Quentin Morelle

Reconnaissance automatique d’espèces par IA - Projet Autowing: Office Français de la Biodiversité (OFB) / Fédération Nationale des Chasseurs (FNC) Développement d’une solution innovante d’intelligence artificielle visant à automatiser la détermination de l’âge et du sexe des oiseaux à partir de photos, dans le but de faciliter le suivi scientifique de la biodiversité et les dynamiques des populations. -Création du jeu de données : Collecte et annotation de 10 000+ photos par des experts cynégétiques, constituant une base de données robuste pour l'entraînement des modèles. - Modélisation par Deep Learning : Conception d’une pipeline complète de traitement d’images (redimensionnement, segmentation, data augmentation) et développement de modèles de classification basés sur le Transfer Learning. - IA Explicable (XAI) : Utilisation des techniques GradCam et LIME pour auditer et valider les zones d’intérêt détectées par les modèles, garantissant ainsi la confiance des utilisateurs dans les prédictions. -Performance et déploiement : Atteinte d’un F1-score jusqu'à 90% selon les espèces sur les ensembles de test. Livraison des modèles optimisés au service informatique pour déploiement sur une infrastructure Cloud, assurant un accès aux utilisateurs finaux par une application mobile.

CNRS / LCMCP Classification de tissus biologiques, à l’aide du Machine Learning, à partir de leur signaux de photoluminescence. - Extraction des 9600 courbes et des labels. - Traitement des données afin de réduire le bruit des courbes. - Création de nouvelles variables pertinentes et réduction de la dimension de l’ensemble du jeu de données. - Séparation des jeux de données d’entrainement et de validation de manière stratifiée. - Modélisation et évaluation des performances. - Interprétabilité du modèle pour identifier les variables les plus importantes.

Etude de nouvelles cellules solaires photovoltaïques à base de pérovskites déficientes en plomb et iode. - Formulation de différentes compositions et évaluation des performances. - Optimisation des paramètres expérimentaux dans le but d'améliorer les rendements photovoltaïques. - Conclusion sur la possibilité d’un développement industriel.

Chef de projets scientifiques en charge des fonctions suivantes: -Transposition biomimétique: veille scientifique et technique, ciblage des fonctions biologiques pertinentes en lien avec un projet, rencontre avec des experts scientifiques. -Project management: préparation des rencontres clients et points pilotages projets. -Ressources humaines: recrutements de collaborateurs scientifiques. -Développement de l'entreprise: création d'un réseau, création d'outils internes, participation à des événements, salons.

Laboratoire Chimie de la Matière Condensée de Paris (LCMCP) / l'Oréal Etude et développement de pigments photoniques - Utilisation de la chimie sol-gel pour développer des pigments à base de silice. - Variation de la composition pour obtenir des poudres de différentes couleurs. - Etude de l’effet du milieu sur la couleur des poudres.

Laboratoire Chimie de la Matière Condensée de Paris (LCMCP) / Airbus Group / MAPAERO Elaboration d'un revêtement hybride piézochrome pour la détection d'impact sur substrats composites - Synthèse d'une matrice hybride organique-inorganique (sol gel) - Incorporation de pigments piézochromes au sein de la matrice - Dépôt par spray de la matrice sur des substrats aéronautiques puis séchage du revêtement -Caractérisation structural de la matrice et évaluation propriétés du revêtement (mécaniques, piézochromes, thermiques, adhérence)

Laboratoire de Chimie de la Matière Condensée de Paris (LCMCP) / Airbus Group / MAPAERO Hyrbid piezochromic coatings for impacts detection on composite substrate -Synthesis of hybrid matrices -Structural characterization of the matrices and selection of one matrix

Département de Chimie, nanostructures et interfaces conductrices d'électricité Séparation en longueur des nanotubes de carbone par Chromatographie d’Exclusion Stérique (SEC)