L'un de mes premiers projets personnels, ce solveur de Sudoku est une application Python conçue pour résoudre des grilles de Sudoku 9x9 à l'aide d'un algorithme de backtracking. Les utilisateurs peuvent soumettre des grilles personnalisées avec des valeurs manquantes (représentées par des zéros), et le programme trouve une solution valide de manière récursive et efficace.
Réalisé dans le cadre d'un projet scolaire, Board Game Guessr est une application web interactive qui met au défi les joueurs de deviner des jeux de société à partir d'images et d'indices progressifs. Ce projet, l'un de mes premiers projets d'envergure, combine un frontend dynamique en Vue.js avec un backend robuste en Node.js et une base de données MySQL. Les utilisateurs peuvent créer un compte, suivre leurs statistiques, gagner des badges, et relever un défi quotidien. Ce projet m'a permis d'explorer le développement full-stack, de la conception d'une interface utilisateur intuitive à la gestion sécurisée des données, tout en renforçant ma compréhension des technologies web modernes.
Connect4Master est un projet réalisé dans un contexte scolaire, où l'objectif est de défier une intelligence artificielle avancée au jeu du Puissance 4. L'IA repose sur un algorithme Minimax optimisé par l'élagage alpha-bêta et l'approfondissement itératif, permettant une prise de décision stratégique et rapide. Le jeu propose une interface graphique moderne grâce à Pygame, offrant une expérience immersive et stimulante pour les amateurs de jeux de réflexion.
Réalisé dans le cadre d'un projet de mastercamp, Wild Dump Prevention (WDP) est une application web permettant de surveiller l'état des poubelles publiques grâce à l'analyse d'images. Les utilisateurs peuvent téléverser des photos ou vidéos, annoter leur état ou laisser le système appliquer des règles visuelles simples. Un tableau de bord interactif présente ensuite statistiques et zones à risque. Ce projet m'a permis d'explorer le développement full-stack, du traitement d'images à la visualisation de données, tout en répondant à un enjeu concret de gestion urbaine.
Réalisé durant mon semestre à Montréal, ce projet de machine learning utilise le dataset BRFSS 2015 pour prédire si une personne est atteinte de diabète. Le système combine Random Forest et XGBoost dans un modèle d'ensemble, avec une API Flask containerisée Docker pour servir les prédictions. Le projet inclut l'ingénierie de variables, l'explicabilité SHAP, et une architecture complète de déploiement pour répondre à des enjeux de santé publique.
BrieIA est une intelligence artificielle innovante dont l'objectif est de prédire les mouvements d'actifs numériques grâce à des modèles d'IA avancés. Ce projet personnel ambitieux utilise différents indicateurs pour construire une matrice d'entraînement robuste. L'organisation comprend un moteur de prédiction core et une application permettant aux utilisateurs de créer leurs propres modèles. En cours de développement, cette IA sera accessible via un site web dédié.
Trio essentiel du développement web
Compétent dans le framework Vue.js, améliorant les interfaces utilisateurs avec des conceptions dynamiques et réactives
Compétent dans Figma, facilitant une collaboration transparente et une mise en œuvre efficace du design
Maîtrise du développement backend avec Node.js et Express, permettant la création d'API performantes, sécurisées et évolutives. Expérience dans la conception de solutions SaaS robustes et déployables dans le cloud.
Maîtrise de plusieurs langages pour répondre à des besoins variés, du scripting à la performance système.
Expérience avec les outils essentiels du DevOps pour l'automatisation, la gestion de versions et le déploiement de conteneurs.
Utilisation de Tauri pour créer des applications desktop performantes en combinant Rust pour le backend et Vue.js pour l'interface utilisateur.
Étudiant à EFREI Paris
mail: loiccupif@gmail.com