Plateforme modulaire transformant une pratique émotionnelle des marchés financiers à risque en une démarche pilotée par les données, les statistiques, l'OSINT et le machine learning.
À propos
Je conçois des applications backend Java pensées pour durer :
modèle métier explicite, responsabilités claires, architecture évolutive.
Mon focus : reprendre un existant et le rendre lisible, testable et maintenable
— sans tout réécrire — afin d'accélérer les livraisons et réduire la dette technique.
Concrètement, j'interviens sur des codebases déjà en production :
refactoring progressif, clarification des couches (contrôleurs / services / domaine),
modularisation et conventions partagées.
J'attache autant d'importance à la
trajectoire (c'est-à-dire la manière dont on fait évoluer le système)
qu'au code
lui-même.
Quand un périmètre démarre "from scratch", je pose un socle propre dès le début : sécurité OAuth2/OIDC, exécution reproductible (Docker), documentation et outillage orienté exploitation.
J'ai aussi un pied "produit" : interfaces simples quand c'est pertinent (SSR Thymeleaf),
ou front moderne sinon (Angular, React).
Et une curiosité data/ML uniquement lorsqu'elle sert un besoin concret
(recherche, similarité, prédiction) — pas comme gadget.
Ce site est un portfolio vivant : je montre ce qui est fait, ce qui est en cours, et les trajectoires techniques que j'explore.
Projets
Application Java/Spring orientée traçabilité métier : CQRS/Event Sourcing, sécurité OAuth2/OIDC avec Keycloak, audit RGPD, logs structurés et migrations SQL versionnées.
Recherche d'images par similarité (descripteurs classiques + embeddings ResNet), UI Angular, backend Spring Boot et évaluation (précision / rappel).
Site vitrine déployé codé en React via GitHub Pages, pensé pour être simple, fluide, rapide à charger (DOM virtuel), et facile à maintenir.
Spécialisations
Repères techniques : aspects techniques et fonctionnels que je pratique assidument et qui structurent ma
façon de concevoir des systèmes.
Les liens pointent vers les pages officielles des modules.
Cliquez sur les intitulés pour voir le contenu de chaque formation.
Architecture & intégration
- Architectures & technologies d'intégration
- Méthodologie d'ingénierie & intégration
- Architecture logicielle Java (1)
- Architecture logicielle Java (2)
- Architecture, Patterns et intégration : systèmes embarqués en Java et Android
- Données documentaires & distribuées
- Intégration systèmes client-serveur
Données, IA & recherche
- Intelligence artificielle
- Apprentissage statistique (intro réseaux de neurones)
- Données multimédia & spatio-temporelles
Modélisation & conception
Réseaux & systèmes cloud
Interfaces & UX
Transverse
Parcours
Plateforme modulaire conçue pour transformer une pratique réactive des marchés financiers à risque en une démarche pilotée par les données, le machine learning et l'OSINT. Projet en développement actif, utilisé en conditions réelles avec paper trading et validation des modèles ML sur marchés actifs.
SMA est mon projet "terrain" : une application intranet de maintenance automobile utilisée
comme support réaliste pour concevoir un socle propre (architecture, sécurité, traçabilité,
exécution reproductible).
L'idée : montrer une trajectoire claire "socle → industrialisation → features avancées",
sans promesses floues.
Projet full-stack de recherche d'images par similarité : upload d'une image requête, extraction de descripteurs visuels classiques et profonds (ResNet), puis restitution des images les plus pertinentes avec une interface de démonstration et une évaluation précise des résultats (précision / rappel).
Maintenance et évolution d'un CRM métier (spectacles / musiques vivantes) : correctifs, évolutions, stabilisation et refactoring ciblé.
Conception d'un simulateur 3D pédagogique pour la formation de sous mariniers.
Mise en conformité des messages de la base de structures génériques GAMS du porte-avion 'Charles de Gaulle'.
Réalisation d'une application pour bâtiment de surveillance côtière.
Contact
J'échange volontiers autour de :
- Architecture logicielle
- Sécurité applicative et gestion des identités
- Systèmes distribués (CQRS / Event Sourcing)
- Bases de données et performance
- Conteneurisation et orchestration (Docker, Kubernetes)
- Qualité, robustesse et maintenabilité du code
- Optimisation des applications et des infrastructures
- Machine Learning appliqué à des problèmes concrets