Expérience Professionnelle
- Conception complète de la solution : du design produit à la mise en production
- Développement de modèles de deep learning pour la prédiction énergétique afin de mieux comprendre les besoins des entreprises
- Création d'une application mobile Flutter pour le contrôle et monitoring des équipements
- Implémentation sur Raspberry Pi pour une solution embarquée économique : Optimisation et réduction des coûts de la solution complète
- Résultat majeur : Réduction de 60% de la consommation des climatiseurs équipés
- Mission critique : contribution à la prévention de la crise électrique prévue pour 2026 à Maurice
- Développement d'un réseau de neurones embarqué basé sur architecture Transformer
- Analyse de séries temporelles avec contraintes de haute performance
- Implémentation pour du Keyword Spotting
- Étude d'un accélérateur low-cost pour IA adapté aux processeurs spatiaux
- Analyse de l'influence des défauts induits par perturbations
- Co-auteur d'une publication dans la revue Electronics
- Tests et mesures en laboratoire sur modules électroniques
- Définition, mise en œuvre et test d'un algorithme de calcul de la durée de vie d'un module électronique
Formation
Compétences Techniques
Langages
C/C++, Python, Dart (Flutter), HTML/CSS, JavaScript, Assembleur
IA & Deep Learning
Réseaux de neurones, Transformers, Séries temporelles, TensorFlow, PyTorch
Systèmes Embarqués
Linux embarqué, RTOS, Raspberry Pi, STM32, Arduino, ESP32
Mobile & Web
Flutter, Dart, HTML5, CSS3, Apps cross-platform Android/iOS
Outils & DevOps
Git/GitHub, Docker, VS Code, Eclipse, Android Studio
Protocoles & IoT
UART, I2C, SPI, LoRa, WiFi, Bluetooth, MQTT
Langues
Projets Personnels
Développement d'une application mobile Android/iOS complète avec Flutter
Conception et développement d'un site web responsive en HTML/CSS/JS pour une association locale
Vision par ordinateur, traitement d'image et contrôle moteur via UART. Algorithmes Python pour résolution optimale
Développement complet d'un système de numérisation 3D avec reconstruction automatique de modèles
Conception avec capteurs multiples, connectivité LoRa et interface web de visualisation en temps réel
Migration de Mynewt vers RIOT OS pour intégration LoRa sur plateforme STM32
Publication Scientifique
Leveugle, R.; Cogney, A.; Gah El Hilal, A.B.; Lailler, T.; Pieau, M. "Hardware Acceleration and Approximation of CNN Computations: Case Study on an Integer Version of LeNet." Electronics 2024, 13, 2709.
Compétences Transversales
Résolution de problèmes Communication efficace Adaptabilité Esprit critique Travail en équipe Souci du détail Apprentissage continu Gestion de projet