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Chesner DESIR

GRENOBLE

Electionseuropéennes 2024

RETROUVEZ GRATUITEMENTLe résultat des européennes à Rouen ainsi que le résultat des européennes en Seine-Maritime.

En résumé

Je suis passionné par les nouvelles technologies et l'intelligence artificielle particulièrement. Mes domaines de recherche scientifique et mes centres d'intérêts sont la vision, la détection, l'apprentissage automatique , la classification. Je me passionne également pour l'innovation et les technologies mobiles.

Je suis à l'écoute de projets, d'une aventure à forte dimension humaine, contribuant à améliorer et développer l'utilisation grand public de solutions d'intelligence artificielle.

Mes compétences :
SQL
Matlab
Windows
Android
PHP
HTML
Opencv
GANTT Project
Ubuntu
WEKA
Bash Script
Python
C++
WxWidgets
Innovation

Entreprises

  • CEA-LETI - R&D Engineer

    GRENOBLE 2014 - maintenant Working on quantitative analysis, intelligent data processing for the extraction of biomarkers in aided diagnosis systems with an application to sleep breathing disorders.
    Challenges are ranging from Quantified self analysis, personalized health systems to Big data.

  • Coria UMR 6614 Rouen - Ingénieur R&D

    2012 - 2013 Équipe ATOMOSYD – Analyse, classification et visualisation temps réel de données biomédicales pour l'assistance ventilatoire non invasive

    -Livraison de l'applicatif médical avec interfaces graphiques dans l'objectif d'un essai clinique

    wxWidgets 2.8+, wxMathPlot, C++ Linux & Windows Visual 2010, Git

  • Université de Rouen - Attaché de recherche

    Mont-Saint-Aignan 2012 - 2012 - Préparation de cours/TD/TP Programmation Système (Systèmes UNIX/Linux, programmation C avancée) pour la Licence 3 Génie Informatique

    - Chargé de TD/TP Langage C L3 EEA / Gestion de projet L2 EEA, encadrement

  • ErgSap - Fondateur - CEO - Développeur

    2011 - maintenant Développement d'applications intelligentes temps réel éducatives mobile & web

    Système & Programmation Android, interfaces web PHP/SQL/HTML/JS

  • INSA Rouen - Chargé de TD/TP probabilités et statistiques ASI3

    Saint-Étienne-du-Rouvray 2010 - 2010 -Chargé de TD Statistiques et Probabilités pour ASI3

    -Encadrement, préparation des TD/TP

  • IRCAD Strasbourg - Stagiaire Master 2 CSV

    2008 - 2008 -Stage de Master 2, équipe Réalité virtuelle et robotique

    -Suivi temps réel de structures anatomiques en chirurgie endoscopique

    -Traitement images/vidéos, extraction de caractéristiques, code de tracking

  • Université de Rouen - Doctorant chercheur en Machine Learning / Pattern Recognition LITIS EA4108

    Mont-Saint-Aignan 2008 - 2013 Cette thèse porte sur la classification automatique d'images, appliquée aux images acquises par alvéoscopie, une nouvelle technique d'imagerie du poumon profond. L'objectif est la conception et le développement d'un système d'aide au diagnostic permettant d'aider le praticien à analyser ces images jamais vues auparavant.
    Nous avons élaboré, au travers de deux contributions, des méthodes performantes, génériques et robustes permettant de classer de façon satisfaisante les images de patients sains et pathologiques. Nous avons proposé un premier système complet de classification basé à la fois sur une caractérisation locale et riche du contenu des images, une approche de classification par méthodes d'ensemble d'arbres aléatoires et un mécanisme de pilotage du rejet de décision, fournissant à l'expert médical un moyen de renforcer la fiabilité du système.
    Face à la complexité des images alvéoscopiques et la difficulté de caractériser les cas pathologiques, contrairement aux cas sains, nous nous sommes orientés vers la classification one-class qui permet d'apprendre à partir des seules données des cas sains. Nous avons alors proposé une approche one-class tirant partie des mécanismes de combinaison et d'injection d'aléatoire des méthodes d'ensemble d'arbres de décision pour répondre aux difficultés rencontrées dans les approches standards, notamment la malédiction de la dimension. Les résultats obtenus montrent que notre méthode est performante, robuste à la dimension, compétitive et même meilleure comparée aux méthodes de l'état de l'art sur une grande variété de bases publiques. Elle s'est notamment avérée pertinente pour notre problématique médicale.

    Mots-clefs : Alvéoscopie; aide au diagnostic médical; classification automatique; extraction de caractéristiques; méthodes d'ensemble; arbre de décision; injection d'aléatoire; forêts aléatoires; one-class; out-of-class; synthèse de données; malédiction de la dimension

  • ZERO-D - Bernardswiller - Stagiaire Master 1 CSV

    2007 - 2007 -Stage de Master 1 au sein de la Jeune Entreprise Innovante

    -Maintenance prédictive des unités de plastification, ergonomie logicielle, étude de
    codes de calculs prédictifs

  • Wikimedia Foundation - Administrateur pour les projets en langue HT

    2006 - 2009 -Administrateur et traducteur des projets Wikimedia en langue créole, webmaster

    -céation de projets et développements autour de la Wikipedia créole, MediaWiki

  • Act Info Service - Strasbourg - Formateur langues anglais/français

    2006 - 2006 -Formateur linguistique anglais et français, organisateur de grilles de formation DIF

    -Structuration des données de formation, normes de validation de niveaux

  • Lycée Jardin d'Essai - Expérimentateur, développeur et dessinateur

    1999 - 2001 Développeur logiciel, expérimentateur et dessinateur pour l'Atelier d'Initiation à la Recherche Scientifique

    Organisation d'expositions, communication annuelle

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