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Je suis Jules Lefèvre

Ingénieur en Intelligence Artificielle et Data

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À propos de moi

Ingénieur en Intelligence Artificielle et Data, je me passionne pour le deep learning, la computer vision et leurs applications dans les domaines médicaux, les véhicules autonomes et l'IoT. Au travers de plusieurs stages de recherche en France et à l'étranger (Reims, Madrid), j'ai développé une expertise pratique allant de la reconstruction 3D de corps humain à la prévision de trafic urbain, en passant par les systèmes embarqués connectés. Je cherche à mettre ces compétences au service de projets à fort impact.

Python PyTorch Deep Learning Computer Vision Machine Learning Docker Azure IoT IoT / Embarqué LoRaWAN MQTT / TLS FreeRTOS Java C SQL Android

Projets

01

Reconstruction 3D de corps humain & composition corporelle

Benchmark de modèles HMR (Human Mesh Recovery) pour la reconstruction 3D de corps humain à partir de photos. Prédiction de la composition corporelle (tissu adipeux) pour l'examen médical.

PythonDeep LearningComputer VisionPyTorch
02

Prévision de trafic urbain avec LSTM

Création d'un modèle LSTM sous PyTorch pour la prévision de trafic urbain. Ingénierie des fonctionnalités (lags/rolling), standardisation de l'évaluation et fine-tuning pour des résultats optimaux.

PythonPyTorchMachine LearningData Science
03

Middleware Azure IoT pour FreeRTOS — scénarios V2X

Implémentation d'un middleware Azure IoT pour FreeRTOS ciblant des scénarios V2X (télémesure cloud-vers-appareil). Prototypage de flux de données sécurisés MQTT/TLS et documentation pour des démos reproductibles.

CFreeRTOSAzure IoTMQTT / TLSIoT
04

Prototypes capteurs environnementaux LoRaWAN

Construction de prototypes de capteurs environnementaux LoRaWAN (EmBitz/Arduino) et intégration multi-capteurs avec acquisition I2C. Collecte et validation de données terrain.

CArduinoLoRaWANIoT / Embarqué
05

CBIR — Recherche d'images par similarité

Préparation d'une base d'images, extraction de caractéristiques et implémentation de la recherche par similarité pour la recherche d'images basée sur le contenu (Content-Based Image Retrieval).

PythonComputer VisionMachine Learning

Expériences

Stagiaire de Recherche

Laboratoire CReSTIC — I.U.T Reims-Châlons-Charleville

Mars 2026 - Présent
  • Benchmark de modèles HMR pour la reconstruction 3D de corps humain à partir de photos.
  • Prédiction de la composition corporelle (tissu adipeux) pour l'examen médical.

Stagiaire de Recherche

Laboratoire Lab-I* — Université de Reims Champagne-Ardenne

Avril 2025 - Juillet 2025
  • Création d'un modèle LSTM de prévision de trafic urbain sous PyTorch.
  • Fine-tuning du modèle pour des résultats optimaux.
  • Ingénierie des fonctionnalités (lags/rolling), standardisation de l'évaluation et livraison d'un modèle efficace.

Stagiaire de Recherche

B105 Lab — Universidad Politécnica de Madrid

Avril 2024 - Juin 2024
  • Implémentation d'un middleware Azure IoT pour FreeRTOS ciblant des scénarios V2X (télémesure cloud-vers-appareil).
  • Prototypage de flux de données sécurisés MQTT/TLS, documentation pour des démos reproductibles appareil-vers-cloud.
  • Collaboration avec des chercheurs en électronique ; présentation des avancées à des publics techniques mixtes.

Stagiaire de Recherche

Université de Reims Champagne-Ardenne

Avril 2023 - Juillet 2023
  • Construction de prototypes de capteurs environnementaux LoRaWAN (EmBitz/Arduino) et intégration multi-capteurs avec acquisition I2C.
  • Collecte et validation de données terrain, organisation des tests et des logs pour analyse ultérieure.

Stagiaire IT

Keenton SAS — Paris

Avril 2022 - Mai 2022
  • Support aux utilisateurs finaux et assistance sur les petits déploiements.
  • Dépannage des problèmes de connectivité et de configuration.

Formations

Master Informatique — spécialité Intelligence Artificielle

Université de Reims Champagne-Ardenne

Sept. 2024 - Présent
  • Implémentation de Word2Vec from scratch (CBOW/Skip-gram) avec visualisation des embeddings.
  • Système CBIR : extraction de caractéristiques et recherche d'images par similarité.
  • Application Android/Python de collecte GPS pour prédire les trajectoires et types d'animaux.
  • Modèle de recommandation de films par filtrage collaboratif.
  • Configuration Docker pour la communication entre un logiciel de véhicule autonome et un simulateur.

Licence Informatique — Cursus Master en Ingénierie (CMI)

Université de Reims Champagne-Ardenne

Sept. 2021 - Juin 2024
  • Mise en œuvre d'un flux de travail client-serveur distribué pour la vente de cuisines (Java/PHP, TCP/UDP/HTTP).
  • Conception du modèle de données et de la base de données pour un laboratoire de recherche.
  • Animation d'une session pédagogique sur l'IA en biologie pour des élèves de primaire.
  • Conception d'une application collaborative pour réduire le gaspillage alimentaire.