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Études de cas

Trois chantiers qui résument ma façon de travailler

Produit SaaS, migration de données et logiciel critique. Les détails confidentiels restent protégés, mais le problème, mon rôle et les décisions peuvent être expliqués clairement.

Contribution logicielle au CETU — référence officielle

Logiciel d’éclairage de tunnels

Situation

Un logiciel technique de dimensionnement doit préserver ses règles métier, rester compréhensible et répondre à des contraintes de calcul et de rendu.

Contribution

J’ai contribué à la modernisation du logiciel avec C++, Qt et Python, autour des calculs, de la simulation, du rendu et de l’expérience utilisateur.

Avant de réécrire, il faut cartographier ce qui ne doit pas casser, mesurer les chemins critiques et moderniser progressivement.

C++QtPythonLinux embarquéSimulation
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Projets publics · GitHub

AI Models & My GPT-2

Situation

Comprendre un modèle d’IA demande de relier l’architecture, l’entraînement, l’évaluation et les limites observées.

Contribution

Ces dépôts publics documentent des expérimentations en Python et PyTorch, dont une implémentation de GPT-2 et des pipelines d’entraînement ou d’évaluation.

Un prototype utile expose ses hypothèses, ses jeux de tests et ce qui reste à vérifier avant une intégration métier.

PythonPyTorchLLMÉvaluation
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Projet public · GitHub

AREA

Situation

Des workflows répartis entre plusieurs outils deviennent difficiles à maintenir lorsque les interfaces, les données et les automatisations divergent.

Contribution

Le projet public explore une application d’automatisation reliée à des interfaces web et mobiles, avec APIs Python et composants React.

La valeur vient de la clarté des contrats entre outils, de l’observabilité et d’un périmètre d’automatisation contrôlé.

FastAPIPythonNext.jsReact Native
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Un projet en tête ?

Identifions la première étape utile.

Envoyez-moi le contexte, le blocage actuel et votre échéance. Je vous répondrai avec une première proposition concrète.

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