Avr. 2026
Conception de la confidentialité d’une application de sécurité pour voyageurs, fondée sur le RGPD et les 7 principes du Privacy by Design de Cavoukian. J’ai anonymisé le jeu de données des utilisateurs et l’ai désidentifié avec ARX, puis rédigé la politique de confidentialité et les conditions d’utilisation, et conçu un écran de consentement opt-in/opt-out couvrant la base légale, les droits des personnes et la durée de conservation.
- Anonymisation
- Data Privacy
- GDPR
- Privacy by Design
Avr. 2026
Une application Java en couches qui charge des contacts et des étudiants depuis des fichiers CSV dans une base H2 embarquée, avec JDBC, le pattern DAO et une couche de services métier offrant un CRUD complet. Elle est couverte par neuf classes de tests JUnit.
- Backend
- DAO Pattern
- H2
- Java
- JDBC
- JUnit
Avr. 2026
Le solveur de notre équipe pour la Kaggle Week de l’EPITA, un défi inspiré de Hash Code consistant à ordonner des photos pour créer le diaporama le plus « intéressant ». Nous avons associé les photos portrait aux tags complémentaires avec deux pointeurs, indexé les cadres avec MinHash LSH pour éviter de comparer toutes les paires, et construit la séquence de manière gloutonne à partir du meilleur candidat LSH à chaque étape.
- Greedy Algorithm
- MinHash
- LSH
- Python
- Optimisation
Avr. 2025
J’ai implémenté l’algorithme VAT pour vérifier si un jeu de données présente réellement une structure en clusters avant d’appliquer un modèle de clustering, et rédigé un rapport analysant son fonctionnement.
- Clustering
- Data Science
- Machine Learning
- Python
- VAT
Févr. 2025
Une plateforme communautaire où les citoyens signalent des problèmes locaux comme des nids-de-poule, des fuites ou des lampadaires en panne, avec photos et localisation sur une carte OpenStreetMap. Les votes de la communauté fixent les priorités et chacun peut suivre l’avancement d’un signalement. Un panneau d’administration permet aux services de gérer les signalements et de suivre leurs délais de résolution, tandis qu’un classement récompense les utilisateurs actifs. Développée avec PHP, MySQL, JavaScript, Leaflet.js et Bootstrap.
Janv. 2025
Un modèle de prédiction des prix immobiliers qui va au-delà du notebook : je l’ai découpé en étapes réutilisables d’entraînement et d’inférence, puis packagé en module Python installable, en suivant les bonnes pratiques de clean code.
- Machine Learning
- Python
- Packaging
Janv. 2025
Une application web pour suivre l’argent prêté à des amis ou emprunté auprès d’eux. Un tableau de bord affiche les totaux et le solde net, et chaque transaction peut être soldée ou rouverte en un clic. Développée avec PHP 8.2 et MySQL 8.1, entièrement conteneurisée avec Docker Compose.
- Docker
- Finance
- MySQL
- PHP
- Web App
Nov. 2020 – Juil. 2021
Pour notre projet de fin d’études, nous avons créé une place de marché permettant aux agriculteurs indiens de vendre leurs récoltes directement à des acheteurs partout dans le pays. Les agriculteurs publient leurs produits avec un prix minimum, les acheteurs enchérissent et, une fois l’affaire conclue, des chauffeurs peuvent prendre en charge la livraison. La plateforme comprend une application web PHP, un client Android, la gestion des commandes et du transport, et une prévision des prix basée sur ceux de l’année précédente.
- PHP
- MySQL
- Android
- Marketplace
Oct. 2020 – Déc. 2020
Une place de marché web en PHP pour louer logements, électroménager, meubles et véhicules. Les utilisateurs filtrent par lieu et par prix, puis réservent l’article souhaité en quelques clics.
Oct. 2020 – Nov. 2020
J’ai exploré le jeu de données du Google Play Store pour identifier les caractéristiques qui influencent les notes des applications, puis construit un modèle de machine learning pour prédire la note de nouvelles applications.
Août 2020
Pendant mon stage chez Exposys Data Labs, j’ai utilisé le clustering K-Means pour regrouper des clients aux caractéristiques similaires, offrant une base plus claire pour le marketing ciblé.
- Customer Segmentation
- Data Science
Août 2020
À partir des données historiques de la Liga pour chaque équipe participante (buts marqués et encaissés, places dans le top 6, saisons disputées, meilleur classement), j’ai construit des indicateurs de performance et des visualisations pour comparer les équipes et estimer les prétendants probables au titre.
Juil. 2020
J’ai analysé les coûts individuels d’assurance santé et utilisé des tests statistiques pour identifier les caractéristiques client qui influencent significativement les primes, le type d’analyse qu’utilisent les assureurs pour fixer leurs tarifs.
- Data Science
- Statistical Analysis
- Statistical Learning
Juil. 2020
J’ai analysé un jeu de données d’achats Amazon avec pandas pour répondre à des questions métier sur le comportement et les habitudes de dépense des clients.
Janv. 2020 – Févr. 2020
Un dispositif qui surveille les yeux du conducteur et déclenche une alerte lorsqu’ils restent fermés trop longtemps. Après trois avertissements, il envoie automatiquement un message à un contact choisi pour signaler l’état du conducteur.
Oct. 2019 – Déc. 2019
Un prototype de compteur intelligent qui lit en direct la tension et le courant via des capteurs, calcule la puissance (P = U × I) et enregistre les mesures en base de données pour que les clients puissent suivre leur consommation en temps réel.
Sept. 2019 – Nov. 2019
Une application web avec une base de données relationnelle pour un magasin de détail, conçue pour gérer au même endroit les ventes et les mouvements de stock au quotidien.
Août 2019
Notre équipe a développé un modèle de machine learning visant à prédire la présence de troubles du spectre autistique à partir d’un ensemble de paramètres. Après la collecte et le traitement des données, nous avons entraîné le modèle sur les paramètres identifiés, puis l’avons rigoureusement testé, avec un score de précision élevé à la clé.
Sept. 2018 – Nov. 2018
Nous avons développé un prototype à petite échelle de système d’éclairage intelligent, conçu pour être déployé dans toute une maison. Équipé d’un capteur PIR (infrarouge passif), il détecte la présence humaine dans une pièce et ajuste l’éclairage en conséquence. Notre prototype démontre qu’il est possible de créer un éclairage économe en énergie, qui ne s’allume que lorsque c’est nécessaire.
Avr. 2018 – Mai 2018
J’ai conçu et développé un casier mobile intelligent basé sur la technologie RFID. Le casier offre une sécurité renforcée : l’utilisateur le déverrouille avec un badge RFID. Cette technologie représente une nette amélioration par rapport aux serrures traditionnelles, en apportant praticité, efficacité et tranquillité d’esprit : les utilisateurs savent que leurs objets de valeur sont en sécurité.
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