University of West Florida · 2024–2025
Analyse de Séries Temporelles du S&P 500
Séries Temporelles · Finance · R
Modélisation des prix journaliers du S&P 500 (2014–2020) avec des modèles ARIMA, ARMA, GARCH et un modèle hybride ARMA-GARCH. Tests de stationnarité (ADF), détection des effets ARCH, analyse ACF/PACF et sélection de modèles par AIC/BIC.
Prévision de la volatilité et estimation du Value-at-Risk (VaR) adaptatif en période de crise (COVID-19)
ARIMA / GARCH
Séries Temporelles
Value-at-Risk
R
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University of West Florida · Printemps 2025
Diagnostic Cancer du Sein par Clustering Non-supervisé
Machine Learning · Médical · Python
Analyse exploratoire du Wisconsin Breast Cancer Dataset par méthodes non-supervisées : K-Means, GMM, Clustering Spectral, DBSCAN et ACP. Identification de clusters tumoraux significatifs sans étiquettes prédéfinies, comparé aux approches supervisées (SVM).
Clusters diagnostiques identifiés · Efficacité des méthodes non-supervisées démontrée en contexte médical
K-Means / GMM
ACP
Clustering
Python
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University of West Florida · Automne 2024
Classification d'Images par CNN (AlexNet)
Vision par Ordinateur · Deep Learning · PyTorch
Fine-tuning d'un réseau AlexNet pour la classification multi-classes robuste d'images. Atteinte de +85 % de précision sur CIFAR-10 et datasets fleurs. Amélioration de la généralisation via dropout, optimiseur Adam, transfer learning et augmentation de données.
+85 % de précision sur CIFAR-10 · Généralisation améliorée par transfer learning et augmentation
CNN / AlexNet
PyTorch
Transfer Learning
CIFAR-10
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University of West Florida · Été 2025
Détection d'Anomalies dans les Logs de Cybersécurité par LSTM
Deep Learning · Cybersécurité · Python
Conception et implémentation d'une solution de Deep Learning basée sur des réseaux LSTM pour détecter les événements anormaux dans des logs d'infrastructure télécom réels. Pipeline de prétraitement robuste : parsing des logs système, encodage des variables catégorielles, fenêtrage temporel et normalisation de séries temporelles multivariées. Construction d'un autoencodeur LSTM non-supervisé pour modéliser le comportement normal et détecter les déviations via l'erreur de reconstruction.
Haute précision de détection par optimisation des seuils (precision-recall) · Validation par ROC-AUC et F1-score
LSTM Autoencoder
Anomaly Detection
Cybersécurité
Python
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Polytech Angers · Projet Modélisation
Game of Robot | Conception Basée Modèle
Systèmes Embarqués · SCADE Suite · Machines à États
Conception et implémentation de la logique de contrôle d'un robot via SCADE Suite. Modélisation du comportement système par machines à états et programmation synchrone. Simulation des réponses système et validation du comportement fonctionnel sur plusieurs scénarios.
Comportement fonctionnel validé · Logique de contrôle robuste modélisée et simulée
SCADE Suite
Machines à États
Prog. Synchrone
Systèmes Embarqués
Polytech Angers · Projet Sûreté Fonctionnelle
Étude de Sûreté Fonctionnelle | Steer-by-Wire
Sûreté Fonctionnelle · Automobile · Analyse des Risques
Réalisation d'APR, AMDEC et AdD sur un système de direction Steer-by-Wire automobile. Identification des événements dangereux et évaluation des scénarios de défaillance. Élaboration d'un Safety Case démontrant la conformité aux principes de sûreté fonctionnelle.
Safety Case complet élaboré · Conformité aux principes de sûreté fonctionnelle démontrée
APR
AMDEC / AdD
Safety Case
Sûreté Fonctionnelle
