A développé un modèle entièrement pronostique de visibilité atmosphérique pour l'aviation basé sur les aérosols CAMS, les hydrométéores ERA5 et la loi de Beer-Lambert, puis l'a validé sur plusieurs millions d'observations METAR.
A conçu des chaînes complètes de traitement et d'analyse de données météorologiques et aéronautiques (METAR, ERA5, CAMS, NetCDF, GRIB) et automatisé les traitements en Python.
A développé des outils de validation statistique et catégorielle de modèles météorologiques (matrices de confusion, précision, rappel, F1-score, MAE, RMSE, biais, corrélation) ainsi que des tableaux de bord d'analyse.
A développé des API et des outils d'intégration permettant l'exploitation opérationnelle de modèles météorologiques dans des plateformes d'aide à la décision pour l'aviation.
A développé un prototype de nowcasting d'orages à partir d'images satellitaires SEVIRI intégrant la détection convective, le suivi des cellules orageuses et la prévision de leur évolution.
A développé des outils Python pour l'analyse de journaux de vol (DataFlash), l'attribution automatique des temps de passage sur points de cheminement (waypoints) et le traitement de données de télémétrie pour des essais en vol.
A participé au développement d'outils d'analyse de performances aéronautiques et de planification opérationnelle de missions en automatisant le traitement de données et les évaluations de scénarios.
A réalisé des études de faisabilité météorologiques pour des opérations aériennes innovantes, incluant l'évaluation de risques liés aux fronts, à la visibilité et aux conditions atmosphériques sur de longues trajectoires.
A automatisé des pipelines scientifiques de traitement, de validation et de visualisation de données, ainsi que le développement d'outils de reporting technique destinés aux équipes d'ingénierie.
