Vision et systèmes embarqués
Vision par ordinateur, détection d’anomalies, capteurs et traitements en temps réel. Le choix de l’architecture dépend de la latence, de l’énergie et de la connexion disponibles.
L’IA, du prototype
aux essais sur le terrain.
Ingénieur indépendant en IA et systèmes embarqués.
Je conçois et teste des systèmes associant logiciel, électronique et contraintes réelles. Vision, voix ou recherche documentaire : partons de votre besoin pour mettre une solution à l’épreuve.
Construire pour comprendre. Tester pour savoir.
Du banc d’essai à l’eau.
Un projet concret pour montrer comment je relie logiciel, électronique et essais.
BREmote et Tow
J’ai contribué au mode de suivi automatique FollowMe, testé sur une voiture radiocommandée avant les essais sur l’eau.
J’ai aussi développé une application Apple Watch pour suivre la tension, le courant, la température et les alarmes du contrôleur de moteur.
Un prototype en cours d’essai. Le comportement du système doit rester compréhensible et maîtrisable par l’opérateur.
Voir les éléments du prototype ↓
Les sujets sur lesquels
je peux intervenir.
Voix et recherche documentaire
Transcription audio, recherche dans vos documents et assistants capables de citer leurs sources. Des résultats que l’on peut examiner et vérifier.
Intégration logiciel et matériel
Interfaces logicielles, automatisations, cartes ESP32 et impression 3D. Relier les composants pour construire un système utilisable et laisser la main à l’opérateur.
Un modèle ne fait
pas un produit.
La caméra, la batterie, le réseau, l’opérateur et le résultat attendu font partie du même problème. Le logiciel, le matériel et l’usage se pensent ensemble.
- Partir des contraintesComprendre le besoin, les données et les conditions d’utilisation.
- Construire et mettre à l’essaiConfronter les choix techniques à des situations réelles.
- Mesurer et ajusterRevenir aux observations et aux journaux pour améliorer le système.
L’atelier nourrit
ma pratique d’ingénieur.
DonkeyCar, aéromodélisme, foil : mes projets m’ont appris à composer avec les contraintes du monde physique. En 2017–2018, j’ai fait une césure d’un an pour me former à l’apprentissage profond (deep learning).
Une pièce imprimée, un support de caméra ou un boîtier rendent une idée testable et plus simple à entretenir. J’applique cette attention à l’intégration des systèmes d’IA.
Voir les prototypes de l’atelier ↗
Quel système voulez-vous construire ?
Parlons de vos données, de vos contraintes et du premier essai à mener.