Pipelines ETL, architectures Lakehouse et tableaux de bord, avec une attention constante à la qualité des données.
Plateforme analytique multi-tenant, locale ou cloud : ingestion par Arrow Flight, stockage hybride DuckDB et Iceberg (MinIO/S3), transformations dbt et requêtes Trino.
Second cerveau IA auto-hébergé sur un serveur privé : sept services Docker Compose (LLM locaux avec Ollama, base vectorielle Qdrant, workflows n8n) reliés à un coffre Obsidian. Construit à partir du self-hosted AI starter kit de n8n.
Système multi-agents exécuté en local : huit agents spécialisés (planification, mathématiques symboliques, méthodes numériques, statistiques, bibliographie, relecture, rédaction, mémoire) et un RAG hybride vectoriel et lexical. Produit du code Python exécutable et des citations.
Modèle compartimental d'EDO non autonome de la contamination au chlordécone sous forçage saisonnier des pluies, avec une application Shiny pour simuler l'exposition humaine et des stratégies d'intervention. Code associé à une prépublication.
Application C++ de triage : un modèle Random Forest classe les patients en trois niveaux (critique, modéré, faible) à partir de leurs symptômes et facteurs de risque.
Classification du sentiment d'avis en représentation bag-of-words, avec des implémentations du Perceptron, de l'Average Perceptron et de Pegasos, un réglage des hyperparamètres et une interface Streamlit.
Modélisation et outils d'aide à la décision, orientation environnement et santé
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