Création d'apps
IA.

• Concevoir et optimiser des architectures neuronales avancées (CNN, Transformers, GANs) — backpropagation, descente de gradient, régularisation
• Développer des interfaces utilisateur ergonomiques avec Streamlit, Gradio ou frameworks front-end modernes
• Déployer des modèles en production sur plateformes cloud : Streamlit Cloud, Hugging Face Spaces, Vercel, Docker, AWS
• Implémenter des API performantes et sécurisées avec FastAPI — authentification et gestion de charge

PyTorch & TensorFlow : gradients, optimisateurs (AdamW, RMSProp), augmentation de données.

Réseaux convolutifs (ResNet, EfficientNet), détection d'objets (YOLO), segmentation sémantique (U-Net).

Modèles Transformer (BERT, RoBERTa), fine-tuning, Retrieval-Augmented Generation (RAG), génération conditionnée.

RNN/LSTM, mécanismes d'attention, architectures Transformer pour forecasting.

Diffusion probabiliste (Stable Diffusion), GANs, modèles audio (MusicGen).

Applications multi-pages, authentification, caching intelligent, intégration de bases vectorielles.

Validation de données, rate limiting, intégration asynchrone, sécurisation.

Containerisation, orchestration légère, plateformes serverless et managed (Railway, Hugging Face).

Suivi d'expériences (Weights & Biases), tracking de modèles (MLflow), monitoring en production.