Louis THIN

Data : - Développement d’une pipeline d’extraction et de nettoyage de données multi-sources (python pandas, SQLite). - Analyse exploratoire et création de KPI et dashboards PowerBI pour identifier les leviers d’amélioration du processus de maintenance de moteurs d’aviation civile. - Mise à jour d'outils déjà existants pour les rendre automatisables (python) - Déploiement sur VM pour automatiser la mise à jour de source powerBI. Développement : - Mise à jour de logiciel interne pour objectif de le rendre automatisable IA : - Benchmark de modèle de classifieurs pour cas d'analyse de texte - Nettoyage de dataset, entrainement, mise à disposition d'outils pour utiliser le modèle via son inférence. - Réalisation d'agent pour mettre en place des automatisation et réduire la charge de travail sans plus-value Le projet auquel je suis attaché a permis d'augmenter le taux de validation de procédure de maintenance d'aviation civile de +17%.

Projet de fin d'étude en collaboration avec l'institut Agro Dijon Développement d'un modèle NLP de classification pour associer des descriptions textuelles de symptômes à des maladies dans le milieu viticole. - Elaboration de dataset - Benchmark de plusieurs modèles - Proof of concept et discussions pour industrialisation - Rédaction de rapports pour suivi

Réalisation d'un projet de détection d'animaux en environnement agricole, incluant la classification des comportements (debout, assis, en train de manger). Collecte, annotation et traitement d'images afin de constituer un dataset adapté aux besoins du modèle. Entraînement et optimisation d'un modèle YOLO, en conditions réelles, avec un suivi des métriques de performance et des ajustements continus selon les résultats.

- Prise de commande, service en salle - Maintenance sur machines - Adaptabilité en contexte international