Projets d'apprentissage automatique

Assistant RAG pour Celebrity Cruises

Un assistant conversationnel intelligent pour les informations sur Celebrity Cruises, alimenté par la génération augmentée par récupération (RAG). Ce système combine des requêtes de base de données SQL avec la récupération de magasin vectoriel pour répondre aux questions sur la disponibilité des croisières, les prix, les horaires et les informations générales sur les croisières en utilisant LangGraph et LangChain.

Curation de métadonnées pour évaluer l'utilisation des LLM dans le contexte d'une revue systématique

Ce projet consiste à collecter les métadonnées d'articles dans des revues systématiques pour créer des jeux de données propres. Le programme développé effectue un nettoyage automatique, une définition et un alignement des données pour tous ces articles. Les jeux de données sont utilisés par un étudiant à la maîtrise affilié à Mila - Institut québécois d'intelligence artificielle pour évaluer l'utilisation des LLM dans la phase de sélection des revues systématiques.

Augmentation de données pour la segmentation de cellules

Développé des stratégies de recadrage intelligent et de génération de données synthétiques basées sur des GAN, mis en œuvre des augmentations adaptées aux modalités pour traiter la variabilité des images cellulaires multimodales, et intégré ces méthodes dans une architecture U-Net pour la segmentation cellulaire faiblement supervisée. Construit un pipeline d’entraînement complet avec une validation expérimentale initiale de 21 époques, établissant ainsi une base pour l’entraînement et l’évaluation approfondis des améliorations de segmentation.

Apprentissage automatique pour le meilleur pool NHL

Le projet impliquait l'extraction et le prétraitement des données des joueurs NHL en utilisant leur API, la prédiction des points de la saison actuelle avec des modèles d'apprentissage automatique, et la construction de l'équipe optimale en utilisant un algorithme Branch-and-Bound.

Évaluation comparative des performances des modèles NLP

Ce projet évalue et compare divers systèmes de classification de textes capables d'identifier les paraphrases entre phrases, testant la robustesse des modèles sur les jeux de données QQP et MRPC du corpus GLUE. De plus, le projet explore si un entraînement biaisé peut conduire à des performances biaisées et expérimente avec différents encodeurs pour identifier les plus performants et généralisables.

Compétition Kaggle sur la classification de textes

Ne connaissant pas le contexte et n'ayant qu'une matrice Bag-of-Words, nous devions prédire les étiquettes binaires de nouveaux documents. Nous avons développé une petite architecture pour organiser nos soumissions et notre meilleur modèle était un classificateur d'apprentissage d'ensemble utilisant un classificateur Naïve Bayes, un classificateur XGBoost et un classificateur SVM.

Projets divers

Détection automatique des voitures entrantes dans un stationnement

Système Arduino physique avec un capteur ultrasonique qui envoie des notifications mobiles via Telegram lorsqu'une voiture passe. Le système opérationnel sera déployé l'été prochain au vignoble Aux Volets Noirs.

FormAPI - Service d'email pour formulaire de contact
Production

Une API REST Flask sécurisée qui gère les soumissions de formulaires de contact via l'API Gmail. Dispose d'une authentification OAuth2 avec support double mode, déploiement Docker, et gestion intelligente des identifiants pour un développement local et des déploiements en production sans friction.

Site Web Portfolio Personnalisé
Vedette

Un site web portfolio personnel moderne et bilingue construit avec Astro 4.x, TailwindCSS et DaisyUI. Les fonctionnalités incluent un système de blog avec collections de contenu, une vitrine de projets dynamique, une chronologie CV interactive, le support multilingue (EN/FR), un formulaire de contact avec intégration API personnalisée, et un design entièrement responsive optimisé pour tous les appareils.

Conception et développement d'un site web en HTML5

Refonte du site web du vignoble Aux Volets Noirs en utilisant HTML5, CSS et Bootstrap pour acquérir de l'expérience sur ces technologies tout en travaillant à offrir la meilleure expérience utilisateur.

Développement d'un jeu mobile avec le moteur de jeu Godot

Développement d'un jeu mobile utilisant le moteur Godot nommé PewPewPew : un jeu de tir en vue de dessus où les joueurs survivent contre des hordes de zombies.

Développement d'un bot Discord en JavaScript

Développement d'un bot Discord en JavaScript pour Among Us, automatisant la mise en sourdine des joueurs et le changement de canal pour permettre aux joueurs morts de communiquer tout en écoutant les vivants.

Développement d'un jeu personnel en Python

Développement d'un jeu personnel en Python utilisant la bibliothèque Pygame : un jeu de plateforme 2D où les joueurs gagnent des pouvoirs supplémentaires à chaque niveau.

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