Disponible pour de nouvelles opportunités

Isidore ZONGO

AI & Machine Learning Engineer

3+
Années d'expérience
15+
Projets réalisés
2
Certifications
À propos de moi

Passion pour l'Intelligence Artificielle

Étudiant ingénieur en 5ème année, spécialisé en Intelligence Artificielle et Big Data, actuellement en alternance chez EDF SEI. Je conçois des solutions innovantes qui transforment les données en décisions stratégiques. Spécialisé en Deep Learning, Computer Vision et systèmes de prédiction énergétique, j'apporte une expertise technique solide combinée à une vision stratégique pour résoudre des problèmes complexes.

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Formation

2021 - Présent
Brest, France

Diplôme d'ingénieur – Généraliste

Spécialisation en IA et Big Data

ISEN Yncréa Ouest

Institut Supérieur de l'Électronique et du Numérique

2020 - 2021
Morocco

Programme Préparatoire Scientifique

École Polytechnique d'Agadir

Certifications

Machine Learning Specialization

Stanford University / Coursera

Instructeur: Andrew Ng

Septembre 2025
Apprentissage superviséApprentissage non superviséRégression logistiqueRéseaux de neurones
Vérifier le certificat

IBM AI Engineer Professional Certificate

IBM / Coursera

En cours
Évaluation de modèlesApprentissage superviséArchitectures de modèles génératifsGénération augmentée de récupération (RAG)
Compétences techniques

Stack Technologique

Maîtrise des technologies en IA, Machine Learning et Data Science

Machine Learning
Deep Learning
Computer Vision
Natural Language Processing
Time Series Forecasting
Data Visualization
MLOps
Big Data
Python logo
Python
80%
SQL logo
SQL
75%
Dart logo
Dart
85%
Java logo
Java
65%
C logo
C
70%
R logo
R
75%
MATLAB logo
MATLAB
65%
HTML/CSS logo
HTML/CSS
80%
PHP logo
PHP
60%
React logo
React
70%

Compétences clés

Python logo
Python80%
TensorFlow logo
TensorFlow85%
PyTorch logo
PyTorch88%
Pandas logo
Pandas90%
Mes réalisations

Projets Innovants

Découvrez mes projets en Intelligence Artificielle, Machine Learning et Data Science

Complété

Détection d'Actions Humaines dans des Vidéos

Système de reconnaissance de 101 actions humaines dans des vidéos utilisant un réseau 3D-CNN (R3D-18) avec transfer learning depuis Kinetics-400, atteignant 93.4% de précision sur le jeu de test

PyTorchTorchVisionR3D-18 (3D-CNN)Transfer Learning+1
93.4%
accuracy
101
classes
13 451
videos
R3D-18
model
  • 93.4% d'accuracy sur le test set (1 723 vidéos) — 101 classes d'actions
  • Transfer learning R3D-18 pré-entraîné sur Kinetics-400 (400 classes, millions de vidéos)
Computer Vision / Deep Learning
Détails
Complété

Classification CIFAR-10 avec CNN

Développement et optimisation de réseaux de neurones convolutifs pour la classification d'images sur le dataset CIFAR-10

TensorFlowKerasCNNPython
  • Architecture CNN personnalisée avec couches de convolution et pooling
  • Data augmentation pour améliorer la généralisation
Deep Learning
Détails
Complété

Fashion-MNIST : CNN vs MLP & Transfer Learning

Classification de vêtements avec comparaison entre MLP et CNN, puis apprentissage par transfert avec MobileNetV2 et EfficientNet-B0

TensorFlowKerasMobileNetV2EfficientNet+1
  • Implémentation CNN exploitant la structure 2D des images
  • Comparaison des performances MLP vs CNN
Deep Learning
Détails
Complété

Classification MNIST avec MLP

Reconnaissance de chiffres manuscrits avec un Perceptron Multicouche optimisé

TensorFlowKerasPythonNumPy
  • Architecture MLP avec couches denses
  • Optimisation des hyperparamètres
Deep Learning
Détails
Complété

Algorithme Génétique - Problème du Voyageur de Commerce

Résolution du problème TSP (Traveling Salesman Problem) par algorithme génétique avec visualisation en temps réel

PythonNumPyMatplotlibOOP
  • Implémentation complète d'un algorithme génétique
  • Étude de la complexité algorithmique et problèmes NP-difficiles
Algorithmes / Optimisation
Détails
Complété

Analyse de Données Fonctionnelles

Classification et régression sur données fonctionnelles avec méthodes statistiques et deep learning

Pythonscikit-fdaTensorFlowScikit-learn
  • Régression linéaire fonctionnelle pour prédiction
  • Classification par k plus proches voisins fonctionnels
Data Science
Détails
Complété

Réseaux de Neurones pour la Reconnaissance et Classification

Développement de modèles Deep Learning pour diverses tâches de classification et reconnaissance

TensorFlowKerasYOLOOpenCV+1
  • Classification d'images (chiens/chats)
  • Analyse NLP et détection des sentiments
Deep Learning
Détails
Complété

Gestion des Transactions Immobilières - SQL

Base de données SQL complète pour la gestion des transactions immobilières en France avec requêtes optimisées

SQLPostgreSQLPower BI
  • Conception de schéma de base de données optimisé
  • Requêtes analytiques pour l'analyse des ventes
Data Engineering
Détails
Complété

Analyse Bio-informatique

Projet d'analyse de données biologiques utilisant des techniques avancées de data science

PythonPandasBioPythonMatplotlib
Data Science
Détails
Publié

TwoPick - Application Mobile

Application mobile publiée sur l'App Store permettant aux utilisateurs de faire des choix facilement

DartFlutter Supabase
  • Application publiée sur l'App Store
  • Interface utilisateur intuitive et moderne
Mobile Development
Détails
En production

Modèles Prédictifs Énergétiques

Système de prédiction de production d'énergie renouvelable intégrant données météo et coefficients de marée

PythonScikit-learnTensorFlowAPI REST
  • Intégration de données météorologiques en temps réel
  • Prédiction de production PV et hydroélectrique
Machine Learning
Détails
Parcours professionnel

Expérience Professionnelle

Mon parcours dans le domaine de l'IA et de l'ingénierie énergétique

EDF Logo
2023 - Présent
Brest, France

Apprenti Ingénieur

EDF SEI

  • Développement de modèles prédictifs pour la production photovoltaïque (PV) et hydroélectrique avec intégration de données météorologiques et coefficients de marée
  • Conception d'algorithmes interrogeant des API pour l'affichage en temps réel de l'état et la production pour la supervision des équipements
  • Mise en œuvre de solutions d'optimisation énergétique pour appareils intelligents (chauffages, bornes de recharge VE, chauffe eau, lave-vaisselles)
  • Analyses de données et data visualisation pour études et diagnostics énergétiques
  • Automatisation de processus récurrents
Technologies utilisées
PythonTensorFlowPower BIPower AutomateAPI RESTSQL

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