Contexte du Projet Avec la montée en puissance des technologies blockchain et des applications décentralisées (DApps), la sécurité des smart contracts est devenue un enjeu critique. Les erreurs de codage dans un contrat intelligent peuvent entraîner des pertes financières massives, comme l'ont démontré de nombreuses attaques ayant vidé des portefeuilles de millions de dollars en quelques minutes.

Un client opérant dans le domaine de la finance décentralisée (DeFi) m'a contacté pour auditer la sécurité d'un smart contract Ethereum destiné à gérer des transactions multi-signatures. L'objectif était de :

Identifier les vulnérabilités potentielles dans le code du contrat intelligent. Analyser les failles liées aux interactions des utilisateurs avec la blockchain. Recommander des solutions pour corriger les failles et optimiser la sécurité avant le déploiement final.

Contexte du Projet Le client voulait une plateforme de gestion immobilière qui permette aux propriétaires, agences et locataires de suivre les annonces, gérer les paiements et automatiser les contrats. L’objectif principal était de faciliter la mise en relation entre les acteurs de l’immobilier tout en garantissant un haut niveau de sécurité et d’efficacité.

Mon Apport dans le Projet Développement Backend avec Django & PostgreSQL

Création d’une API REST robuste pour la gestion des annonces, des utilisateurs et des paiements. Intégration d’une base de données relationnelle PostgreSQL pour gérer efficacement les transactions et les relations entre les entités (propriétaires, locataires, annonces, paiements). Développement Frontend avec React

Création d’une interface utilisateur fluide et responsive permettant une navigation intuitive. Intégration d’un système de filtrage avancé pour faciliter la recherche des biens immobiliers. Intégration des Paiements Sécurisés

Contexte du Projet Une entreprise souhaitait une plateforme de formation en ligne pour héberger des cours interactifs, gérer les inscriptions et suivre la progression des étudiants.

Mon Apport dans le Projet Développement du LMS avec Laravel & Vue.js

Système de gestion des cours, des examens et des certifications. Interface intuitive permettant aux formateurs d’ajouter du contenu facilement. Système de Suivi des Étudiants & Gamification

Intégration d’un tableau de bord analytique pour suivre les progrès. Ajout d’un système de badges et de certificats pour motiver les étudiants. Sécurisation et Scalabilité

Authentification avec OAuth 2.0 et gestion des sessions avec Redis. Hébergement sur AWS avec auto-scaling pour supporter des milliers d’utilisateurs. Technologies Utilisées Laravel pour le backend. Vue.js pour le frontend. MySQL pour la base de données. AWS S3 & CloudFront pour la gestion des fichiers. Résultats Augmentation de 60 % de l’engagement des étudiants grâce à la gamific

Contexte du Projet Un client souhaitait sécuriser un chatbot basé sur un modèle de langage (LLM) contre les attaques adversariales.

Mon Apport Mise en Place de Filtres Anti-Injection de Prompt

Intégration de LlamaGuard et LangChain pour bloquer les commandes malveillantes. Développement d’un Mécanisme de Détection des Comportements Anormaux

Système d’analyse en temps réel pour identifier les attaques adversariales. Optimisation et Test de Sécurité

Simulation de prompt injections et test avec des adversarial examples. Résultats Réduction de 90 % des attaques de type jailbreak. Amélioration de la sécurité et de la confidentialité des conversations.

Contexte du Projet Le client voulait une application IA pour détecter les maladies des plantes à partir d’images.

Mon Apport Développement du modèle IA (CNN, TensorFlow)

Détection des maladies sur des images de feuilles avec 93 % de précision. Développement d’une API FastAPI

Interface permettant d’envoyer des images et d’obtenir un diagnostic instantané. Optimisation et Déploiement sur Appareil Mobile

Compression du modèle pour un fonctionnement offline sur mobile. Résultats Amélioration de 70 % de la rapidité des diagnostics. Réduction de 50 % des pertes agricoles grâce à une détection précoce.

Contexte du Projet Dans un marché du travail en perpétuelle évolution, les entreprises reçoivent des centaines, voire des milliers de candidatures pour chaque poste ouvert. Le tri manuel des CV est une tâche chronophage et sujette aux biais humains.

Un client, une entreprise spécialisée dans le recrutement, souhaitait automatiser l’analyse et la sélection des CV en utilisant un système basé sur l’IA. L’objectif était d’aider les recruteurs à filtrer automatiquement les meilleurs candidats en fonction de critères spécifiques :

Compétences techniques et soft skills. Expérience et pertinence du profil. Correspondance avec la culture de l’entreprise. L’outil devait également générer un scoring pour chaque candidat, permettant aux RH de prendre des décisions plus rapidement et efficacement.

Mon Apport dans le Projet

1. Conception du Modèle IA pour l’Analyse des CV Développement d’un modèle NLP (Natural Language Processing) basé sur spaCy et BERT pour analyser le contenu des CV etc..