Une plateforme moderne mêlant LinkedIn et Indeed, propulsée par une IA agent capable de trouver, postuler et rédiger des candidatures pour vous.

Plateforme d'assistance email intelligente centralisant les emails sur une interface unique avec agents IA pour résumer et générer des réponses professionnelles automatiquement.

Assistant vocal intelligent intégré dans une interface web moderne, permettant aux utilisateurs d'interagir naturellement par la voix avec une expérience immersive et cohérente.

Une plateforme de santé numérique conçue pour les médecins, permettant une gestion complète des rendez-vous, des patients et des prescriptions dans un environnement sécurisé et moderne.

Un passeport de santé numérique unique pour chaque patient, centralisant ses informations médicales, prescriptions, documents et suivi santé dans un identifiant sécurisé, interopérable et accessible en tout lieu.

Plateforme pharmacie MediBook : gestion des prescriptions numériques, des stocks et des livraisons, connectée aux médecins et aux patients.

Portail laboratoires MediBook : gestion des analyses, traçabilité des prélèvements et restitution sécurisée des résultats aux médecins et patients.

Un site portfolio personnel moderne et minimaliste pour présenter mon profil, mon expérience, mes projets et mes coordonnées.

Une plateforme e-commerce durable qui réinvente l'expérience d'achat en ligne en combinant intelligence artificielle, commerce local et logistique écologique.

Un projet de machine learning simple prédictant le salaire basé sur les années d'expérience en utilisant la régression linéaire univariée.

Un projet de machine learning prédictant les coûts d'assurance médicale individuels basé sur plusieurs features comme l'âge, l'IMC, le nombre d'enfants, le statut de fumeur et la région.

Ce projet implémente la régression logistique à partir de zéro pour prédire la probabilité de développer une maladie cardiaque dans les 10 prochaines années, en utilisant l'ensemble de données de l'étude de Framingham Heart Study.

Classification automatique de tumeurs cérébrales à partir d'images IRM utilisant un réseau de neurones convolutifs (CNN). Le dataset contient 7022 images réparties en quatre classes : gliome, méningiome, adénome hypophysaire et absence de tumeur.

Un projet utilisant les arbres de décision pour la classification et la régression.

Un projet utilisant la forêt aléatoire pour améliorer la précision des prédictions.

Un projet de clustering utilisant l'algorithme K-means pour segmenter les données.

Un projet de détection d'anomalies pour identifier les données aberrantes.

Système de recommandation hybride pour Netflix utilisant le filtrage collaboratif, content-based et des modèles hybrides sur un dataset de 100M d'utilisateurs.

Système de recommandation basé sur le contenu utilisant des embeddings de phrases pour trouver des critiques de films similaires à partir d'une critique utilisateur.

Application Python moderne développée avec Tkinter pour tester et améliorer la vitesse de frappe. Interface intuitive avec différents niveaux de difficulté, statistiques détaillées et système de progression.

Application Python moderne développée avec Tkinter et PIL pour ajouter des filigranes textuels sur les images. Interface intuitive avec prévisualisation en temps réel, redimensionnement automatique et sauvegarde multi-formats.

Jeu de Tic-Tac-Toe développé en Python avec interface console interactive. Supporte deux joueurs avec noms personnalisés, validation des mouvements et système de rejouer.

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