Barbados Traffic Analysis Challenge
Solution d’apprentissage automatique pour prédire la congestion routière à partir d’analyses vidéo. Détection YOLO, plongements VideoMAE et modèles d’ensemble.
Travaux
Tout ce que j’ai construit et que je peux montrer, du plus récent au plus ancien. La plupart sont ouverts sur GitHub ; les autres sont des systèmes clients que je peux décrire mais pas mettre en lien.
y = φ( ∑i wixi + b )
[un neurone artificiel, Rosenblatt 1958, The Perceptron]
Un neurone artificiel : il multiplie chaque entrée par un poids, ajoute un biais b et fait passer la somme dans une activation φ pour produire sa sortie. Seul, il ne peut séparer ses entrées que par une frontière linéaire, et ne peut donc pas apprendre le XOR, la limite que Minsky et Papert ont rendue célèbre en 1969. Empilés en couches, ces neurones dépassent cette limite, et ils sont la brique de base des réseaux profonds derrière beaucoup des projets ci-dessous. Ici, les trois entrées sont les domaines dans lesquels je travaille le plus : la vision, le langage et la parole.
2026
Mots-clésComputer Vision · Video Analysis · Machine Learning · YOLO
2025
Mots-clésData Engineering · APIs · Python
Traitement par lots des données Spotify
Projet Python d’extraction et de traitement des données de l’API Web de Spotify, avec authentification OAuth 2.0 et stratégies de pagination.
Mots-clésSpeech Processing · Low-Resource NLP · Hugging Face · ASR · TTS
MooreSpeechCorpora, boîte à outils pour la parole en mooré
Boîte à outils libre pour collecter, prétraiter, aligner et normaliser des données audio et texte en mooré, au service du TAL en langues peu dotées.
Mots-clésDeep Learning · Data Engineering · AWS · LLM · RAG
Tagantino AI - agriculture intelligente par données satellitaires
Pipelines ETL et modèles d’apprentissage profond pour prévoir les sécheresses à partir de données satellitaires, et aider les agriculteurs marocains à optimiser la ressource en eau.
Mots-clésBioinformatics · Machine Learning · Clustering · Healthcare AI
Partitionnement pan-cancer de données RNA-Seq pour l'identification de tumeurs
Partitionnement non supervisé de données d’expression génique par K-Means et DBSCAN, pour identifier automatiquement le type de tumeur à partir du jeu de données TCGA.
Mots-clésComputer Vision · VLM · Mobile App · Accessibility
WrinnnAI - assistant mobile par IA pour les personnes déficientes visuelles
Assistant mobile en flux continu, fondé sur la vision par ordinateur et le traitement de la parole, pour aider les personnes déficientes visuelles à se déplacer dans leur environnement.
2024
Mots-clésMachine Learning · Data Science · Energy · XGBoost
Prévision de la demande énergétique en Afrique - DataTour 2024
Solution classée 2e à la Coupe panafricaine des nations de data science. Modèles de régression prédisant la demande énergétique dans plus de 50 pays africains.
Mots-clésSpeech Recognition · NLP · Low-Resource Languages · Hugging Face
Affinage des modèles à adaptateurs MMS pour la reconnaissance de la parole en langues peu dotées
Scripts et utilitaires pour affiner les modèles à adaptateurs MMS (Massive Multilingual Speech) de Meta sur des langues peu dotées comme le mooré.
Mots-clésComputer Vision · VLM · Deep Learning · Hugging Face
Boîte à outils pour le modèle vision-langage Florence-2
Ensemble de notebooks pour le VLM Florence-2 de Microsoft : inférence, auto-étiquetage des données et affinage pour diverses tâches de vision par ordinateur.
Mots-clésDeep Learning · Signal Processing · PyTorch · Audio
Classification de signaux radio
Modèle d’apprentissage profond classant des signaux radio à partir de leurs spectrogrammes, en PyTorch et par apprentissage par transfert.
2023
Mots-clésDeep Learning · GANs · PyTorch · Generative AI
Réseaux antagonistes génératifs (GAN)
Implémentation d’un GAN convolutif profond en PyTorch, pour générer des chiffres manuscrits réalistes à partir du jeu de données MNIST.