principaux concepts au travers de différents cours en ligne (dont certains avec un certificat de réussite à la clé). 1. Mathématiques J’ai vite rencontré un problème de taille : mon niveau en mathématique était insuffisant pour comprendre certain concepts de machine learning.

October 1, 2020 Lire

Formation Valoriser Son Image

Il s’agit d’une prestation collective individualisée (alternant temps individuels et temps collectifs) dispensée par Solerys.fr 📚👨‍🎓 Cette formation m’a permis : De revoir la notion de compétence (savoir, savoir-faire et savoir-être) De comprendre la notion de savoir-être professionnel et prendre conscience de son importance dans le processus de recrutement et de maintien en emploi D’identifier et intégrer les attentes des entreprises au regard d’un projet professionnel, du métier ou du secteur d’activité et de renforcer mes savoir-être professionnels en lien avec ces attendus D’identifier mes acquis en termes de savoir-être professionnel et d’apprendre à les valoriser et les transformer en atouts Nous avons été évalués trois fois durant cette formation grâce à la plateforme AssessFirst afin de quantifier notre progression.

July 6, 2020 Lire

Projets Deep Learning

Lors de mon apprentissage des concepts de différents modèles de Deep Learning j’ai eu l’occasion de les implémenter dans diverses études de cas dont certaines, plus concrêtes, ont retenues mon attention. 1. Diminution du taux d’attrition d’une banque Une banque a remarqué une hausse de son taux d’attrition et souhaite donc identifier le segment de sa clientèle le plus susceptible de partir vers la concurrence pour lancer une campagne marketing ciblée.

July 2, 2020 Lire

Certifications

Passionné par les nouvelles technologies, j’ai toujours été convaincu que l’apprentissage continu est essentiel dans un domaine aussi évolutif que l’informatique. Je prends plaisir à découvrir et maîtriser de nouvelles compétences, ce qui m’a conduit à suivre de nombreux cours en ligne (MOOC). Ces certifications témoignent de ma curiosité et de mon engagement à rester à jour. Vous pouvez retrouver mes certifications et suivre mon parcours d’apprentissage sur les profils suivants :

January 1, 2020 Lire

Harmonisation Mutuelles

Étude de cas: L’association inter-AMC (Assurance Maladie Complémentaire) souhaite une solution pour simplifier la mise en œuvre du tiers payant pour les prestataires de soins. Les fédérations de complémentaires se sont organisées pour proposer un cahier des charges permettant d’assurer un niveau minimum d’harmonisation des attestations et de permettre au prestataire de soins d’acquérir sans saisie les éléments ainsi définis. Ce projet a été réalisé dans le cadre d’un cours C# au CESI Alternance en équipes de 4 personnes : 1 chef de projet et 3 développeurs.

November 14, 2018 Lire