Project Lead Data

Fondateur d'une startup pilotant des projets data, industrialisant des modèles ML/DL et formant des équipes à la modélisation et la prise de décision.

• A défini les cas d'usage data, cadré les besoins métier et piloté la priorisation et le suivi de la valeur attendue.
• A structuré et gouverné les données : conception des pipelines de collecte, prétraitement, modélisation et monitoring.
• A piloté de bout-en-bout : formulation du problème, intégration en production et suivi des performances.
• A conçu des outils d'aide à la décision (tableaux de bord, alertes) et communiqué les résultats aux parties prenantes.
• A formé en modélisation data et aide à la décision, coachant des projets data en contexte académique et professionnel.

Intervention de 2 jours auprès d'étudiants en communication et management pour les former à la modélisation data et à la prise de décision.

• A coaché des projets data : accompagnement des étudiants sur la modélisation et l'utilisation des données pour la prise de décision.
• A animé des sessions pratiques orientées cas d'usage réels.

Pilotage de projets R&D data en contexte industriel, coordination des équipes R&D, opérationnelles et IT sur l'optimisation énergétique et la maintenance prédictive.

• A assuré le pilotage transverse de projets data : coordination entre équipes R&D, opérationnelles et IT, de l'analyse des cas d'usage à la livraison en production.
• A mené l'analyse et la priorisation des cas d'usage data, défini le cadre d'arbitrage et suivi la valeur réelle délivrée.
• A structuré les données et les flux : conception des schémas de données, fréquences, qualité et contrôle des modèles.
• A développé une approche hybride physique + Machine Learning avec modélisation, simulation numérique et contrôle prédictif, réduisant de 40 % la consommation énergétique.
• A mis en place la maintenance prédictive : détection d'anomalies sur séries temporelles, anticipation de pannes, suivi et amélioration continue des performances.
• A industrialisé en production : mise en place du monitoring, détection de drift, communication des résultats et vulgarisation auprès des interlocuteurs non techniques.

Modélisation mathématique et simulation pour la sécurité incendie, travail sur l'analyse de données expérimentales et le développement de modèles livrés aux équipes opérationnelles.

• A collecté, prétraité et analysé des données expérimentales exploratoires (bases de données de feux).
• A développé des modèles mathématiques de simulation (équations différentielles ordinaires, modélisation physique) livrés aux équipes opérationnelles.
• A créé des interfaces de visualisation Python (Tkinter, Matplotlib) et documenté les livrables data.

Thèse en biostatistiques portant sur la modélisation dynamique de données biologiques complexes (~100 variables), en coordination avec des biologistes et agronomes.

• A conçu et analysé des expérimentations statistiques sur données biologiques complexes, validé avec biologistes et agronomes.
• A réduit de 50 % la complexité de modèles dynamiques sans perte de robustesse via réduction de dimension, identification structurelle et analyse de sensibilité.
• A publié les résultats, encadré des stagiaires et assuré 330 heures d'enseignement universitaire (statistiques, modélisation).