1️️ Conception et pilotage d’un projet de Machine Learning visant à optimiser
les dates d’émission des titres obligataires du Groupe BPCE.
2️️ Déploiement du modèle dans une application user-friendly destinée
à l’équipe Émissions et Solutions Financières (ESF) pour une utilisation
opérationnelle intuitive.
3️️ Collaboration avec les équipes de Gestion Financière afin d’identifier les
besoins métiers et les cas d’usage IA à forte valeur ajoutée.
4️️ Études de faisabilité sur différents projets d’IA appliqués à la finance :
• Assistant d’optimisation de portefeuilles d’actifs
• Prédiction des vagues de remboursements anticipés et négociés
5️️ Supervision et amélioration continue de l’application de prédiction
des émissions en ajoutant de nouvelles fonctionnalités selon les retours
utilisateurs.
6️️ Veille et acculturation IA : rédaction de synthèses sur les événements,
rapports et impacts de l’IA dans le secteur financier.
7️️ Recherche bibliographique sur les applications de l’IA en finance,
notamment « Hedging Strategies Optimization with Deep Learning and
Machine Learning ».

1️️ Exploration approfondie des concepts de Reinforcement Learning et Deep
Reinforcement Learning (Deep RL).
2️️ Analyse et compréhension des principales architectures et approches :
Policy-Based et Value-Based methods.
3️️ Application des algorithmes de Deep RL à un cas de simulation
d’écoulement autour d’un cylindre.
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4️️ Optimisation des performances aérodynamiques, notamment du couple
traînée (drag) et portance (lift).
5️️ Implémentation complète des expériences à l’aide de FEniCS, Stable
Baselines et Python.
6️️ Rédaction d’un rapport de stage complet, détaillant la méthodologie, les
résultats et les perspectives de recherche.

Nouakchott Nord, Mauritanie
1️️ Déploiement d’un modèle de Machine Learning capable de prédire la
probabilité de réussite au Baccalauréat à partir de données académiques et
contextuelles.
2️️ Collecte et préparation des données via des techniques de data scraping,
dans le cadre de la création d’un chatbot d’accompagnement pour les
bacheliers.
3️️ Modélisation, nettoyage et prétraitement des données pour assurer la
qualité et la fiabilité des prédictions.

Nouakchott, Mauritanie
1️️ Analyse exploratoire des données relatives à la fonction publique
mauritanienne, dans le but de mieux comprendre la répartition et les
caractéristiques du personnel.
2️️ Application de méthodes statistiques avancées, notamment l’Analyse des
Correspondances Multiples (ACM), pour identifier les principales dimensions
explicatives.
3️️ Détermination des profils socio-économiques des fonctionnaires à partir
des résultats analytiques, afin de soutenir la prise de décision et les politiques
publiques.