Classement relatif des 53 communes de la région de Dakar selon leur exposition physique aux inondations (radar Sentinel-1, Copernicus DEM, OpenStreetMap), avec une IA générative qui explique chaque résultat et ses limites.
RésultatSeules 13 communes sur 53 gardent un rang stable quelle que soit la combinaison d'indicateurs : les extrêmes du classement tiennent, le milieu dépend des choix de méthode.
Un portail public des statistiques macroéconomiques des huit pays de l'UEMOA : 29 indicateurs BCEAO, critères de convergence, profils pays, analyses, et des prévisions ARIMA 2025–2026 pour le Sénégal avec intervalles à 95 %.
RésultatFace au modèle naïf, l'ARIMA réduit l'erreur de 35 à 66 % selon la série (inflation −40 %, PIB nominal −66 %) ; aucun gain sur le taux de change, dont la prévision n'est pas publiée.
Data ScienceTime SeriesDecision IntelligenceData EngineeringWeb
Un assistant de gestion documentaire pour cabinet juridique, qui tourne entièrement en local : il classe les documents par client (texte, PDF, Word, scans via OCR), repère les variantes de noms et les conflits d'intérêts potentiels, prépare les dossiers de rendez-vous et se pilote en langage naturel.
Aucun projet ne correspond à ces filtres pour l'instant.
Les projets planifiés pour la suite. Ils rejoignent la liste ci-dessus quand le travail démarre.
Premier chantier lancé : le risque d'inondation à Dakar. La suite : mobilité, environnement, énergie, déchets, vision urbaine, graphe routier, NLP citoyen et un agent capable de simuler « que se passe-t-il si cette route est fermée demain ? ». Horizon : digital twin.
GeospatialTime SeriesComputer VisionGraph MLNLPAgentsReal-TimeMLOps
Segmentation urbaine sur images satellites, réseau routier reconstruit en graphe, analyse de criticité.
Retrieval, embeddings, reranking, citations, évaluation.
Qualité de l'air, pollution, météo.
Ingestion → entraînement → tracking → API → déploiement → monitoring → drift.
Reproduire une méthode publiée, analyser les écarts.
Aucun prochain chantier ne correspond à ces filtres.
Stages, compétitions, analyses et exercices : le travail d'apprentissage qui sert de fondation aux projets du lab.
Requêtes SQL d'analyse sur la base Chinook.
Nettoyage et préparation d'un jeu de données brut avec Python et Pandas.
EDA sur le jeu IBM HR Analytics : facteurs d'attrition des employés.
UCI Online Retail : nettoyage, EDA, segmentation client RFM, recommandations business.
Nettoyage et mise en forme de données sous Excel.
10 tâches, du niveau 1 à l'industrie : régression, clustering, classification, recommandation, deep learning audio, séries temporelles, détection d'objets (YOLOv8), maintenance prédictive, pipeline MLOps (FastAPI, Docker, CI/CD).
Ventes de véhicules (FRED) : manipulation et visualisation de séries temporelles.
Tableau de bord Power BI.
Reconnaissance d'écriture manuscrite historique.
Dashboard d'analyse football : scouting, efficience du marché, profils de joueurs par clustering, simulateur de transferts.