Expériences

UVSQ / INRIA Saclay · France

• Structuration, normalisation et analyse exploratoire de 13 jeux de données temporels issus de foyers connectés, couvrant des périodes d'enregistrement de 14 jours à 7 mois.
• Conception, entraînement et comparaison de modèles classiques (Random Forest, Decision Trees, KNN) et d'architectures de Deep Learning pour données séquentielles (CNN, RNN, LSTM, Transformers, sous PyTorch Lightning), dédiés à l'extraction de représentations, à la segmentation et à la classification d'activités.
• Mise en place d'un protocole rigoureux de validation croisée Leave-One-Day-Out avec métriques adaptées au déséquilibre de classes, et optimisation bayésienne des hyperparamètres via processus gaussiens (Scikit-Optimize).
• Développement d'une plateforme d'expérimentation et de visualisation sous Streamlit, conteneurisée avec Docker et déployée sur GCP (Cloud Run) pour le suivi collaboratif des résultats.

SouthPigalle · Paris, France

• Conception d'un schéma d'annotation (IOB/BIO) et constitution d'un corpus de slot filling par croisement de templates de phrases et d'une base de données relationnelle.
• Spécialisation du modèle RoBERTa (Hugging Face, Flair) pour l'extraction de slots et optimisation des hyper-paramètres via Optuna.
• Conteneurisation de l'inférence (FastAPI, Docker) et déploiement sur AWS (EC2) pour intégration directe dans le chatbot.

INSERM · Clamart, France

• Définition d'un schéma d'annotation TLINK et constitution sous Doccano d'un corpus annoté à partir de comptes rendus médicaux non structurés, dédié à la reconstruction de chronologies cliniques.
• Adaptation du modèle de langue CamemBERT (PyTorch, Hugging Face, Flair) pour l'étiquetage de concepts médicaux et la classification de leurs relations temporelles.
• Réglage fin du pipeline d'apprentissage (architectures d'étiquetage/classification, weight decay, learning rate) et développement d'une interface de visualisation interactive des chronologies patients (Streamlit, spaCy).