Je suis data scientist industriel spécialisé dans l’intersection du génie chimique, de la modélisation prédictive et de l’industrie 4.0. Je développe des jumeaux numériques dynamiques et basés sur les données qui reflètent précisément les systèmes physiques et les processus chimiques pour permettre des simulations puissantes de type « et si ». Mon expertise inclut l’analyse de données complexes de production et de lectures de capteurs IoT afin d’extraire des informations exploitables, d’identifier des opportunités d’optimisation et de prédire d’éventuelles défaillances d’équipements. De plus, je mène des recherches avancées sur les procédés et des modélisations mathématiques pour concevoir et optimiser les réactions chimiques, améliorer l’efficacité opérationnelle globale et orienter la prise de décision stratégique dans les environnements manufacturiers.