Recherche un stage · 2027

Plusieurs agents.
Une décision.

Étudiant en M1 Intelligence Artificielle Distribuée à l'Université Paris Cité. Je construis des agents qui cherchent, planifient et décident : IA de jeux, solveurs et assistants LLM.

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bougez la souris · cliquez pour ajouter un agent

01Projets choisis

01 · 2026

Mr. Jack Pocket

Le jeu de société Mr. Jack Pocket, jouable sur ordinateur, avec une IA adverse à quatre niveaux de difficulté.

Mon rôle: Chef d'une équipe de 6. J'ai écrit toute l'IA et contribué au modèle du jeu et à l'interface.

  • Recherche minimax avec élagage alpha-bêta, pour les deux camps (Jack et l'enquêteur)
  • Fonction d’évaluation basée sur les suspects restants et les sabliers estimés
  • Banc de test : tournois IA contre IA, statistiques d’élagage, tests de stabilité en profondeur
4niveaux de difficulté
19 mstemps médian par coup, profondeur 4
~3,700branches coupées par α-β par coup
JavaSwingSocketsGit flow
Code ↗
Plateau de jeu de Mr. Jack Pocket
IA contre IA · 40 parties par niveau
Easy
80%
20%
Medium
57.5%
42.5%
Hard
55%
45%
Expert
65%
35%
EnquêteurJack

02 · 2026

Jarvis

Un assistant personnel qui gère mon Google Agenda par chat, grâce à un agent LLM équipé d’outils.

Mon rôle: Projet personnel, en cours.

  • Boucle d’agent avec appels d’outils : lire, créer, déplacer et supprimer des événements, recherche web, mémoire
  • Sécurité par conception : les actions risquées exigent une carte de confirmation, imposée par le code et non par le prompt
  • Importe un emploi du temps complet (.ics) et crée des événements à partir de la photo d’un billet ou d’une affiche
2moteurs LLM (Gemini / Ollama local)
0action destructive sans validation
PythonFlaskGemini APIOllamaGoogle Calendar APISQLite
Code ↗
Déplace le TD de jeudi à 14h
› lit l'agenda ✓

Modifier « TD IA » → jeu. 14:00 ?

validerrefuser

03 · 2025

Sokoban solver

Un jeu de Sokoban animé avec un solveur automatique qui trouve seul la solution complète.

Mon rôle: Projet de cours construit sur un squelette pédagogique (G. Huard, GPL). Le solveur et les IA sont de moi.

  • Recherche A* sur les états du jeu, avec détection de blocages pour couper les branches sans issue
  • Mes propres structures de données : files à priorité (tableau et liste), séquences, itérateurs
  • Architecture MVC avec le patron Observateur et coups animés
0.05 spour résoudre un niveau Minicosmos
JavaA*MVC
Dépôt privé pour le moment
Minicosmos 01

04 · 2026

Machine learning from scratch

Des modèles classiques réimplémentés avec NumPy uniquement, sans bibliothèque de ML pour l’apprentissage.

Mon rôle: Travaux de cours, prolongés en autonomie.

  • Filtre anti-spam SMS : régression logistique et Adaline entraînées avec ma propre SGD
  • Un réseau de neurones (MLP) avec rétropropagation écrite à la main
97.8%précision en validation (spam)
95%MLP sur deux lunes
92.9%MLP sur chiffres manuscrits
PythonNumPypandasJupyter
Code ↗
Frontière apprise par le MLP

Aussi réalisé

02À propos

Je suis en première année de master Intelligence Artificielle Distribuée (IAD) à l'Université Paris Cité. J'aime les problèmes où un programme doit choisir : quel coup jouer, quel chemin prendre, quel outil appeler. J'aime emmener une idée de l'algorithme jusqu'à un outil réellement utilisable.

Formation

  • 2026 – 2028Master Intelligence Artificielle Distribuée (IAD)
    Université Paris Cité
  • 2023 – 2026Licence Informatique
    Université Grenoble Alpes

Compétences

Langages
PythonJavaCSQLJavaScript
IA / ML
Minimax α-βA* searchNumPyscikit-learnLLM agentsTool calling
Outils
GitFlaskSQLiteSwingJupyterLinux
Langues
Turc · langue maternelleFrançais · C1Anglais · C1

03Discutons

Je recherche un stage en IA, systèmes multi-agents ou génie logiciel. Le plus simple pour me joindre :

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