About Vincent
Docteur en Physique, avec une importante expérience de programmation (20 ans) et de conseils (14 ans, depuis 2006) sur des sujets scientifiques avancés, avec une formation de Centrale Supelec - OpenClassrooms en data sciences, je suis intervenu récemment sur plusieurs projets stratégiques:
1°) Développement d'un algorithme de machine learning pour la prédiction des cours financiers,
2°) Tarification dynamique pour une grande surface,
3°) Audit des algorithmes de pricing d'une grande banque,
4°) Analyse d'un réseau de consommateurs à des fins de marketing ciblé,
5°) Développement d'un moteur de détection de données erronées avancées.
A l'aide des outils des data sciences, je peux vous aider à extraire et visualiser des données pertinentes, à repérer des failles ou des anomalies et finalement à définir des actions ciblées pour améliorer votre business. En mathématisant vos objectifs et vos contraintes, je peux formaliser rationnellement vos problèmes de stratégies et rechercher les meilleures solutions accessibles en fonction des données disponibles. Vous disposerez alors de solutions optimales en profitant des dernières avancées des méthodes d'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle.
Mon expérience, ma formation initiale en physique théorique et les calculs intensifs sur les supercalculateurs du CNRS, me permettent aussi de vous accompagner pour auditer, rationaliser, refondre, accélérer ou améliorer vos algorithmes (en Python, R, Matlab, Java, C++ ou dans d'autres langages).
English
Fluent
French
Native or bilingual
Can work on-site
Paris 7e Arrondissement (up to 50km), Paris (up to 100km), Caen (up to 100km)
Experience
- Atout FranceDirecteur de R&D I.A.PUBLIC SECTORAugust 2021 - February 2022 (7 months)Paris, FranceAutomatisation du reporting et du système de recommandation et de prévision des flux touristiques d'Atout France à l'aide d'une application Web et d'algorithmes l'intelligence artificielle (Direction d'une équipe de 2 ingénieurs IA pour l'automatisation et la R&D en IA).Prévision des flux touristiques en France. Intégration des effets du COVID, de la saisonnalité, des recherches de voyage au sein des moteurs de recherche, des avis des voyageurs… à l’aide de réseaux deep learning en Python/Keras (CNN, LSTM…)Performance: 3 mois de prévision fiable avec une marge d’erreur de 10 à 15%
- La Compagnie Generale de ParisHead of R&DE-COMMERCEFebruary 2021 - December 2021 (11 months)Paris, FranceDirecteur de l'équipe de data scientists pour développer une IA capable d'identifier les sites de e-commerce frauduleux et d'un comparateur de prix sur l'ensemble des produits disponibles en ligne.Performance: 99,7% de détection des fraudes
- Air LiquideData Scientist for Innovation & Growth Strategy TeamCHEMICALApril 2019 - September 2019 (6 months)Paris, FranceDesign of new business model, with the objective of providing a first illustration of final deliverables, possibly on a different country than the target deployment country. It help business team refine the analysis and visualisation they need to support their decision making.● Formulate and iterate over hypothesis with business team● Set-up back-testing methodology● Run first simulations of impact on revenues and profitability if x% of customers would have turned to the new revenue model with different price points● Visualisation of resultsIterate over back-test tool on target country and refined business model. The objective is to benchmark different business models with different price points regarding their impact on revenues and profitability.● Integrate target countries data (2 different countries)● Implement back-testing methodology as specified during PoC● Collaborate with business teams to help compare scenarios and recommend price points● Visualisation of resultsA quantitative survey will be run to a sub-segment of customers to evaluate their appetence and willingness to pay for the different business models. Results may require an update with fine-tuned parameters of the simulations.● Final refined simulations with fine-tuned parameters
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- Doctorat de PhysiqueUniversité Pierre et Marie Curie2005Formation en mathématiques et en physiques pour faire de la recherche. Ma thèse porte sur des simplifications de l'équation de Schrödinger en mécanique quantique pour parvenir à simuler numériquement et à mieux comprendre l'interaction laser-matière. Cette formation m'a permis de développer des aptitudes en algorithmique, en modélisation mathématique et en réflexion conceptuelle, avec des chercheurs de premier plan.
- Ingenieur Data ScientistCentrale SupélecLa formation de Centrale Supélec me permet de maitriser les algorithmes d'apprentissage automatique (supervisé / non supervisé). C'est une formation, outre les cours théorique, porte sur la réalisation de 8 projets professionnel de data scientist.