MLOps への取り組み: エネルギー分野における複雑な文書向けのインテリジェントな自動処理システムの設計、導入、産業化。

• PDF、画像、フォームにわたる自動ドキュメント分析のために設計および工業化された ML パイプライン。
• Textract、Rekognition、ADK、AgentCore を使用したドキュメント処理用に特化した AI エージェントを設計しました。
• Lambda、Step Functions、DynamoDB を使用したスケーラブルなクラウド アーキテクチャ上でモデルをデプロイ、自動化、監視します。
• CloudWatch、SNS、SQS によるシステムの堅牢性を向上させるために、実稼働アラートおよび監視メカニズムを実装しました。
• 複雑な自動化の課題に対して技術的なリーダーシップを発揮。

NeuRoam プロジェクト: 日常生活の行動データを収集および分析するためのプラットフォーム。

• NeuRoam 用の Web アプリケーション、API、モバイル アプリケーションのフルスタック開発。
• 統合された AI モデルにより、地理位置情報データから時空間の洞察を抽出します。
• GitHub と Docker を使用した CI/CD パイプラインのセットアップ。
• GDPR への準拠と健康データ管理のための CNRS 要件。
• プラットフォームの導入に向けたユーザーのトレーニングとサポート。

BrainWatch プロジェクト: ディープテクノロジー研究の税額控除プロジェクトのために、人間の行動を解釈する AI システムを設計しました。

• CIR、フレンチテック、BPIプログラムを通じて希薄化しない資金を確保。
• データ駆動型の運用のためにスケーラブルな AI インフラストラクチャを設計しました。
• マルチモーダル行動分析プラットフォーム BrainWatch を開発。
• 自動化された CI/CD パイプラインと GDPR コンプライアンスの実践を実装しました。
• AWS 上の最適化されたデータ処理パイプライン。

AGPA プロジェクト: エージェント対患者の社会的表現の神経基盤に関する研究。

• fMRI および EEG データ用の ML および深層学習モデルを展開しました。
• 脳と行動の相互作用を研究するために数百万のボクセルを分析しました。
• 複雑なマルチモーダル時系列を処理します。

研究プロジェクト: 仮想現実におけるエピソード記憶メカニズムのモデル化。

• 数百万のデータポイントにわたる fMRI と行動データを分析しました。
• データ収集用のモバイルアプリケーションを開発しました。
• 実験結果を視覚化するための Web インターフェイスを構築しました。
• AWS および CRNL リソースを使用したハイブリッド クラウド インフラストラクチャを導入。
• その結果に基づいて 3 つの科学論文を発表しました。

HUBBLE Learn プロジェクト: e ラーニング トレースに基づく行動観察。

• 医学生の行動データを収集し、分析しました。
• 学習成果に対する教育戦略の影響を評価しました。
• インタラクティブなダッシュボードと専用データベースを設計しました。

たまごクール プロジェクト: デジタル テクノロジーの教育的利用に対する意識を高めるためのデジタル ゲーム。

• トレース データ処理を通じて、シリアス ゲームの導入ダイナミクスを分析しました。
• ユーザーの行動をセグメント化するためのクラスタリングと ML アプリケーション。
• ユーザーエクスペリエンスと教育効果を最適化するための推奨事項を作成しました。

LENA プロジェクト: 幼児向けの音声認識システムの検証。

• フランス語を話す子供の口頭発表の処理と分析。
• 子ども特有の音声特性に適応した堅牢な NLP モデルを開発しました。
• 研究および治療の文脈においてシステムが科学的に検証されました。

ASTERISK プロジェクト: CPAM 通信管理用の IPBX の展開。

• CPAM 代理店向けに Asterisk を使用した IPBX ソリューションを導入しました。
• ルーター、VLAN、VMware 仮想化による最適化されたネットワーク。
• ネットワークおよび通信インフラストラクチャの技術サポートとメンテナンスを提供します。