Je suis actuellement doctorant en informatique. Je travaille sur la détection et classification des perturbations de la forêt par imagerie satellite en utilisant des algorithmes de Deep Learning. Mon travail comprend la création d'une base de données et l'entraînement de réseau de neurones pour réaliser les tâches citées plus haut.
CTrees est une organisation à but non lucratif qui suit l'évolution du carbone dans chaque arbre de la planète. Dans le cadre de mon doctorat, je contribue à la cartographie des perturbations forestières en Europe.
J'interviens dans le département de Génie Civil en Master 1 pour un module d'initiation à la Data Science. Je m'occupe principalement des cours sur les réseaux de neurones convolutifs.
J'ai été Data Scientist dans l'équipe Biomass où j'ai développé un réseaux de neurones convolutif capable de segmenter les images satellites Sentinel-2 et Landsat-8 afin de produire des cartes d'utilisation des terres . J'ai également travaillé sur l' analyse des cultures agricoles pour détecter des anomalies (sécheresse, jachère) et reconnaître les cyles de production des plantes.
J'ai été Data Scientist à l'Hypercube, qui est la cellule de recherche du groupe AREP. J'ai développé un algorithme d' optimisation de la conception des gares pour trouver le meilleur compromis entre confort thermique, coût financier et émissions de GES. Un algorithme génétique couplé avec le moteur de simulation physique Energy+ ont été utilisés.
