Sylvain Louvet

Développement d’une application desktop de supervision et configuration d’équipements réseau communicants en UDP Conception d’une architecture distribuée combinant une application client sous Tauri (Windows) et un serveur backend en Rust (Linux) Implémentation d’une interface utilisateur dynamique avec React permettant la visualisation et le pilotage en temps réel des équipements Utilisation de Tauri comme mini-backend embarqué pour : - la communication UDP directe avec les équipements physiques - le relais des données vers l’interface - l’interaction avec les APIs distantes Développement d’un serveur API REST avec Axum pour la gestion des comptes, configurations et états système Mise en place d’une base de données SQLite pour un stockage léger et efficace Implémentation d’une communication temps réel via Server-Sent Events (SSE) pour la synchronisation des interfaces et notifications de changements Intégration de React Flow pour la visualisation des équipements et de leurs interactions Développement d’un système de gestion des utilisateurs avec 6 rôles distincts et interfaces adaptées selon les permissions Sécurisation de l’application avec authentification JWT et hash des mots de passe via Argon2 Mise en place de fonctionnalités clés : - supervision en temps réel des équipements - configuration dynamique des modules - gestion des comptes et profils - remontée de logs et événements en temps réel Gestion des contraintes techniques liées au temps réel, aux performances et à la communication réseau (UDP + SSE)

- Concevoir une application intuitive en Svelte permettant de reconnaître un déchet via une photo et d’indiquer lasolution de tri correspondante selon les consignes de la CUD. - Créer une interface cartographique référençant les points de collecte locaux (verre, textiles, etc.). - Fournir un backoffice personnalisable pour la gestion des données, des communautés et des éléments visuels. - Assurer une expérience fluide sur mobile, avec des ressources limitées. Recherche initiale de solutions IA embarquées - Test de Roboflow pour entraîner un modèle de reconnaissance d’objets (déchets) → écarté pour raisons de délai, complexité dataset, performance mobile. - Exploration de OpenCV.js pour la détection de contours et localisation d’objet → manque de précision et coût en ressources. - Expérimentations sur les couches convolutives d’un modèle IA pour tenter une détection visuelle avancée → trop lourd pour un usage mobile. Solution finale mise en production en Svelte - Intégration de l’API OpenRouter avec un modèle Gemini pour une reconnaissance efficace et rapide via prompt + image. - Le prompt contenait des exemples de déchets et leurs consignes locales pour garantir des réponses contextualisées. Fonctionnalités développées - Utilisation de Leaflet.js pour l’affichage cartographique des points de collecte (verre, textile, etc.). - Développement du backoffice en Svelte avec Supabase pour : o Modifier ou ajouter des exemples de déchets et solutions de tri o Gérer plusieurs communautés (charte graphique, consignes) o Authentification sécurisée pour l’accès au backoffice

- Développer les moteurs logiciels permettant l’exploitation des modèles IA sur différents environnements (embarqué et serveur). - Concevoir une application mobile de démonstration pour valider les capacités de création de signatures, d’authentification et d’identification. - Garantir la fiabilité, la stabilité et la maintenabilité du code via des tests et des outils d’analyse. - Travail en collaboration étroite avec les chercheurs IA - Interface des moteurs avec les modèles d’IA vocale (Rust/C++) : - Création de signature → audio en entrée, signature cryptée en sortie - Authentification → score de comparaison entre signature et voix - Identification → scores pour une liste de signatures - Analyse → extractions de métriques vocales, détection de deepfake Développement moteur (Rust & C++) - Moteurs embarqués et serveurs : - Développement en Rust pour la version serveur et mobile - Maintenance et corrections de bugs en C++, notamment des fuites mémoire (diagnostics via Valgrind) - Mise en place de l’intégration continue (GitLab CI/CD), tests unitaires Rust et C++ - Implémentation du système de compilation avec Bazel pour uniformiser la chaîne de build des moteurs Application mobile de démonstration (Android) - Conception d’une application Android en Kotlin : - Création de signature vocale - Authentification vocale - Identification de locuteur - Paramétrage - Intégration des moteurs compilés via Bazel (les moteurs étaient utilisés par l’application via une librairie intégrée dans le projet kotlin) Méthode agile : daily, utilisation de Jira pour la gestion de tickets/tâches, période de 15 jours pour effectuer les tâches, mise en production une fois par mois

Développement robotique (Rust, C++, ROS) - Apprentissage et mise en pratique des concepts de Domain-Driven Design (DDD) et architecture en oignon. - Collaboration avec une alternante sur la détection infrarouge (tests d’obstacles : distance d’arrêt, types d’objets, fiabilité capteurs). - Réécriture du noeud de détection d’obstacles en Rust (à partir d’un existant en C++), validé via schéma d’architecture et revue de code. - Conception du noeud de détection de collision : - Agrégation de données capteurs (infrarouge, LiDAR, odomètre ROS) - Détermination en temps réel des situations de danger et des zones à éviter (direction gauche/droite) - Amélioration de plusieurs fonctionnalités robotiques : - Suivi de personne, recharge autonome, pilotage à distance, etc. - Responsable de la gestion des états robotiques (standby, suivi, docking, remote...), en lien avec l’équipe plateforme. - Conception d’un noeud de cartographie autonome (Rust + Tokio), basé sur une machine à états asynchrone réactive à des événements. Plateforme applicative (Rust, Node.js, React) - Responsable du serveur de gestion d’appels (Rust / Actix Web) : - Gestion des rôles et permissions en temps réel pendant un appel - Intégration de Twilio, RabbitMQ, SQL, génération de tokens sécurisés Développement sur l’interface utilisateur embarquée (React, JavaScript, TypeScript) : - Services : lecture, jeux, quiz, appels, pilotage à distance… - Intégration et affichage des données robotiques temps réel (batterie, recharge, états) - Modifications du backend principal (Node.js / TypeScript / SQL) : - Gestion des utilisateurs et des authentifications - Mise à jour des pipelines GitLab CI/CD pour automatiser les tests et builds (robotique et plateforme) Méthode agile : daily, utilisation de Gitlab pour la gestion de tickets/tâches, période de 15 jours pour effectuer les tâches, mise en production tous les 15 jours

Création d'une IHM, permettant de localiser un outil situé sur des étagères (Python, Flask, Raspberry, RFID). Réalisation d'un prototype d'afficheur avec écran e-paper communiquant en NFC avec un téléphone (ESP32, C++)