Sur un plein de gazole, 50,50 € partent en fiscalité. Où vont-ils exactement ?
Ingénieur en mathématiques appliquées. Je pars d’un problème métier concret, je définis ce qu’il faut résoudre, puis je livre une solution qui fonctionne.
// expériences
Mission client : Boehringer Ingelheim, Lyon LPA · CDI
Lyon, France · Stage PFE
Tanger, Maroc · Stage 4A
Tous niveaux jusqu’à la Terminale
// produits
Des produits pensés pour de vrais utilisateurs, au-delà du projet : conçus, déployés et maintenus.
Plateforme de gestion pour mosquées et associations : membres, dons, événements, comptabilité. Un produit en production, pensé de bout en bout.
Un prototype jouable en cours de développement, avec trois familles de puzzles.
// projets
Des applications data et IA construites de bout en bout, en ligne et open source.
Analyseur de marché de l’emploi propulsé par LLM : scraping d’offres, analyse sémantique et insights personnalisés. LangChain, Groq et Streamlit.
Plateforme data end-to-end de monitoring KPI manufacturing pour un réseau pharmaceutique multi-sites. Pipeline ETL, DuckDB et Streamlit sur 4 pages : Overview, Site Detail, Forecasting ML (OLS avec intervalles 95%) et Alerts. CI/CD GitHub Actions.
Laboratoire d’évaluation probabiliste d’un LLM (GPT-5.2) sur 3 domaines : météo (35 prédictions, 5 villes), marchés financiers européens (10 actifs) et performance sportive (marathon). Protocole anti-data-leakage, métriques Brier Score et MAE.
App Streamlit multi-pages pour métaux précieux physiques. 6 modèles ML (RF, XGBoost, LSTM, Stacking) en walk-forward strict, sans data leakage. 40+ features, backtesting P&L (Sharpe, alpha vs B&H), simulateur Monte-Carlo, PWA installable.
Autres applications
App Streamlit interactive pour apprendre Streamlit : widgets, dataviz et déploiement. Ressource pédagogique open-source.
Chatbot IA intégré à un portfolio Next.js. Répond aux questions sur le profil et les projets via un LLM. Stack TypeScript et API LLM, déployé sur Vercel.
Collection de dashboards data viz sur mesure : exploration visuelle et reporting avancé pour différents contextes métier, avec Streamlit et Plotly.
Travaux académiques & explorations
Classification ML de précipitations sur données météo historiques. Comparaison de classifieurs (RF, SVM, KNN), feature engineering, cross-validation.
CNN PyTorch pour classification d’images Pokémon. Transfer learning, data augmentation, évaluation hold-out.
Modélisation ARIMA/SARIMA de la série UKgas. Tests ADF/KPSS, identification, prévisions et intervalles de confiance.
// publications
Ce que je publie sur LinkedIn : enquêtes data, IA expliquée, visuels. Chaque post renvoie vers le Lab ou l’app qui l’accompagne.
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Un sondage n’est pas une opinion, c’est une mesure. Changez une seule pièce et regardez le résultat bouger.
L’Insee révise le T2 à 0,0 %. Récession ou pas ? Tout dépend de la définition.
Comment un modèle apprend-il ? En descendant, pas à pas, la pente de son erreur.
Un seul réglage change la créativité et la stabilité d’un LLM : la température.
92 % des nappes en baisse en août. Crise de l’eau, ou problème de fuites et de répartition ?
L’école réduit-elle les inégalités, ou les reflète-t-elle ? J’ai ouvert les données DEPP et INSEE.
L’été 2026 était-il vraiment exceptionnel ? Deux apps pour trancher, de la France entière à l’îlot lyonnais.
Dominer un match dans les chiffres, est-ce le gagner ? Réponse avec les données de la Coupe du monde 2026.
// labs
Des explainers interactifs et des enquêtes data, publiés sur labs.badreddineek.com.
// formation
Polytech Lyon, Université Claude Bernard
Université Claude Bernard Lyon 1
IAE Lyon, Université Jean Moulin
// stack technique
Ouvert aux collaborations, missions freelance et échanges autour de la data et du code.