Delanoe Pirard

Ingénieur en Intelligence Artificielle spécialisé en recherche appliquée, je conçois et développe des systèmes d’IA avancés destinés à des environnements scientifiques, industriels et fortement contraints. Mon travail s’articule autour du deep learning, de la computer vision, du reinforcement learning, de la simulation physique et de la modélisation statistique.

Je possède une solide expérience dans la création d’algorithmes capables de résoudre des problèmes complexes : optimisation de comportements, planification de tâches, reconnaissance visuelle, analyse de structures biologiques et extraction d’informations à partir de données hétérogènes. Je m’appuie sur des environnements de simulation avancés (IsaacSim), des plateformes cloud modernes et l’écosystème NVIDIA afin d’obtenir des performances fiables et reproductibles.

Mon parcours en bioinformatique m’a conduit à développer des modèles pour la prédiction de caractéristiques protéiques, en m’inspirant notamment des techniques de traitement du langage naturel. J’ai contribué à des travaux en pathologie numérique, où j’ai conçu et validé des modèles capables d’identifier des structures histologiques et de détecter des motifs malins dans des images médicales. Ces expériences m’ont familiarisé avec les méthodologies expérimentales, la validation statistique et la rigueur nécessaire aux projets de recherche.

Avant ma spécialisation en IA, j’ai travaillé plusieurs années comme développeur full-stack, en réalisant des applications web complètes, des infrastructures backend robustes et des solutions connectées orientées industrie. Cette polyvalence me permet aujourd’hui de comprendre l’ensemble de la chaîne technique, depuis la conception d’un modèle d’apprentissage jusqu’à son intégration dans un système opérationnel.

J’interviens sur des missions de R&D, prototypage avancé, résolution de problèmes algorithmiques et mise au point de solutions d’IA fiables, mesurables et adaptées aux contraintes réelles.