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ARTHUR MARIEPORTFOLIO

Intelligence artificielle

Explorer les modèles locaux, les agents et les outils pour imaginer des expériences et automatiser des workflows.

Explorer ce système en 3D ↗
Projet personnel · données synthétiques / P3

VECTRA AI

IA / data / prédictif

VECTRA AI est un laboratoire de réflexion et d’expérimentation autour de la donnée hétérogène, de l’apprentissage supervisé, des données synthétiques et de la traçabilité des résultats. Le projet illustre ma volonté de construire des systèmes capables d’agréger des sources variées, de structurer l’information et d’en extraire des signaux utiles.

Le point de départ

Comment organiser des sources hétérogènes et comprendre la fiabilité d’un résultat prédictif ?

L’objectif

Construire un laboratoire local qui relie préparation des données, modèles entraînés, traçabilité et interface de consultation.

Mon rôle

Cadrage des besoins, conception du fonctionnement et coordination de la réalisation avec des agents de codage ; examen des contrôles et des limites.

Étapes documentées

  1. Génération de données synthétiques et chaîne ETL avec stockage local.
  2. Modèles supervisés entraînés avec partitions chronologiques et vérification des données.
  3. Interface React, API locale et simulation de scénarios.
  4. Contrôles P3 de compatibilité des données, traçabilité et export reconstructible.

Difficultés rencontrées

Les données irrégulières ne correspondent pas automatiquement au protocole des modèles. Le projet doit distinguer exploration de données, apprentissage qualifié et interprétation des résultats.

Résultats observés

Le rapport d’export P3 documente une reconstruction sur extraction neuve, 215 tests réussis, un build frontend et des contrôles API réussis. Les scénarios restent synthétiques : ces vérifications ne prouvent pas un diagnostic automobile fiable ni une aptitude à la production.

État d’avancement

Application locale fonctionnelle · version P3 documentée · données synthétiques.

Technologies utilisées

Python · FastAPI · React · TypeScript · SQLite · scikit-learn · Parquet

Rapport P3_EXPORT_REPORT.md et P3_LIMITATIONS.md, octobre 2026. Les preuves sont locales ; aucune démonstration publique n’est annoncée.

FICHE PROJET À PARTAGER ↗
Contexte
Usages métier et projets personnels
Pratique
Personnelle
Projets
1

Projet personnel VECTRA AI : laboratoire local, données synthétiques, contrôles et traçabilité.

COMPÉTENCES ASSOCIÉES

  • ETL
  • Structuration des données
  • Machine learning supervisé
  • Validation
  • Audit
  • Traçabilité
  • Raisonnement système
Exploration & pratique

LLM & modèles locaux

Expérimenter avec les modèles de langage et leur exécution locale.

Expérimenter avec les modèles de langage et leur exécution locale.

Contexte
Usages métier et projets personnels
Pratique
Personnelle

Concentrix : structuration de connaissances, prompts et formation de l’équipe. VECTRA AI : expérimentation sur données synthétiques.

COMPÉTENCES ASSOCIÉES

  • LLM
  • Modèles locaux
Exploration & pratique

Intelligence artificielle appliquée

Des agents au service des usages

J’explore l’usage concret de l’intelligence artificielle pour concevoir des systèmes utiles, des workflows plus intelligents et des expériences enrichies par les agents.

Du besoin à l’action

Je pars d’un usage précis, structure le contexte et les instructions, puis organise les outils nécessaires. L’enjeu est de rendre l’assistance compréhensible et exploitable dans un processus concret.

Une pratique attentive

Les sorties sont relues, vérifiées et affinées par itérations. Chez Concentrix, cette approche accompagne le renforcement d’une base de connaissances et la formation de collaborateurs aux usages de l’IA.

Une pratique reliée au parcours

Conception et amélioration d’instructions pour les IA
Agents de codage et automatisation assistée
Organisation du contexte et des connaissances
Structuration de bases de connaissances
Expérimentation avec des modèles prédictifs
Tests, vérification et amélioration des résultats
Accompagnement des collaborateurs dans l’adoption de l’IA
Contexte
Usages métier et projets personnels
Pratique
Professionnelle

Concentrix : structuration de connaissances, prompts et formation de l’équipe. VECTRA AI : expérimentation sur données synthétiques.

COMPÉTENCES ASSOCIÉES

  • Conception et amélioration d’instructions pour les IA
  • Agents de codage et automatisation assistée
  • Organisation du contexte et des connaissances
  • Structuration de bases de connaissances
  • Expérimentation avec des modèles prédictifs
  • Tests, vérification et amélioration des résultats
  • Accompagnement des collaborateurs dans l’adoption de l’IA

OUTILS UTILISÉS

Codex · Modèles de langage

Exploration & pratique

Automatisation

Relier des outils et structurer des processus automatisés.

Relier des outils et structurer des processus automatisés.

Contexte
Usages métier et projets personnels
Pratique
Personnelle

Concentrix : structuration de connaissances, prompts et formation de l’équipe. VECTRA AI : expérimentation sur données synthétiques.

COMPÉTENCES ASSOCIÉES

  • Automatisation
  • Workflows
Exploration & pratique

Expérimentation & prototypage

Transformer une idée en expérimentation concrète et explorer ses possibilités.

Transformer une idée en expérimentation concrète et explorer ses possibilités.

Contexte
Usages métier et projets personnels
Pratique
Personnelle

Concentrix : structuration de connaissances, prompts et formation de l’équipe. VECTRA AI : expérimentation sur données synthétiques.

COMPÉTENCES ASSOCIÉES

  • Prototypage
  • Expérimentation
Exploration & pratique

Données, innovation et structuration de projets

Organiser l’information pour agir

Je m’intéresse aux systèmes qui organisent, exploitent et transforment les données pour produire de la valeur opérationnelle.

De la source au signal

Structurer des sources hétérogènes demande de clarifier leur format, leurs relations et leur qualité. VECTRA AI explore cette chaîne, de la préparation des données à l’apprentissage supervisé et à la traçabilité.

Le contexte métier

La donnée prend son sens dans les usages. Mon expérience sur des dossiers sensibles et des bases de connaissances nourrit une approche attentive à l’organisation, à la lisibilité et au suivi de l’information.

Une pratique reliée au parcours

Organisation et traitement de données
Analyse de besoins métier
Flux de données et ETL
Prototypage prédictif
Conception de nouveaux services numériques
Contexte
Usages métier et projets personnels
Pratique
Professionnelle

Concentrix : structuration de connaissances, prompts et formation de l’équipe. VECTRA AI : expérimentation sur données synthétiques.

COMPÉTENCES ASSOCIÉES

  • Organisation et traitement de données
  • Analyse de besoins métier
  • Flux de données et ETL
  • Prototypage prédictif
  • Veille technologique
  • Conception de nouveaux services numériques
Prototype en cours · CV 2026

MIRA

Assistant IA / mémoire / orchestration

MIRA est un prototype d’assistant macOS en cours, présenté dans mon CV 2026. Il explore les modèles locaux, la mémoire contextuelle, l’orchestration d’outils et les actions contextualisées pour accompagner des usages autour de l’organisation de l’information.

Le point de départ

Une assistance utile doit retrouver le contexte pertinent et rendre les informations mémorisées compréhensibles.

L’objectif

Explorer un assistant avec organisation du contexte, mémoire et actions contextualisées.

Mon rôle

Conception d’un assistant macOS et organisation des usages, de la mémoire contextuelle et de l’orchestration d’outils, selon mon CV 2026.

Étapes documentées

  1. Intention, usages envisagés et axes de conception décrits dans le brief du portfolio.

Difficultés rencontrées

Définir quoi retenir, quand retrouver une information et comment permettre à l’utilisateur de comprendre ce contexte.

Résultats observés

Le CV 2026 décrit un prototype d’assistant macOS en cours. Aucun exécutable, test de fonctionnement ni résultat mesuré n’a été fourni pour cette présentation publique.

État d’avancement

Prototype en cours · décrit dans le CV 2026 · fonctionnement public non validé.

Technologies utilisées

Outils de réalisation non documentés à ce stade.

CV 2026 fourni par Arthur : modèles locaux, mémoire contextuelle et orchestration d’outils. Les détails d’implémentation et les résultats ne sont pas publiquement validés.

FICHE PROJET À PARTAGER ↗
Contexte
Usages métier et projets personnels
Pratique
Personnelle

CV 2026 fourni : assistant macOS, prototype en cours. Aucune validation publique n’est annoncée.

COMPÉTENCES ASSOCIÉES

  • Mémoire contextuelle
  • IA conversationnelle
  • Architecture d’assistant
  • Organisation de l’information
  • Conception d’expérience