Guillaume Jeffroy

Spinoff issue du LAAS-CNRS, Senscell Biosystems valorise une technologie de biopuces à nanoélectrodes capables d'enregistrer l'activité électrique de cellules vivantes sur des dizaines de canaux en parallèle. Je rejoins la société à ses débuts pour concevoir et développer de A à Z l'outillage logiciel d'exploitation de ces données.

Le projet avance en continu par mini-POC successifs : chaque fonctionnalité est d'abord prototypée et validée de façon isolée avant d'être intégrée à l'outil principal. 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 :

-Navigation et playback: parcourir librement n'importe quelle fenêtre temporelle d'une acquisition longue, rejouer canal par canal ou sur toute la grille d'électrodes, sans attendre le chargement du fichier entier.

-Visualisation de la grille: vue heatmap calquée sur la disposition physique de la biopuce pour identifier en un coup d'œil les zones actives, les électrodes silencieuses ou les artefacts.

-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 par canal et par session, 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 et le rendu des visualisations s'exécutent en arrière-plan pour garantir une interface fluide et réactive, même sur des acquisitions volumineuses — un impératif pour que l'outil soit réellement utilisable au quotidien en contexte expérimental.

Conception d'un agent conversationnel pour génerer et analyser des signaux temporels. L’objectif est de rendre l’exploration et le traitement du signal accessibles: 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 multi-modèles (LLM, Sentence Transformers) 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