Consultant machine learning à Genève

Des systèmes intelligents, utiles et mesurables

Basé à: Genève, Suisse

Consultant ML à Genève, je conçois des systèmes prêts pour la production : de la modélisation prédictive aux moteurs de recommandation. 8+ ans d'expérience terrain, avec des déploiements qui créent une valeur mesurable pour le business.

Pourquoi Me Choisir

Systèmes ML de niveau production (30K+ utilisateurs)

Expertise scikit‑learn, TensorFlow, PyTorch

Pipelines ML end‑to‑end : data, modèles, déploiement

MLOps et fiabilité : monitoring, versioning, CI/CD

Focalisé ROI business autant que précision modèle

Compétences multi‑domaines (NLP, vision, reco)

Déploiements cloud (AWS, Azure, GCP)

Suivi de performance et amélioration continue

Basé à Genève, expérience de projets internationaux

Services Proposés

Modélisation prédictive

Prévision comportement client, ventes, demande, churn… avec modèles statistiques et ML robustes.

Systèmes de recommandation

Moteurs de recommandation personnalisés (produits, contenus, services) : approches collaboratives et deep learning.

Classification & segmentation

Segmentation client, détection de fraude, contrôle qualité. SVM, random forests et réseaux profonds.

Traitement du langage (NLP)

Sentiment, classification, NER, résumés et traitements documentaires avec modèles transformer.

Computer vision

Reconnaissance d'images, détection d'objets, recherche visuelle, inspection qualité (CNN, YOLO, ViT).

MLOps & déploiement

Mise en production fiable : monitoring, A/B testing, traçabilité, industrialisation (Docker, K8s, cloud).

Questions Fréquentes

Quelle différence entre IA et machine learning ?

Le ML est une sous‑branche de l'IA centrée sur l'apprentissage à partir de données. La plupart des applications IA concrètes reposent aujourd'hui sur le ML.

De combien de données avez‑vous besoin ?

Cela dépend du cas d'usage. On démarre souvent petit (modèles classiques) et on scale si besoin. Le transfer learning aide quand les données sont limitées.

Comment gérez‑vous les biais ?

Je combine choix de données, métriques d'équité, audits réguliers et techniques d'atténuation (reweighting, adversarial).

Quelle est votre démarche projet ?

Cadrage → analyse exploratoire → features → modèles & validation → déploiement & monitoring → itérations basées sur l'usage réel.

Délais typiques ?

Prototype : 1–2 semaines. Système prêt production : 2–4 mois (data, modèle, tests, déploiement).

Les décisions des modèles sont‑elles explicables ?

Oui. J'utilise SHAP, LIME, importances de features et visualisations pour une interprétabilité adaptée aux métiers.

Prêt à déployer des systèmes ML utiles ?