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Diplôme d'Ingénieur

Polytech Nantes

2022 — 2025

Diplome d'Ingenieur en Informatique, specialite Intelligence Artificielle via la filiere IDIA (Ingenierie des Donnees et Intelligence Artificielle) a Polytech Nantes.


Parcours de 3 ans sous statut d'apprenti (alternance chez Kandy). Combine cours academiques et travail en entreprise a temps plein, plus un stage de recherche international de 3 mois a l'Universite Kasetsart, Thailande.


Enseignements cles :

  • Deep Learning, Machine Learning, Computer Vision
  • Data Engineering, Big Data, Data Warehousing
  • Architecture logicielle, Microservices, DevOps
  • Traitement du signal, Optimisation
  • Gestion de projet, methodologies Agile

  • Projets academiques notables :

  • MDD-reID : Re-identification de personnes par Deep Learning (99.4% Rank-1)
  • Tadam : Reconnaissance musicale par fingerprinting audio (FFT from scratch)
  • Google Hash Code 2022 (788 961 points)
  • Framework d'entrainement CNN (180+ modeles compares)
  • Architecture Microservices distribuee (Kafka, CQRS, Event Sourcing)
  • Projets

    MDD-reID

    MDD-reID — Ré-identification de personnes

    Système de ré-identification de personnes à travers des caméras de vidéosurveillance non chevauchantes. 99.4% Rank-1 sur Market-1501 via Vision Transformers et fusion CNN hybride.

    PyTorchVision TransformerFAISS
    Tadam

    Tadam — Reconnaissance et recommandation musicale

    Système de reconnaissance musicale par fingerprinting audio (FFT from scratch) + moteur de recommandation. 1 000+ morceaux sur 16 genres, classification par features pondérées.

    PythonFFTSignal Processing
    PolyHash

    PolyHash 2022 — Google Hash Code

    Google Hash Code 2022 : optimisation des trajets du traîneau pour maximiser les livraisons. 3 algorithmes de pathfinding (NEAT, A*, greedy) avec optimisation génétique. Score : 788 961 points.

    PythonNEATA*
    Framework

    Framework d'entraînement CNN

    Framework automatisé d'entraînement CNN pour classification d'images. 10+ architectures modulaires, pipeline via config JSON, front de Pareto. 180+ modèles entraînés et comparés.

    PyTorchCNNDeep Learning
    Architecture

    Architecture microservices distribuée

    Architecture microservices distribuée avec 4 services communiquant via Kafka. Architecture hexagonale, patterns Event Sourcing, Saga et CQRS.

    Node.jsKafkaDocker