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.
// 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 jeu de puzzle original, actuellement en développement. Bientôt disponible sur Android & iOS.
// projets
Applications déployées, outils data et produits construits pour résoudre de vrais problèmes.
Enquête data à partir d’Insee et Eurostat : révisions du PIB, détection de cycles (Bry-Boschan simplifié), comparaison européenne, dette et déficit en contexte. Une réponse nuancée à une question qui n’est jamais binaire.
Nappes, fuites, usages et équité : enquête à partir de Hub’Eau, SISPEA, INSEE et Open-Meteo. Tendances, corrélations et typologies exploratoires, avec leurs limites méthodologiques explicites.
Enquête data à partir des seules données publiques (DEPP : IPS écoles/collèges/lycées, valeur ajoutée ; INSEE Filosofi). Du primaire au lycée, l’écart privé–public, la quasi-carte des revenus (corrélation 0,84) et la nuance de la valeur ajoutée. Article, sources et carrousel.
Dashboard Streamlit qui tranche par la donnée ouverte (Open-Meteo / ERA5, depuis 1950) une question vécue : l’été 2026 a-t-il vraiment été exceptionnel ? Focus nuits tropicales, 11 grandes villes, tendance °C/décennie avec IC 95 %. Faits vs interprétation assumés.
Cartographie de l’îlot de chaleur urbain de Lyon à partir de ~29 657 îlots réels (data.grandlyon.com / GEOCLIMATE), et démonstration du piège de l’agrégation : un R² flatteur de 87 % qui retombe à ~64 % en validation croisée. Régression, η², corrélations avec IC.
Dashboard Streamlit qui confronte, sur de vraies données du tournoi en cours, les statistiques de chaque match (possession, tirs, tirs cadrés) au résultat final : dominer, est-ce gagner ? Sources multiples avec repli, transparence stricte sur la donnée et l’échantillon.
Applications & outils déployés
Analyseur de marché de l’emploi propulsé par LLM : scraping d’offres, analyse sémantique et insights personnalisés. LangChain, Groq et Streamlit.
App Streamlit interactive pour apprendre Streamlit : widgets, dataviz et déploiement. Ressource pédagogique open-source.
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.
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
Analyses data partagées sur LinkedIn, avec apps interactives et carrousels à l’appui.
Une enquête data sur la révision du PIB, les cycles, la comparaison européenne et la dette publique en contexte.
Une enquête data sur les nappes, les fuites, les usages et la répartition de l’effort à partir des données publiques.
Comment un réglage simple modifie la créativité, la diversité et la stabilité des réponses d’un modèle de langage.
Une explication visuelle de la façon dont un modèle réduit son erreur et apprend, pas à pas.
On entend tout et son contraire sur l’école. J’ai ouvert les données publiques (DEPP, INSEE) pour voir moi-même : écart privé–public, quasi-carte des revenus, et la nuance de la valeur ajoutée. Article complet + carrousel.
Dominer un match dans les chiffres, est-ce le gagner ? Analyse sur données réelles du tournoi en cours, publiée sur LinkedIn avec carrousel.
Deux dashboards, un récit : l’été 2026 en France depuis 1950, puis la chaleur nocturne de Lyon au grain de l’îlot. Carrousel + apps.
// labs
Des concepts data & IA expliqués visuellement et interactivement. Une série d’essais publiés sur labs.badreddineek.com.
Self-attention, multi-head, encoder vs decoder — l’architecture derrière tous les LLM, bloc par bloc.
Chunking, embeddings, recherche vectorielle, reranking, génération — le RAG expliqué étape par étape.
Query, Key, Value expliqués intuitivement, avec une heatmap interactive à explorer token par token.
// expériences
Mission client : Boehringer Ingelheim, Lyon LPA · CDI
Lyon, France · Stage PFE
Tanger, Maroc · Stage 4A
Tous niveaux jusqu’à la Terminale
// 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.