Ewan Menaheze

Élève-ingénieur · ISEN Nantes · Promotion 2027

Ewan Menaheze

Étudiant en 5e année d'école d'ingénieurs en informatique et électronique, spécialisé en intelligence artificielle. Je conçois des modèles de vision par ordinateur et de deep learning, de la préparation des données jusqu'à la démonstration.

À la recherche d'un stage de fin d'études de 6 mois à partir d'avril 2027, en vision par ordinateur ou en IA, avec si possible une poursuite en thèse CIFRE

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Nantes, France

Portrait d'Ewan Menaheze

À propos

Mon univers

Je suis passionné par l'intelligence artificielle, en particulier le deep learning et le traitement d'images.

En parallèle de ma formation, je mène des projets pour mettre ces domaines en pratique : suivi et ré-identification de personnes en vidéo, vision embarquée sur carte électronique, analyse de données maritimes à grande échelle. Mon stage de recherche à l'Université de Coimbra, sur l'analyse de vidéos de capsule endoscopique, m'a confirmé dans cette voie. Chaque projet présenté ici est documenté, de la démarche jusqu'aux résultats.

École
ISEN Nantes
Formation
Cycle ingénieur 2021 – 2027
Spécialité
Intelligence artificielle
Anglais
Niveau C1

IA et vision

  • Deep learning
  • CNN
  • Transfer learning
  • Détection d'objets (YOLO)
  • Traitement d'images
  • OpenCV
  • TensorFlow · Keras
  • PyTorch

Données

  • Python
  • R
  • scikit-learn
  • Clustering
  • Visualisation
  • SQL

Développement

  • C++
  • Java · JavaFX
  • HTML · CSS · JavaScript
  • PHP
  • API REST
  • Git
  • Embarqué : Arduino · BeagleBone · FPGA

Au quotidien

  • Travail en équipe
  • Anglais C1
  • Français (langue maternelle)

Distinction · 2025

Concours de programmation Euro-Information

Quatre défis algorithmiques à résoudre en temps limité, face à 307 participants. Un résultat récompensé par un prix de 150 €.

  • 2esur 307 participants
  • 1eren C++ (22 participants)
  • 4défis résolus
Les quatre défis
  1. Analyse de chaînes et calcul de fréquences avec des tables de hachage, pour un comptage en temps linéaire.
  2. Plus court chemin dans un graphe pondéré, résolu avec l'algorithme de Dijkstra et une file de priorité.
  3. Programmation dynamique avec compression d'états, pour respecter les contraintes de temps et de mémoire.
  4. Ordonnancement glouton d'intervalles : tri, puis résolution des conflits pour maximiser le débit.

Réalisations

Mes projets

Cinq réalisations, d'un stage de recherche en imagerie médicale à l'électronique embarquée. Chaque page détaille la démarche, les outils et les résultats.

Stage de recherche · 4 mois

Lecture automatique de vidéos de capsule endoscopique

Stage de recherche à l'Université de Coimbra : un pipeline de deep learning qui repère les lésions dans les vidéos de capsule endoscopique, les nomme et les situe dans le tube digestif, évalué sur des patients jamais vus par les modèles.

  • PyTorch
  • EfficientNet
  • Grad-CAM
  • OpenCV
  • scikit-learn

Projet de M1 · Vision par ordinateur

Évaluer la coopération d'une personne pour la reconnaissance faciale

Projet de M1 mené à deux : un système qui évalue en vidéo si une personne coopère avec un dispositif de reconnaissance faciale. Il suit et ré-identifie chaque personne, analyse sa démarche, mesure l'occlusion de son visage et l'orientation de son regard.

  • YOLOv8
  • BoT-SORT
  • InsightFace
  • MediaPipe
  • OpenCV

Big Data · IA · Web

Analyse du trafic maritime à partir de données AIS

Des millions de positions de navires du golfe du Mexique : nettoyage et statistiques, clustering des trajectoires, prédiction du type de navire et de sa position, le tout restitué dans une application web.

  • Python
  • R
  • scikit-learn
  • PHP · SQL
  • JavaScript

Électronique embarquée

Morpion électronique

Un jeu de morpion pour enfants conçu à quatre en un mois : neuf capteurs de lumière reconnaissent les jetons, des LED et un écran LCD affichent la partie.

  • Arduino
  • C++
  • Impression 3D
  • Découpe laser

Contact

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