Mathis Nicoli

Accompagnement dans la réalisation d'automatisation de tâche grâce à l'IA. - RAKAM : Entrainement d'un LLM spécialisé dans le domaine du RSE. - Setec Energie Environnement : Détection et localisation de la mégafaune marine sur image aérienne (400m) - Groupe Beaumanoir : Automatisation des descriptions produits sur les plateformes de e-commerces via de l'IA Générative

Lutte contre la fraude documentaire par computer vision Mise en place du socle et détection de similarités visuelles via embeddings

Génération automatique de descriptions multilingues via LLM pour les plateformes de e-commerce Recueil du besoin, cadrage et gestion de projet

POC Détection et dénombrement de la mégafaune marine par vue aérienne (400m) Entrainement d'un premier modèle de classification binaire pour la présence d'oiseau et stratégie d'agrégation des résultats pour gain de temps métier Entrainement d'un second modèle de dénombrement des oiseaux type YOLO, RT-DETR Documentation des choix scientifiques, benchmark des stratégies et budgétisation

Mise en place d’un framework de fine tuning de LLM Mistral basé sur une approche QLoRA

Équipe NLP - Recette, Test et Débogage de la Refonte de Melusine Contribution à la refonte de Melusine, le framework de traitement automatique des emails MAIF : NLP, regex, règles métiers. Utilisation de Python, GitHub, Jenkins, Kafka, OpenShift, Pydantic, Sonar, Locust. Équipe de Computer Vision - Détection de Fraude Enrichissement du process actuel de détection de fraude basé sur l'OCR, l'extraction d'éléments clés et des règles métier. Co-conception et développement de la solution en fil de l'eau (initialement en batch) Développement back-end FastAPI (18 endpoints) pour IHM de gestion des factures et dossiers suspicieux. Technologies : Python, OpenCV, PostgreSQL, SQLAlchemy 2.0, Kafka, OpenShift, DBeaver, Docker, tests unitaires et d'intégration.

Outil d'aide à la décision dans la surveillance des organismes de l'aviation civile. SAS, SAS VA. Développement interne sur la visualisation de la quantification de l'attractivité des territoires, Le Cadran. Python, Dash.

Création d'une IA arbitrant du judo. Deep Learning, computer vision, cloud computing. Python, AWS.

Quantification de l'attractivité des territoires. Open Source, API, Python et Dash.

Amélioration de l'Enquête Financière Trimestrielle (QFS) - Divers études de paramètres sur SAS