Passionné par l’intelligence artificielle, la science des données et le développement logiciel, je m’implique chaque jour dans des projets mêlant informatique, électronique et nouvelles technologies. Chaque défi est pour moi l’occasion de concevoir des solutions fiables, d’explorer des approches innovantes et de renforcer mes compétences techniques. Mon parcours en double diplôme entre l’Université de Sherbrooke et l’EILCO nourrit une curiosité constante et une envie de toujours aller plus loin. J’apprécie particulièrement la résolution de problèmes complexes, l’optimisation de systèmes et la mise en production d’applications modernes.

Je m'appelle Robin BECARD et je poursuis actuellement un double diplôme entre l’Université de Sherbrooke et l’EILCO. Ce cursus me permet de valider une Maîtrise en intelligence artificielle au Canada parallèlement à mon diplôme d'ingénieur en informatique en France.
Ma démarche est centrée sur la Science des Données : j'aime explorer des jeux de données complexes pour en extraire des connaissances exploitables. J'ai affiné cette expertise sur des projets à forte valeur scientifique, comme la classification de données d'astéroïdes pour la NASA ou l'analyse morphométrique par Deep Learning (PyTorch). Ces expériences m'ont permis de maîtriser l'ensemble du pipeline data, de l'analyse exploratoire (EDA) à la conception de modèles prédictifs avec Scikit-learn.
Mon bagage en génie informatique est pour moi un levier technique indispensable. Il me permet de ne pas limiter l'IA à l'expérimentation, mais de concevoir des architectures logicielles capables de supporter et de déployer ces modèles. Que ce soit pour structurer des pipelines de données ou développer des interfaces via React/Next.js, je m'assure que la donnée reste accessible et valorisée.
Aujourd'hui, je souhaite m'investir pleinement dans des défis liés à l'IA et à la Data Science. Mon objectif est de mettre à profit ma double culture ingénieur/recherche pour résoudre des problématiques complexes, en apportant une expertise technique rigoureuse sur le traitement et l'interprétation des données.
Machine / Deep Learning - Analyse de données
Logiciel & Automatisation
Full-stack & Infrastructure
Juin 2025 - Juillet 2025

Développement d’une application web de supervision des machines virtuelles sur Google Cloud Platform (GCP), intégrant les APIs GCP pour centraliser les métriques d’infrastructure et mettre en place des alertes automatisées. Participation à la conception de l’architecture, à l’implémentation front‑end / back‑end et à la rédaction d’une documentation pour les équipes internes.
Juillet 2023

Accueil des transporteurs, chargement et déchargement des livraisons, gestion des retours en rayon et des déchets du magasin. Contribution au bon fonctionnement de la logistique et au support des équipes de vente.
Janvier 2023 - Février 2023

Conception et déploiement d’un outil Excel/VBA pour organiser et tracer les fichiers du service « Équipe Commune ». Analyse des besoins des utilisateurs, modélisation de l’organisation des dossiers, développement de macros pour automatiser le classement et la recherche de documents, puis rédaction d’une documentation et accompagnement des équipes à la prise en main.
Réalisations & Technologies
Étude comparative et implémentation de 6 algorithmes de classification (SVM, Réseaux de neurones, etc.) pour prédire la dangerosité des objets célestes frôlant la Terre, basée sur un jeu de données de la NASA de 300 000 entrées.
Utilisation du Machine Learning non supervisé (ACP & K-Means) pour classifier le phytoplancton mondial. L'analyse de 9 484 échantillons a permis d'identifier 4 groupes biologiques majeurs (comme les Diatomées et Cyanobactéries) et de cartographier leur distribution océanique.
Réalisations & Technologies
Analyse et prédiction de points de repère (landmarks) sur des otolithes de poissons par apprentissage profond. Ce projet vise à automatiser l'extraction de données morphométriques pour faciliter l'étude de la croissance et des populations de poissons.
Réalisations & Technologies
Application web de recherche de recettes de cuisine développée avec Angular. L'interface permet d'explorer des catalogues de plats, de filtrer les résultats et de consulter les détails nutritionnels via une architecture par composants.

Conception d’un site web destiné à centraliser les clubs et associations de l’école, avec gestion de rôles (membres, présidents, administrateur) et suivi personnalisé des clubs.
Réalisations & Technologies
Conception et fabrication d'un robot autonome d'assistance au sauvetage (Rescue-assisting). Le système intègre une analyse multicapteurs en temps réel (gaz, température, pression), un flux vidéo live via ESP32-CAM et un contrôle Bluetooth, le tout abrité dans une structure modulaire imprimée en 3D.
Solution domotique intégrée sur Arduino Mega gérant l'automatisation du climat, de l'éclairage et de la sécurité. Le système utilise une machine à états pour la gestion autonome (chauffage, aération, protection pluie) et un protocole série pour le contrôle manuel via application mobile.
Réalisations & Technologies

Réalisation d’un jeu vidéo inspiré du jeu de plateau « Kingdomino ». Projet mené en équipe de trois durant le cycle préparatoire, permettant de renforcer mes compétences en algorithmique, gestion de projet et programmation orientée objet.
Sherbrooke J1H 5E9, Québec, Canada
Polincove 62370, France