Je transforme des données dispersées — métier ou sources ouvertes — en systèmes fiables, compréhensibles et utiles aux décisions.
I build reliable data products and traceable intelligence workflows, from raw sources to decision-ready systems.
- des pipelines reproductibles qui structurent, historisent et contrôlent les données ;
- des indicateurs et applications conçus pour des utilisateurs métier ;
- des produits data maintenables, testés et documentés ;
- des graphes de connaissance et analyses stratégiques traçables.
Ancienne gendarme devenue Data Engineer en environnement industriel, je combine culture du terrain, ingénierie des données et méthodes du renseignement en sources ouvertes. Cette double culture m'a appris à partir du besoin réel, à rendre les limites visibles et à privilégier la fiabilité du livrable autant que sa performance technique.
J'utilise l'OSINT comme une discipline d'analyse au service de la décision : formuler une question, construire un plan de recherche, collecter passivement, évaluer et recouper les sources, tracer les preuves, expliciter les contradictions et les inconnues, puis restituer une conclusion exploitable.
Cette pratique se prolonge dans le GEOINT, l'analyse de liens, les graphes de connaissance et la construction de scénarios. Elle reste légale, passive, documentée et soumise à validation humaine.
Application éducative gratuite pour découvrir l'Univers à partir de sources scientifiques reconnues. SolarScope propose des parcours adaptés aux enfants et aux familles, des visualisations 3D, le suivi de l'ISS, la météo spatiale, des missions et un assistant sourcé.
Ce que le projet démontre : transformation d'un projet data en produit web complet ; intégration et normalisation de sources NASA, NOAA et ESA ; cache et modes dégradés explicites ; sécurité côté serveur ; PWA ; tests unitaires, end-to-end et d'accessibilité ; CI/CD sur Vercel.
Next.js 16 React 19 TypeScript Three.js Vitest Playwright GitHub Actions Vercel
🧭 Open Intelligence Casebook · public
Portfolio public de casebooks d'intelligence en sources ouvertes appliquant une même méthode à plusieurs problématiques : résilience de la chaîne d'approvisionnement du titane, analyse de l'écosystème informationnel Portal Kombat et étude en cours des perturbations GNSS affectant l'aviation civile européenne.
Ce que le projet démontre : cadrage de besoins de renseignement, collecte OSINT passive, évaluation et traçabilité des sources, pipelines reproductibles, GEOINT et analyse de données, confrontation d'hypothèses, gestion de l'incertitude et production de livrables décisionnels.
Python OSINT GEOINT Analyse structurée Reproductibilité Traçabilité des preuves
🐦⬛ MuninOS · accès privé
Environnement personnel local-first qui transforme un vault Obsidian en graphe de connaissance 3D et l'entoure d'une API mémoire en lecture seule, d'une interface d'investigation passive et d'un moteur de raisonnement local.
Ce que le projet démontre : architecture multi-composants, modélisation de connaissances, recherche locale, contrats read-only, protection de la vie privée, validation automatisée et documentation vivante.
Python FastAPI Obsidian React Vite Three.js Graphes de connaissance
- 🎬 CinéMatch — recommandation de films à partir de données IMDb et TMDB, TF-IDF et similarité cosinus, restituée dans Streamlit.
- 📊 YouTube Trends Analysis — extraction via l'API YouTube Data v3 et dashboard Power BI avec mesures DAX.
Je développe également des pipelines, dashboards, automatisations et outils de transmission en contexte industriel. Ces travaux couvrent l'historisation des données, les contrôles qualité, la catégorisation assistée, le suivi d'indicateurs opérationnels et la génération reproductible de livrables décisionnels.
Les dépôts, données et métriques métier concernés restent privés. Les technologies utilisées incluent Palantir Foundry / Skywise, Python, SQL, Streamlit, Power BI, Looker Studio, Google Sheets et Google Apps Script.
| Domaine | Outils et pratiques |
|---|---|
| Data Engineering | Python, SQL, Pandas, DuckDB, pipelines ELT, historisation, qualité et traçabilité des données |
| Data products | Streamlit, FastAPI, Next.js, React, TypeScript, Three.js, conception orientée utilisateur |
| BI & automatisation | Power BI, DAX, Looker Studio, Google Sheets, Google Apps Script, indicateurs opérationnels |
| Qualité logicielle | Git, GitHub Actions, tests unitaires et E2E, Playwright, accessibilité, documentation, CI/CD |
| Analyse & machine learning | Scikit-learn, TF-IDF, similarité cosinus, exploration et visualisation de données |
| OSINT & intelligence | Cycle du renseignement, recherche passive, évaluation et recoupement des sources, traçabilité des preuves, analyse de liens, GEOINT, scénarios |
| Connaissance & raisonnement | Graphes de connaissance, Obsidian, recherche locale, structuration entités–preuves–hypothèses, validation humaine |
En cours d'approfondissement : PySpark, PostgreSQL, Neo4j et FastAPI.
Data Engineering & analyse
- Palantir Foundry Data Engineer Associate — 2026
- Foundry & AIP Builder Foundations — 2026
- Parcours Data Engineer — DataScientest, certificat Mines Paris – PSL Executive Education, en cours
- Data Analyst, RNCP niveau 6 — Wild Code School, 2025
- Quantitative Techniques — Columbia University, 2025
- Databases & SQL for Data Science et Python for Data Science, AI & Development — IBM, 2025
OSINT, GEOINT & renseignement
- Open-source Intelligence — Basel Institute on Governance / ICAR, 2026
- OSINT et GEOINT : pratiques du renseignement — Institut d'études de géopolitique appliquée (IEGA), 2026
- Cybersécurité, renseignement et menaces terroristes — IEGA, 2026
- GEOINT, cyberguerre, IA et OSINT — IEGA, 2026
- finalisation d'un casebook d'intelligence stratégique aéronautique ;
- consolidation de MuninOS comme environnement local-first et read-only ;
- développement de produits data robustes pour des usages réels.
📫 Contact : LinkedIn
Des données brutes aux décisions : construire des systèmes fiables, utiles et transmissibles.