conseil

Services de conseil en IA et science des données — stratégie, ateliers et recherche appliquée.

Consultant senior en intelligence artificielle, science des données & transformation digitale

Je prends des missions de conseil à l’intersection de la topologie, de la science des données et de l’intelligence artificielle, la plupart de mon travail étant ancrée dans des contextes académiques et industriels africains.

Ma formation est en mathématiques pures (Doctorat en topologie), prolongée par l’apprentissage automatique appliqué. Concrètement, je peux être des deux côtés d’un projet : écrire la théorie et écrire le code de production. Les missions que je prends impliquent généralement une équipe qui a des données et une vraie question, mais soit aucune méthode claire, soit la mauvaise méthode, soit une méthode que personne n’a auditée.

Services

Stratégie & Architecture IA

Aider les organisations à définir leur feuille de route IA, évaluer les outils et plateformes, et concevoir des pipelines ML évolutifs adaptés à leurs données et leur domaine.

Analytique par TDA

Appliquer l'Analyse Topologique des Données pour extraire des insights de jeux de données complexes et de haute dimension — analyse de forme, détection d'anomalies et ingénierie des caractéristiques par homologie persistante.

Développement de modèles RL profond

Concevoir et implémenter des solutions d'Apprentissage par Renforcement Profond pour l'allocation de ressources, l'optimisation et les systèmes de prise de décision.

Ateliers & Formations ML

Ateliers pratiques d'apprentissage automatique pour les universités, les institutions de recherche et les entreprises. Sujets : TDA, apprentissage géométrique profond, Python/R pour la science des données.

Compétences

Quatre piliers, dans le vocabulaire que les fiches de poste de consultant analytique avancé tendent à utiliser. Chaque carte renvoie à des preuves déjà présentes sur le site ou dans le portfolio public.

Analytique avancée & modélisation

Modélisation prédictive et prescriptive sur données publiques réelles. Séries temporelles (SARIMA, modèles à espace d'état, GBM), GLMs (Poisson, Gamma, Tweedie), survie (Cox PH, Weibull AFT), classification (XGBoost), apprentissage par renforcement (Q-learning, politiques basées LP). Validation par backtest à origine glissante, courbes de calibration, analyse Gini / lift.

Preuves : portfolio de 13 projets couvrant énergie (PJM, NASA POWER), assurance (freMTPL2), télécom (MTN), logistique sanitaire (Kenya KMPDC) et commerce (M5).

Visualisation & reporting

Reporting bilingue (EN/FR) en deux formats : notebooks Jupyter exécutés pour les lecteurs techniques, pages d'étude de cas long format pour tout le monde. Une application Streamlit double le portfolio statique. Visualisation Python (matplotlib, seaborn) plus design éditorial statique avec cartes Open Graph, hreflang et données structurées.

Preuves : 5 études de cas approfondies + jumeau Streamlit.

Développement IA & automatisation

Systèmes IA appliqués, construits de bout en bout. Côté recherche : pipelines topologiques pour la détection précoce (surveillance épidémique par homologie persistante), politiques RL pour l'allocation de ressources, apprentissage profond géométrique et équivariant. Côté ingénierie : Python avec annotations de type complètes, services FastAPI, builds Docker reproductibles.

Preuves : The Shape of Data (No Starch, 2024), recherche TDA + RL sur projets et publications.

Collaboration & gouvernance

Recherche au croisement des mathématiques, de l'ingénierie et des équipes métier. Supervision MSc et PhD à AIMS, série d'ateliers AI.Technipreneurs pour les institutions africaines, mentorat ACAS, plus de 20 articles co-signés évalués par les pairs. Habitué à faire la traduction entre ingénieurs données, chercheurs IA et celles et ceux qui doivent agir à partir de ce que dit le modèle.

Preuves : enseignement & ateliers, 150+ publications, h-index 12.

Secteurs d’intervention

Je travaille dans plusieurs secteurs. La constante : je me soucie davantage de savoir si le modèle est juste que de savoir s’il impressionne. Secteurs dans lesquels je prends des missions :

Santé

Modélisation de maladies, analytique d'essais cliniques, prévision épidémiologique, pipelines de données de santé

Finance & Banque

Scoring de crédit, modélisation du risque, détection de fraude, optimisation de portefeuille, données financières synthétiques

Assurance

Modélisation actuarielle, prédiction de sinistres, optimisation tarifaire, segmentation client

Énergie

Prévision de la demande, optimisation du réseau, planification des énergies renouvelables, détection d'anomalies

Agriculture

Prédiction de rendement, analyse d'images satellite, optimisation de la chaîne d'approvisionnement, modélisation du risque climatique

Commerce

Prévision de la demande, systèmes de recommandation, analytique client, optimisation des stocks

Télécom & IT

Optimisation réseau, prédiction du churn, allocation intelligente des ressources, détection d'anomalies

Éducation & recherche

Renforcement des capacités, conception de curricula ML, partenariats de recherche, programmes de littératie des données

Comment je travaille

1
Découverte

Comprendre vos données, votre domaine et vos objectifs à travers une consultation initiale.

2
Proposition

Concevoir une approche sur mesure avec des jalons clairs, des livrables et un calendrier.

3
Exécution

Construire, itérer, valider. Points hebdomadaires ; code et notebooks partagés au fil de leur écriture.

4
Transfert de connaissances

Livrer la documentation, la formation et le passage de relais pour que votre équipe puisse maintenir et étendre le travail.

Partenaires & affiliations

J’ai travaillé avec et à travers les organisations suivantes :

Projets en action

Une sélection de projets de data science de bout en bout sur des données ouvertes africaines, chacun avec du code Python complet, des notebooks Jupyter et des résultats reproductibles.

Tableau de bord de prévision des ventes

Chaîne d'approvisionnement sanitaire du Rwanda — Conception d'un modèle de prévision de séries temporelles (ARIMA + Prophet, MAPE 2,8 %) et développement d'un tableau de bord interactif Streamlit pour les équipes de santé publique. Permet des décisions proactives d'inventaire et de prévision de la demande.

Impact : Réduction des ruptures de stock grâce à des prévisions à 2,8 % MAPE

Prédiction du churn & rétention

Télécom Nigeria — Construction d'un pipeline régression logistique + XGBoost (AUC 0,91) pour identifier les clients à risque — analyse des comportements d'usage, ancienneté et signaux de facturation. Contribution à une amélioration de 15 % de la rétention client.

Impact : AUC 0,91 — amélioration de 15 % de la rétention client

Allocation de ressources par RL

Établissements de santé au Kenya — Système Q-learning pour la planification des cliniques mobiles dans des régions mal desservies. Couverture sanitaire étendue de 20 points de pourcentage par rapport à une allocation aléatoire.

Impact : Couverture sanitaire étendue de 20 points

Facturation automatisée par imagerie

Logistique Afrique du Sud — Construction d'un pipeline de vision par ordinateur (OpenCV + Tesseract OCR) pour extraire les dimensions et le texte des colis. Réduction de 70 % du temps de saisie manuelle.

Impact : Réduction de 70 % du temps de saisie manuelle

Surveillance épidémiologique

Bénin (INSAE / OMS-AFRO) — Construction d'un pipeline de détection d'anomalies topologiques pour la détection précoce d'épidémies par homologie persistante. Détection de clusters 2 à 3 semaines avant les seuils classiques de l'OMS.

Impact : Détection d'épidémies 2-3 semaines avant les seuils OMS classiques

Scoring de crédit alternatif

Afrique du Sud / Kaggle — Conception d'un modèle de scoring XGBoost (AUC 0,91) utilisant les données de mobile money et les indicateurs géographiques pour les populations non bancarisées. Inclut une analyse d'équité démographique.

Impact : AUC 0,91 — analyse d'équité démographique incluse

Technologies : Python (Pandas, NumPy, SciPy, scikit-learn, XGBoost, Statsmodels), SQL, Streamlit, OpenCV, PyTorch, Prophet, Apprentissage par renforcement

Me contacter

Si vous avez un projet qui correspond au type de travail décrit plus haut, écrivez-moi. Je suis volontiers disponible pour un court appel avant que l’un ou l’autre s’engage.

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