Dorian Michaud : portfolio

Bonjour !

Je m'appelle Dorian Michaud, tech leader.
Bienvenue sur mon portfolio.

Scientifique

Titulaire d'un doctorat en "Traitement du signal" et "Informatique et applications" depuis 2018, j'aime la science et plus particulièrement la science des données telle que le machine learning, le deep learning et la vision par ordinateur.

Tech leader

A la suite d'une première expérience en tant que data scientist spécialisé en computer vision, j'ai évolué en tant CTO (hands-on) pendant plusieurs années. J'ai managé et piloté des équipes de mécatroniciens, développeurs et data scientists sur des projets innovants dans le secteur de l'AgTech. J'ai également été responsable de la mise en place de l'infrastructure cloud et des pipelines CI/CD de l'organisation.

Couteau suisse

Débrouillard, autonome et curieux, j'aime apprendre de nouvelles choses et me former sur des sujets variés. J'aime particulièrement le DevOps, la cybersécurité et le cloud tant sur les aspects techniques que stratégiques.

Papa

Père d'une petite fille depuis peu, j'apprends tous les jours à ses côtés les joies de la parentalité.

Coureur Ă  pied

Licencié dans un club de course à pied, j'affectionne toutes les distances sur route du 5km au marathon, le cross-country et le trail.

Amoureux de la nature

Je suis particulièrement attiré par les activités de plein air, que ce soit en montagne, en forêt ou sur les bords du littoral.

Compétences

Voici un aperçu de mes compétences techniques et humaines (savoir-faire et savoir-être).
Elles sont classées par catégories.
Survolez les puces pour afficher plus d'informations (sur PC seulement).
Google Workspace
Scikit-learn
Google Cloud Platform
Electron.js
Shell (Bash, zsh)
Python
Node.js
Jupyter Notebook
HTML / CSS
Pandas
Astro
Codemagic
Autonomie & débrouillardise
Flask
Modélisation de données
Notion
MySQL
Next.JS
Discord
TensorFlow
JavaScript
TypeScript
Prisma
Rigueur & sens du détail
PostgreSQL
Firestore
NumPy
Triton server
OpenCV
FastAPI
PyTorch
Firebase
DaisyUI
TailwindCSS
SQLite
Capacités rédactionnelles
Flutter
Esprit d'équipe & écoute
Kivy
Curiosité & envie d'apprendre
C++
Docker
NiceGUI
ROS / ROS2
Clickup
React
Git (bitbucket/ github)
Linux (Debian/Arch)
CircleCI
Franchise & bienveillance
NoSQL
OpenTofu
TensorBoard
Dbdiagram/dbdocs
SQL
Force de proposition
Terraform
Trello

Expériences professionnelles

Voici les postes que j'ai occupé depuis la fin de mon master en 2015.
Les expériences sont classées de la plus récente à la plus ancienne.
Les descriptions sont volontairement succinctes, n'hésitez pas à me contacter si vous souhaitez plus de détails.
Les stages ou autres expériences antérieures ne sont pas mentionnées ici.

CTO Hands-On

Green Shield Technology

2021-Mai 2025

Mon rôle consistait à superviser les équipes techniques, définir la stratégie technologique de l'entreprise, et participer activement aux projets clés de l'entreprise :

  • Capteur embarquĂ© pour la dĂ©tection des maladies de la vigne en temps rĂ©el;
  • Application mobile facilitant les relevĂ©s agronomiques ainsi que leur standardisation;
  • SaaS permettant d'optimiser la gestion d'expoitations viticoles (agrĂ©gation des donnĂ©es, visualisation, gĂ©nĂ©ration de rapports, etc.);
  • Module de dĂ©sherbage laser pour le maraĂ®chage.

Mes autres tâches principales consistaient en :

  • la mise en place de l'infrastructure cloud de l'entreprise;
  • la crĂ©ation des diffĂ©rents modèles de donnĂ©es;
  • la mise en place des pipelines CI/CD des diffĂ©rentes applications;
  • la mise en place de la stratĂ©gie de sĂ©curitĂ© des donnĂ©es;
  • la gestion des dĂ©veloppements en matières d'IA (R&D et prod).

Data Scientist, Computer Vision

Green Shield Technology

Novembre 2018-2021

Mon rôle consistait à travailler sur tous les sujets proches des données :

  • DĂ©veloppement de PoC de dĂ©tection ou segmentation de pestes (mauvaises herbes, insectes, maladies) sur des images;
  • Mise en place de solution interne pour faciliter les travaux de rĂ©coltes de donnĂ©es;
  • Participation aux projets R&D en lien avec les donnĂ©es (images hyperspectrales, thermiques, de drones ; sĂ©ries temporelles, spectres ...);
  • DĂ©veloppement d'application Web & Mobiles : dĂ©monstrateurs, versions beta de plateforme pour externes ...

Doctorant en traitement d'images

We+ (anciennement Quadra Informatique)

Octobre 2015 - Novembre 2018

Mon rôle consistait à travailler sur la recherche d'images par similarité et l'indexation de petites bases de données expertes sans connaissance a priori, en utilisant des méthodes bio-inspirées. Voici les tâches principales que j'ai effectuées durant cette période :

  • Veille et recherches bibliographiques scientifiques dans les sujets suivants : indexation de bases de donnĂ©es, descripteurs visuels, CNN, active learning...;
  • DĂ©veloppements de PoC autour de la problĂ©matique de la thèse;
  • Tests et mises en places de mĂ©thodes innovantes;
  • PrĂ©sentations des rĂ©sultats auprès de mes pairs :
    • - ConfĂ©rence internationale MultiMedia Modeling 2018 (MMM); đź”—
    • - Article dans un journal international : Signal Processing: Image Communication ;đź”—

DiplĂ´mes

Ci-dessous, mes différents diplômes obtenus.
Ils sont classés du plus récent au plus ancien de gauche à droite.

  • 2018

    Doctorat : Traitement du signal, informatique et applications

    Institut de Recherche XLIM

    Quadra Informatique (maintenant We+)

    Thèse CIFRE : "Indexation bio-inspirée pour la recherche d'images par similarité."🔗

    R&D Deep Learning Computer vision


  • 2015

    Master Informatique, Multimédia, Télécommunication

    UFR Sciences Fondamentales et Appliquées

    Université de Poitiers

    Major de promotion, mention bien

    Computer vision
    Machine Learning
    Communication numérique
    Informatique
    Réseau


  • 2013

    Licence Electronique et Signal (Sciences Technologie et Santé)

    UFR Sciences Fondamentales et Appliquées

    Université de Poitiers

    2ème de promotion, mention assez bien

    Algorithmie
    Structure de données
    Traitement du signal
    Méthodes numériques
    Génie électrique


  • 2012

    Génie Electrique et Informatique Industrielle

    IUT AngoulĂŞme

    Université de Poitiers

    Informatique industrielle
    Génie électrique
    Algorithmie
    Télécommunications

Certifications et formations

Ci-dessous, les différentes formations suivies et certifications obtenues.
Elles sont classées de la plus récente à la plus ancienne de gauche à droite.
SRE fundamentals with Google
En cours (mai 2025)

Via Uplimit by Salim Virgi

Apprentisage des bases du SRE selon Google : concepts clés comme les SLO, la surveillance, les alertes et la conception de systèmes fiables.

Réalisation de deux projets : un sur la mise en place des SLOs et SLIs associés ; et l'autre sur la mise en place d'un système fiable.

SRE SLO/SLI/SLA Prometheus/Grafana Kubernetes Monitoring System Design

Quelques projets

Voici un aperçu de différents projets sur lesquels j'ai travaillé.
La description n'est pas exhaustive, mais elle vous donnera une idée de ce que j'ai fait.
Contactez-moi si vous souhaitez plus de détails sur un projet en particulier.
Allez sur mon github pour plus de projets.

Capteur embarqué de détection des anomalies de la vigne par IA (VineMapper)

Le capteur était équipé d'une caméra industrielle, d'un flash xénon et d'un récepteur GNSS avec RTK. Ce capteur embarquait des modèles de Deep Learning pour faire la détection en temps réel lors du passage des tracteurs. Les informations étaient envoyées sur une plateforme SaaS pour la restitution des données. Les mises à jour et l'upload des données étaient gérés par un système de communication sans fil (4G). Après plusieurs années de développement, le capteur a été déployé sur le terrain pour des tests en conditions réelles et utilisés par des partenaires en run. Tout une partie du projet consistait à industrialiser le capteur pour le rendre robuste, fiable et certifié CE (avec un partenaire de développement).

Mon rĂ´le au sein du projet :

  • Gestion de projet / management des Ă©quipes;
  • SpĂ©cifications fonctionnelles et techniques (use cases, MLD, infra cloud, infra logicielle ...);
  • Mise en place de l'infrastructure cloud;
  • Mise en place de la CI/CD;
  • DĂ©veloppements d'outils internes (Web, CLI, applications de bureau);
  • Ajout de features dans le SaaS et sur le capteur.

Stack :

ROS2 Triton Server C++ Python YOLO GCP (Storage, Pub/Sub, Firestore ...) Docker AlpineJS SQLite OpenTofu

SaaS pour le pilotage d'exploitation viticole (Vinecore)

Ce SaaS permettait d'aggréger un certain nombre de données provenant de source différentes afin de faciliter le pilotage d'une exploitation viticole. Voici une liste non exhaustive de ses fonctionnalités :

  • Gestion des parcelles (gĂ©orĂ©fĂ©rencement, association d'indicateurs ...);
  • Restitution des rĂ©sultats de dĂ©tection de capteurs embarquĂ©s;
  • Visualisation de la mĂ©tĂ©o (intĂ©gration de diffĂ©rents partenaires);
  • Visualisation simple et modulaire de toutes les donnĂ©es associĂ©es Ă  l'exploitation;
  • CrĂ©ation semi-assistĂ©e de rapport avec personnalisation;
  • Modèles de prĂ©visions de risques Ă©pidĂ©miques.

Mon rĂ´le au sein du projet :

  • Gestion de projet / management des dĂ©veloppeurs;
  • SpĂ©cifications techniques (MLD, infra cloud, choix des frameworks);
  • Mise en place de l'infrastructure cloud;
  • Mise en place de la CI/CD;
  • Code review.

Stack :

OpenTofu Typescript PostgreSQL Prisma GCP (Storage, Cloud Build, Cloud Run, Firestore ...) Docker NextJS MaterialUI