De la recherche en vision au produit en prod.

J'ai commencé en 2015 par la vision par ordinateur appliquée et le deep learning au sein d'un labo de recherche à La Rochelle. Mes premières publications IEEE portaient sur la colorisation d'images N&B et la reconnaissance faciale en domaine visible+infrarouge.

Au bout de 4 ans, j'ai migré progressivement vers le développement web — d'abord par curiosité, puis parce que j'aime particulièrement le rythme produit : voir un design devenir un commit, devenir une feature utilisée par des vrais gens en quelques semaines.

Je travaille chez Okeenea sur Evelity, une application de guidage accessible à tous, avec un focus particulier sur les besoins des personnes malvoyantes, sourdes ou à mobilité réduite.

Je contribue aussi à Evelity Vision, le module de navigation indoor par VPS : l'utilisateur prend une photo, le système retrouve sa position dans le bâtiment. Côté back-office, j'ai livré la partie qui trace la trajectoire d'un scan 360° du bâtiment sur le plan et qui géoréférence le tout.

Techniquement, je suis aussi à l'aise sur du Java/Spring industriel que sur du Python data-heavy. Côté front c'est React, TypeScript, Vite. J'aime le code testé, les revues constructives, les pipelines CI exigeants — pas par dogme, parce que ça fait gagner du temps sur la durée.

En dehors du travail, je fais beaucoup de side-projects (voir /projects), souvent comme prétexte à apprendre une techno nouvelle ou à automatiser un truc chiant.

Je promène mon chien dans le quartier, et c'est de là qu'est né Klabi : une mini-appli pour qu'on se croise plus facilement entre voisins maîtres de chiens. C'est ma boussole de side-project : coder pour résoudre un truc concret de la vraie vie, pas pour faire joli sur un CV.