Cedric Lejard

POC, définition et implémentation d’algorithmes, entraînements de modèles de deep learning, préparation de démonstrateurs, suivi de recherche et test du code associé. Recueil, compréhension et synthèse des besoins spécifiques métier pour l’implémentation d’une solution IA d’automatisation de tâches métiers. (Par exemple : inspection réglementaire d’installations électriques). Architecture et implémentation de l’outil (donnée synthétique, modèles IA, hybridation logicielle) Exploitation de Large Language Models pour extraction d’informations documentaires : test de modèles, spécialisation/fine-tuning, architecture globale d’appel et hybridation logicielle. Tests et itérations en qualité de l’outil. Vision 3d pour la robotique : dimensionnement, calibration intrinsèques/extrinsèques, modélisation et mise en œuvre de matériel d’acquisition de scènes en 3d (multi caméras). Exploitation des données 3d par les méthodes classiques (registration). Deep learning sur les nuages de points pour la segmentation de scène 3d. Détection d’objets dans une scène 3d, segmentation de types d’objet et d’instances. Estimation de la pose des objets (6dof : 6 degrees of freedom) Capture de mouvement dans le domaine du sport : Exploitation des données issu d’un système de capture de mouvement basé sur des centrales inertielles : définition du protocole de mesure, traitement du signal (fusion des capteurs de l’imu), zupt (zero-velocity update), exportation vers un simulateur biomécanique (opensim) Veille technologique sur l’état de l’art dans différent domaine du deep learning (imagerie médicale, robotique, 3d, AI on the edge)

2018-2022 : Ingénieur Système, Senseurs inertiels : Expertise sur la modélisation de la chaîne de mise en œuvre du senseur. Modélisation et Correction des défauts de mise en œuvre. Traitement du signal (Filtre de Kalman, estimations paramétriques 2013-2018 Ingénieur Optronique Mission – assurer l’ingénierie système et le support au flux de modules optroniques Modélisation, caractérisation et spécification de performance de modules imageurs IR thermique (refroidis/non refroidis), visibles (jour/bas niveau de lumière) et microdisplays Définition des protocoles de calibration selon les exigences clients sur la qualité image visée Conception de moyens de test (instrumentation & logiciels) en R&D et production Assistance fabrication, support au flux, expertise des faits techniques en production

Établissement d'un modèle d'estimation de portée pour les équipements optroniques à base de tubes à intensification de lumière. Mise en place de tests psychovisuels innovants pour le test de ces équipements et la promotion des nouveaux produits dans une logique « user-in-the-loop », aboutissant à l'implémentation d'une méthode reconnue d'un institut de recherche néerlandais. Modélisation physique de la formation d'image dans les tubes intensification de lumière : calculs électromagnétiques et trajectoires électroniques dans les tubes à vide