Clément Ouvry

Je suis actuellement étudiant ingénieur à l'École Nationale Supérieure de Cognitique (ENSC) en France. Je suis passionné par l'innovation, avec un fort attrait pour la Data Science et l'IA. C'est pourquoi je me suis spécialisé dans ces matières tout le long de mon cursus de par mes cours et projets autant scolaires que personnels .Mon objectif est de travailler en R&D dans ce domaine après mes études afin de pouvoir apporter ma vision de l'innovation qui est propre à mon parcours de cogniticien.

Pour cela, je cherche à acquérir un peu plus d'expérience dans le monde professionnel. Je suis donc activement à la recherche d’un stage de 4 mois, convaincu que mon profil technique d’ingénieur, combiné à mon expertise en sciences cognitives, constitue un atout unique sur le marché.

Qui suis-je ?

Data science & IA

Analyse statistique et modélisation de la graisse corporelle – Construction d’un modèle de régression linéaire multiple pour prédire le pourcentage de graisse corporelle en fonction de variables anthropométriques rapport

Intelligence Artificielle :

Implémentation et analyse d’heuristiques efficaces pour réduire le nombre de nœuds explorés dans un environnement routier simulé : rapport - dépot (run sur VisualStudio)

Data Science :

Cours suivi à l'ENSC en Data science : Probabilités et Statistique, Statistique inférentielle et analyse de données, Modélisation statistique & Modélisations mathématiques.

Cours suivi à l'ENSC en IA : Bases de l'Intelligence artificielle, Intelligence Artificielle Symbolique, Apprentissage automatique & Potentiel des réseaux de neurones .

Expériences :

Formations :

Machine Learning Crash Course (Google) : Introduction intensive aux fondements du machine learning proposée par Google, couvrant les concepts clés, la programmation en TensorFlow et des exercices interactifs pratiques. Lien

AI and IBM Watson Introduction (avec l'ENSC) : Découverte des outils Watson pour le développement, le déploiement et l’intégration de solutions d’IA dans des environnements cloud.

Formation FIDLE Deep Learning (CNRS/UGA/MIAI Grénoble) (en cours) : Initiation pratique au deep learning avec Python, Keras et TensorFlow, dans un cadre scientifique et reproductible. Lien

Neural Networks (3Blue1Brown) (en cours) : Approfondissement des fondements mathématiques des réseaux de neurones (descente de gradient, rétropropagation) via des visualisations dynamiques et interactives. Lien

Modélisation de la pollution à l’ozone – Prédiction du pic journalier d’ozone à partir de données météorologiques collectées à Rennes (été 2001), en analysant l’impact de variables telles que température, nébulosité, vent et concentration de la veille: Code (en R)

Prédiction de maladies cardiaques par machine learning : Conception d’un modèle de régression logistique avec Scikit-learn pour prédire la présence de maladies cardiaques à partir de données cliniques structurées, incluant preprocessing, entraînement et évaluation des performances.

Formation PowerBI avec mise en pratique – J'ai réalisé la formation Microsoft Learn PowerBI où j'ai pu apprendre et réaliser mes premiers Canva : Lien formation - Lien fichier

Outils :

Intelligence Artificielle : PyTorch, TensorFlow, Collab, scikit-learn, NumPy & pandas

Langages : Python, C#, R, Matlab, JavaScript, GodotScript & Html/CSS

Données & déploiement : SQL, Git, GitHub, Docker, Weaviate & netlify

Traitement du signal :

Filtrage fréquentiel d’images : Conception et application de filtres coupe-bande pour supprimer les trames indésirables d’une image en utilisant la transformée de Fourier : rapport

Reconnaissance automatique de tonalités DTMF : Analyse fréquentielle d’un signal audio pour extraire un numéro de téléphone à partir des fréquences associées à chaque chiffre : rapport

Débruitage de signaux par transformée en ondelettes : Analyse et filtrage de signaux bruités grâce à la transformée en ondelettes discrète et au seuillage universel de Donoho : rapport

Reconnaissance de formes avec des graphes : Développement d’un programme identifiant des chiffres à partir de graphes orientés représentés par des matrices d’adjacence. Dépôt

Algorithme génétique pour l’atterrissage lunaire : Implémentation d’un algorithme génétique pour optimiser la direction et l’intensité d’une poussée fixe, permettant un atterrissage en douceur d’un module lunaire.

Reconnaissance de chiffres manuscrits avec un MLP : Entraînement d’un perceptron multicouche (MLP) sur la base MNIST pour classer automatiquement des chiffres manuscrits, via la bibliothèque scikit-learn. Sujet

Junior Entreprise

Les Junior-Entreprises sont des associations pédagogiques de conseil de loi 1901 ayant pour objet social la montée en compétences des étudiants à travers la réalisation de prestations de service pour des professionnels.

J'ai eu la chance d'être le président d'i2c la junior entreprise de l'ENSC pour le 18 -ème mandat de la structure. J’ai eu l’opportunité de piloter une équipe d’une vingtaine de personnes réparties en cinq pôles : Développement commercial, Qualité, Trésorerie, Communication et Système d’information. Cette expérience m’a permis d’appliquer concrètement mes connaissances en gestion de projet tout en renforçant mes compétences en communication et en leadership.

Porté par une dynamique collective particulièrement stimulante, le mandat a été marqué par plusieurs réalisations majeures : signature d’un nouveau partenariat, refonte complète de nos indicateurs de performance (KPI) et de l’ensemble de nos processus, ainsi que la définition de la future stratégie triennale de la structure.

Programmation

Génie Logiciel et développement mobile :

Création d’un back-end en C# avec ASP.NET Core et SQLite, intégrant la gestion des clients, produits et commandes, avec API REST et tests unitaires : rapport - dépôt (run sur VisualStudioCode)

Bases de données :

Programmation web :

Conception et développement d’un site web accessible, connecté à une API REST, permettant aux visiteurs de consulter les attractions, créer leur parcours personnalisé, et aux administrateurs de gérer dynamiquement le parc. Dépôt

Modélisation complète (MCD, dictionnaire, MLD), création des tables et écriture de requêtes SQL pour gérer les adhérents, événements, missions et aspects logistiques et financiers d’une association étudiante. Rapport

Développement d’une application ReactJS utilisant l’API Spotify et un système de répétition espacée pour entraîner l’utilisateur à reconnaître des titres musicaux, avec gestion locale des données, déploiement sur Netlify et interface Material UI.

Science cognitive & Facteur Humain

Projets :

Les sciences cognitives occupent une place centrale dans la formation de première année à l'ENSC et m'ont permis d'acquérir une vision essentielle de la conception. Comprendre l'utilisateur, ainsi que le fonctionnement du corps humain et, plus spécifiquement, du cerveau, sont des connaissances que je peux appliquer dans n'importe quel contexte d'innovation. Ces compétences font d'un ingénieur cogniticien un professionnel unique. Voici les projets auxquels j'ai participé au cours de mes études et de mes stages :

Hélodée

Au sein de l'entreprise Hélodée, j'ai contribué à l'UX et à l'UI d'une visionneuse de points 3D. Mon travail a principalement consisté à refondre l'interface et à réaliser un rapport d'utilisabilité de l'application. Pour cela, j'ai appliqué des méthodes de conception centrées sur l'utilisateur, notamment en menant des tests utilisateurs.

Ingénierie et Conseil en Cognitique

J'ai développé en projet scolaire le site de la junior entreprise de l'ENCS. Je me suis axé sur l'UX et l'UI du projet et sur le développement d'une maquette Figma.

Et voici le site web : https://www.junior-i2c.com/