Guillaume Jeffroy

Spinoff issue du LAAS-CNRS, Senscell Biosystems valorise une technologie de biopuces à nanoélectrodes capables d'enregistrer l'activité électrique de neurones vivants sur des dizaines de canaux en parallèle, comme le capteur d'un appareil photo. Je travaille avec la startup depuis ses débuts pour concevoir et développer le logiciel d'exploitation de ces données.

Le projet a commencé par un succession de mini-POC pour identifier la stack adapté. Chaque fonctionnalité est d'abord prototypée, discutée et validée de façon isolée avant d'être intégrée à la version de production. Cette approche permet de livrer un logiciel utilisable à chaque étape, de réduire les risques d'intégration et d'ajuster les choix au fur et à mesure que les besoins scientifiques se précisent.

Le logiciel couvre aujourd'hui l'ensemble du flux d'exploitation, et s'enrichit au fil des expériences :

-Visualisation en temps réel: parcourir librement l'enregistrement comme sur un lecteur vidéo, en identifiant automatiquement des évenements.

-Nettoyage du signal: prétraitements automatiques adaptés au profil de bruit spécifique à chaque expérience, avec possibilité d'ajustement manuel.

-Analyse et export: statistiques de synthèse, figure de mérites, graphes et données exportables vers Excel ou formats structurés pour la communication des résultats.

-Traçabilité: chaque analyse est enregistrée avec ses paramètres et ses résultats, pour pouvoir être retrouvée, rejouée sur de nouvelles données ou comparée entre expériences.

Les calculs lourds sont efficacement traités grâce à un effort d'optimisation et aux performances du langage choisi (Rust). Le rendu des visualisations s'exécute en arrière-plan pour garantir une interface fluide et réactive — un impératif pour que l'outil soit réellement utilisable au quotidien et aide les biologistes et neuroscientistes à exploiter les données.

L’objectif est de rendre l’exploration et le traitement du signal accessibles en utilisant des agents IA pour traduire des demande metier en analyse complexe via l'utilisation d'outils dédiés; on peut décrire ce qu’on veut faire en langage naturel, et l’agent guide l’utilisateur puis lance les bons outils (simulation, filtrage, détection d’événements, analyse temps‑fréquence).

Le projet met fortement l’accent sur la performance et l’interactivité: ClickHouse est utilisé pour stocker et interroger efficacement de grandes séries temporelles, Julia exécute les calculs lourds (simulation de signaux, DWT multi‑bandes, pipelines de filtrage, détection de spikes), et uPlot assure une visualisation web rapide et stable même sur des volumes importants. L’ensemble est orchestré via un backend FastAPI avec streaming temps réel (SSE) et une interface chat/action qui permet d’enchaîner les analyses tout en gardant une expérience utilisateur claire.

Agent outillé: simulation, diagnostic, filtrage, DWT, détection de spikes

Stack perf: ClickHouse (data), Julia (compute), uPlot (viz), FastAPI + SSE (temps réel)

Cohérence des résultats: gestion raw/clean et invalidation/purge ciblée des analyses lors de recalculs

Gestion produit: authentification utilisateur, création/gestion de projets, historique de conversation et préférences persistées par projet/utilisateur

Conception et développement d'une plateforme de traitement massif de documents RH (CV, fiches de poste, fiche formation, offre d'emploi, ..) en formats hétérogènes (PDF, DOCX, Excel). Le système extrait, structure et harmonise automatiquement les informations clés grâce à des pipelines IA et des workflows parallélisés.

L'architecture repose sur des microservices découplés (FastAPI / Prefect), déployés en conteneurs sur infrastructure cloud française (Scaleway), avec stockage objet S3 et un dashboard de suivi temps réel. Un mécanisme de checkpoint assure la reprise automatique sur erreur, permettant un taux de succès proche de 100 % sur plus de 10 000 documents traités.

Conformité RGPD assurée nativement par un pipeline d'anonymisation et de détection PII intégré au flux de traitement.

Python · FastAPI · Prefect · LLM · Sentence Transformers · Docker · Scaleway · React