Ingénieur en systèmes embarqués et instrumentation scientifique. En clair : j'écris le code qui tourne dans les cartes électroniques, je récupère leurs mesures en temps réel et je les transforme en informations utiles. Ça va des neutrons d'un accélérateur de particules jusqu'au clignement d'un œil.
AlphaBeast
Les neutrons sont invisibles et n'ont pas de charge électrique. Il faut pourtant les compter autour des accélérateurs de particules et des centres de protonthérapie. AlphaBeast est un détecteur qui fait ce travail en temps réel.
Mon rôle : écrire le firmware de la carte, bâtir la chaîne qui remonte les mesures jusqu'au PC, et analyser les signaux pour distinguer les vrais neutrons du bruit électronique.
Firmware C/C++ sur ESP8266, qui pilote l'ASIC en SPI et garde sa configuration en Flash. Serveur d'acquisition multicarte sur Raspberry Pi (TCP/IP). Interface Python/Qt et WaveCatcher côté PC.
J'ai passé au crible une carte existante : alimentations, interfaces numériques, sorties analogiques. Je mesure le bruit, les seuils, la ligne de base et ce qui se passe quand deux impulsions se chevauchent. Chaque mesure devient une piste d'amélioration concrète, côté matériel ou côté firmware. Le schéma et le PCB sont l'œuvre de l'équipe IPHC-DESIS.
Des campagnes de mesures sur de vrais accélérateurs : préparer les acquisitions, faire tourner le détecteur, analyser les données (étalonnage, compteurs, énergies des neutrons)… puis présenter les résultats, notamment à l'assemblée générale du GDR DI2I à Grenoble en juin 2026.
EssilorLuxottica
Et si vos lunettes savaient quand vous clignez des yeux ou hochez la tête ? Ici, pas de caméra : deux petites électrodes sur la monture sentent les variations électriques autour de l'œil, et une centrale inertielle (IMU, celle qui sait si votre téléphone est penché) sent les mouvements.
J'ai enregistré et étiqueté des séries de signaux, entraîné un classifieur, puis je l'ai installé directement dans le capteur. C'est un mini-cerveau qui décide tout seul, sans réveiller le processeur principal, et qui économise donc la batterie.
Fusion des mesures capacitives QVAR et des données IMU. Entraînement et validation dans UNICO-GUI, puis déploiement dans le Machine Learning Core du LSM6DSV16X. Prototypage sur STM32.
Infraneo
Pour inspecter un tunnel, un robot avance en balayant la paroi avec un laser tournant (un LiDAR). Chaque tour donne une « tranche » du tunnel. Le défi consiste à empiler ces tranches pour obtenir un tunnel en 3D fidèle.
Le hic, c'est que le sol n'est jamais plat. Quand le robot passe sur une bosse, il bascule et ses tranches penchent. J'ai combiné la distance parcourue (mesurée par les roues) et l'inclinaison (mesurée par l'IMU) pour remettre chaque tranche à sa place.
Nœuds ROS 1 qui fusionnent le LiDAR 2D, l'odométrie des codeurs et l'orientation IMU. Export des nuages de points en CSV, validation de la géométrie dans CloudCompare.
Projet d'ingénierie UTBM
Poser à la main des dizaines de minuscules composants sur une carte électronique, c'est long et on se trompe. Ce projet a transformé une fraiseuse CNC en machine qui attrape chaque composant par aspiration et le pose au bon endroit, dans le bon sens.
Chaque composant est décrit dans une petite bibliothèque (un fichier JSON). Un programme en déduit automatiquement la liste des mouvements, le G-code. La machine le lit depuis une carte SD, et on suit le cycle sur un écran LCD.
Pilotage de 4 axes, préhension par pompe à vide, fins de course, interface LCD/SD. Génération du G-code depuis une bibliothèque JSON et les coordonnées du PCB. Pièces de préhension imprimées en 3D.
quatre projets de plus, en accéléré
Les machines agricoles embarquent des calculateurs. Avant de les envoyer au champ, on les branche sur un banc qui simule la machine (le HIL) et on vérifie chaque exigence, une par une. J'exécutais ces tests, j'analysais les messages qui circulent sur le bus CAN et j'automatisais les tâches répétitives en Python, en gardant la trace de chaque preuve.
Un configurateur en ligne : on choisit boîtier, cadran et bracelet, et l'aperçu comme le prix se mettent à jour en direct. Seules les pièces compatibles se combinent. Tout est codé à la main, sans Shopify ni Wix, versionné sur GitHub et redéployé automatiquement sur Vercel à chaque modification, avec l'aide d'outils d'IA. La démo ci-dessus en est une version très simplifiée, aux prix fictifs.
Essayer le vrai configurateur ↗
Les graveurs d'art utilisent des outils à air comprimé qui frappent la pointe des milliers de fois. J'ai remplacé l'air par un électroaimant commandé par un transistor : une impulsion de 200 ms donne un coup. Le boîtier, dessiné sous SolidWorks, est imprimé en 3D. Résultat : des sillons nets et réguliers sur un fermoir de montre en acier.
Un client voulait un petit appareil sur batterie qui passe des appels Bluetooth, lit de la musique et enregistre sur carte microSD. J'ai conçu l'architecture, puis assemblé et testé un prototype fonctionnel, appairé à un smartphone. J'ai aussi esquissé le schéma du futur circuit imprimé, mais le projet s'est arrêté avant sa fabrication.
de l'école au labo de physique
Citoyen français, mobile à Genève et dans la région frontalière française. Disponible à partir de février 2027.
Strasbourg, France