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Data Scientist et Statisticien titulaire d’un doctorat en Statistique de l’Université de Toulouse. Expert en modélisation statistique, apprentissage automatique, inférence bayésienne et analyse de données. Passionné par la valorisation des données et le développement de solutions innovantes à fort impact.
Ma thèse a été encadré conjointement par Prof. Clémentine Prieur (Université Grenoble Alpes), Prof. François Bachoc (Université de Lille), Dr. Miguel Muñoz Zúñiga et Dr. Sarah Bouquet (IFP Énergies nouvelles).
Je suis titulaire d’un double diplôme d’ingénieur de l’ENSAI (Data Science appliquée à l’industrie / Génie statistique) et de l’INSEA (Statistique et Economie Appliquée).
Mon parcours académique s’inscrit à l’interface entre statistique théorique et science des données appliquée, avec un intérêt croissant pour l’intelligence artificielle et la quantification des incertitudes.
Mes travaux de recherche portent sur le développement et la compréhension des modèles d’apprentissage automatique, en particulier leurs fondements mathématiques ainsi que leur implémentation.
Sur cette page, je souhaite partager mes apprentissages et projets en science des données et en intelligence artificielle.
“La concentration est le superpouvoir qui transforme vos intentions en résultats.”- Robin Sharma.
