Projets récents

☁️ Météo-France — Adaptation GPU du modèle de prévision opérationnel AROME
→ Portage des paramétrisations physiques d’AROME sur architecture GPU
→ Développement d’agents intelligents de code pour automatiser le réusinage Fortran/CPU → C++/GPU
→ Optimisation HPC : amélioration significative des performances de calcul pour la prévision météorologique
→ Contribution au projet stratégique de modernisation du code météorologique national

🚁 Safran Helicopter Engines — Analyse performances moteurs
→ Décodage et extraction données moteurs sur flotte d’hélicoptères
→ Calibration, filtrage et normalisation des données de vol
→ Analyse des ruptures de performance pour recommandations client

Autres projets

🍺 Dataswati — Optimisation procédés malterie
→ Réduction du nombre d’essais par optimisation bayésienne
→ Amélioration qualité par réglage optimal de la germination
→ Réduction consommation d’eau du procédé de trempe

✈️ Airbus — Analyse des défaillances de mise au point A350
→ Extraction automatique des tolérances sur essais au sol
→ Rapports qualité étayés par les données pour fournisseurs
→ Investigations d’incidents flotte A350 en réponse à l’EASA

🚗 Plastic Omnium — Analyse qualité chaîne de peinture automobile
→ Réduction du taux de rebut de 50% par analyse des données de process
→ Alertes temps réel sur ligne de production
→ Enrichissement des réunions Ishikawa par indicateurs objectifs

Expertise technique

Data Engineering
PostgreSQL • MongoDB • Airflow • ETL • Grafana

Cloud & HPC
Azure • OpenShift • Machines EuroHPC • AI Factories • GPU Computing

Data Science & IA
Machine Learning • Optimisation bayésienne • Filtrage stochastique • Assimilation de données

Langages & Frameworks
Python • Fortran • C++ • CUDA

Démarche

Je traduis vos objectifs industriels (qualité, optimisation des procédés, réduction des coûts) en solutions digitales concrètes.

Mon approche : de la collecte des données capteurs jusqu’à la visualisation et l’aide à la décision, je conçois et déploie des pipelines fiables adaptés à votre infrastructure (cloud interne ou externe).

Mes domaines d’application : météorologie, énergie, industrie manufacturière, aéronautique.

Formation & Enseignement

Cours : Filtrage Stochastique (HPC-BigData, ENM/ENSEEIHT)
Fondamentaux et applications des algorithmes de filtrage, du filtre de Kalman aux modèles de diffusion, pour l’assimilation de données en géosciences.

Contact

✉️ maurin.loic.ac@gmail.com
📱 +33 6 19 64 78 81

Solutions d’IA et data science pour l’industrie — Du capteur à la visualisation