Masewell-Mathurin KONMENECK

Cycle ingénieur – Majeure Data Science & IA (double diplôme)

EFREI Paris | Villejuif — 2026 - 2028

Cycle ingénieur en double diplôme avec Saint Jean Ingénieur, majeure Data Science & Intelligence Artificielle.

Site de l'établissement

Ingénierie des Systèmes d'Information

Saint Jean Ingénieur | Yaoundé — 2022 - 2027

Cycle ingénieur en conception de systèmes d'information, focalisé sur le développement logiciel et l'architecture web.

Site de l'établissement

Baccalauréat D (Mathématiques et SVT)

Collège Vogt — 2022

Obtention du Baccalauréat scientifique avec mention.

Site de l'établissement

Model Context Protocol: Advanced Topics

Anthropic — Certifié

Exploration des fonctionnalités avancées du Model Context Protocol (MCP) pour construire des intégrations IA robustes et sécurisées. Formation axée sur la gestion complexe des ressources, les techniques d'échantillonnage (sampling) personnalisées et l'orchestration du cycle de vie. Maîtrise des schémas de sécurité et de l'optimisation des performances pour créer des ponts fluides entre les modèles de langage et les systèmes de données propriétaires.

Compétences : MCP, Anthropic, Infrastructure IA, Sampling, Sécurité

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Introduction aux compétences d'Agent

Anthropic — Certifié

Apprentissage des concepts fondamentaux pour doter un modèle Claude de capacités d'action. Formation axée sur la structure d'un "Skill" (compétence) : de la définition du nom et de la description technique à la configuration des paramètres d'entrée. Maîtrise du flux itératif entre l'utilisateur, le modèle et l'outil, permettant à l'IA de sélectionner et de formuler correctement des requêtes vers des fonctions externes.

Compétences : Anthropic, Claude, Agents IA, Tool Use

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IBM Data Science Professional Certificate

IBM — Certifié

Formation intensive couvrant l'ensemble du cycle de vie de la donnée : de l'extraction (SQL) à la modélisation prédictive (Machine Learning avec Python). Maîtrise des bibliothèques Pandas, Scikit-learn et de la visualisation de données pour traduire des données brutes en décisions stratégiques.

Compétences : Data Science, Python, SQL, Data Analysis, Machine Learning

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Google Data Analytics

Google — Certifié

Certification axée sur l'analyse de données axée sur les résultats. Compétence en nettoyage de données, analyse statistique et communication visuelle (Tableau). Maîtrise de la pensée analytique pour identifier les tendances et optimiser les processus métiers à partir de jeux de données complexes.

Compétences : Data Analysis, Spreadsheets, SQL, Tableau, R Programming

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Hackathon Data4Change

Statut: terminé | Catégorie: Hackathon / Data Science | Date: 2024

Participation au hackathon Data4Change, un événement intensif qui a réuni des ingénieurs et des data scientists pour relever des défis concrets en utilisant des solutions basées sur les données. Le projet a impliqué un nettoyage approfondi des données et le traitement de jeux de données CSV pour créer des insights significatifs. Le hackathon s'est concentré sur l'exploitation de la technologie et des compétences analytiques pour créer des solutions impactantes au service du bien social.

Technologies: Data, Résolution, Teamwork

• Nettoyage et prétraitement de données CSV
• Résolution collaborative de problèmes dans un environnement compétitif
• Développement de solutions basées sur les données
• Compétences en présentation et pitch
• Travail d'équipe pluridisciplinaire

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Hackathon WFEO - Urban Resource Loop

Statut: terminé | Catégorie: Hackathon / Durabilité / IA & Blockchain | Date: 2024

Développement d'Urban Resource Loop, un système d'infrastructure circulaire intelligent pour la valorisation des ressources plastiques et hydriques à Yaoundé. Le projet combine IA, Blockchain et IoT pour créer un écosystème durable de gestion des déchets. Des bornes de collecte intelligentes équipées d'IA de vision par ordinateur valident les plastiques déposés, tandis que des smart contracts blockchain récompensent automatiquement les citoyens avec des crédits de monnaie locale (tokens URL). Une IA prédictive optimise les trajets de collecte et anticipe les pics de remplissage. Le système crée une économie circulaire complète : les plastiques collectés sont transformés en pavés écologiques pour les quartiers précaires ou revendus comme matières premières propres, générant des revenus qui soutiennent tout l'écosystème.

Technologies: IA, Blockchain, IoT, Smart Contracts, Vision par Ordinateur, CAO 3D, Random Forest

• Système de reconnaissance IA des déchets prévenant la fraude
• Smart contracts blockchain pour distribution sécurisée de crédits
• Logistique prédictive utilisant des algorithmes Random Forest
• Bornes de collecte intelligentes IoT avec monitoring temps réel
• Conception CAO 3D de l'infrastructure physique avec capteurs intégrés
• Système de monnaie locale (crédits URL) échangeable contre eau ou Mobile Money
• Économie circulaire complète : transformation plastique-pavés
• Durabilité financière via revente des matières
• Impact direct sur ODD 6 (Eau propre), 11 (Villes durables) et 12 (Consommation responsable)

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Tableau de bord du Site e-KIOSQUE

Statut: terminé | Catégorie: Analyse de données | Date: Juin 2025 à Juillet 2025

Développement d'un tableau de bord interactif pour le site e-KIOSQUE, permettant de visualiser les données de vente, suivre les indicateurs clés de performance (KPI) et identifier les tendances grâce à des flux de données en temps réel. Le projet a impliqué la collecte et l'intégration de données provenant de différentes sources, la création de visualisations dynamiques avec Charts.js, et la mise en place d'une interface utilisateur responsive utilisant HTML/CSS et Tailwindcss. Ce tableau de bord offre une vue d'ensemble complète des performances du site, facilitant la prise de décisions éclairées pour améliorer les ventes et l'expérience utilisateur.

Technologies: Charts.js, HTML/CSS, Tailwindcss, JavaScript

• Visualisation de données en temps réel avec graphiques interactifs
• Suivi et alertes personnalisables des indicateurs clés (KPI)
• Exportation de rapports aux formats PDF, Excel et CSV
• Interface responsive adaptée aux appareils mobiles

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Prédiction d'audience de films avec l'IA

Statut: terminé | Catégorie: Intelligence Artificielle | Date: 2025

Un système intelligent qui aide à prédire quels films vont plaire à des audiences spécifiques. En utilisant l'intelligence artificielle et l'analyse de données, cet outil peut anticiper les préférences du public pour aider les cinéastes et distributeurs à prendre de meilleures décisions. Le système a été entraîné sur des données variées pour fournir des prédictions précises.

Technologies: Python, IA, Data

• Prédictions alimentées par l'IA pour les préférences du public
• Résultats faciles à comprendre
• Aide les cinéastes à cibler le bon public

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Application de gestion des notes

Statut: terminé | Catégorie: Developpement Python | Date: 2024-2025

Application de gestion des notes développée en Python, conçue pour offrir une expérience fluide et visuelle dans le suivi des performances des étudiants. Elle permet d'ajouter, modifier et classer les notes, tout en générant des visualisations dynamiques (diagrammes circulaires et radars) grâce à Matplotlib. Les résultats peuvent être facilement exportés en CSV, et une version exécutable (.exe) a été créée pour une utilisation simple, sans installation préalable. Un projet alliant simplicité, efficacité et analyse visuelle.

Technologies: Python, Matplotlib, csv

• Saisie et modification des noms et notes des étudiants
• Classement par mérite avec une interface claire et moderne
• Visualisation des données : Pie Chart et Spider Chart pour une analyse graphique dynamique
• Exportation en CSV et création d'un exécutable (.exe) pour une utilisation facile

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Plateforme Bancaire Distribuée WillBank

Statut: terminé | Catégorie: Développement Full-stack/ Finance | Date: 2024-2025

Conception et mise en œuvre d'une solution bancaire moderne reposant sur une architecture microservices distribuée. Le projet intègre un backend robuste développé avec Spring Boot, où chaque service (Client, Transaction, Notification) fonctionne de manière autonome et communique via REST ou RabbitMQ. L'interface utilisateur est assurée par une application web Angular et une application mobile, offrant une expérience client fluide. L'architecture intégrant des services de découverte (Eureka) et une passerelle API (Gateway) pour une gestion centralisée et sécurisée des requêtes.

Technologies: Java Spring Boot, Angular, Docker, MySQL, RabbitMQ, Redis, Microservices

• Architecture microservices modulaire et scalable (Spring Boot)
• Gestion complète des clients, comptes et authentification
• Traitement des transactions bancaires (virements, dépôts, retraits)
• Système de notifications asynchrones via RabbitMQ
• Persistance des données avec MySQL et mise en cache Redis
• Orchestration et conteneurisation via Docker et Docker Compose
• Interfaces Web (Angular) et Mobile intuitives et responsives

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Application de gestion des Emplois du Temps dans un établissement

Statut: terminé | Catégorie: Génie Logiciel | Date: 2025

En tant que chef de projet d'une équipe de 3 personnes (moi inclus), j'ai coordonné le développement de cette application de gestion des emplois du temps. J'ai également endossé le rôle d'intégrateur, en assurant la liaison entre le backend et le frontend pour garantir la cohérence fonctionnelle de l'application. Le projet met en œuvre une architecture microservices afin de garantir une meilleure scalabilité, une modularité du code et une maintenance facilitée. Chaque service (gestion des enseignants, des classes, des salles, des cours, etc.) est développé et déployé indépendamment, favorisant une grande flexibilité technique. Grâce à une approche CI/CD (Intégration et Déploiement Continus), les mises à jour et les tests sont automatisés, assurant un déploiement fluide et fiable. Le développement s'appuie sur un environnement Spring Boot / Thymeleaf pour le back-end et le front-end, avec MySQL pour la base de données, le tout conteneurisé via Docker et versionné sur GitHub.

Technologies: SpringBoot, Thymleaf, MySQL, Docker, GitHub

• Chef de projet d'une équipe de 3 personnes (moi inclus)
• Intégrateur backend-frontend (liaison et cohérence des couches)
• Architecture microservices (enseignants, classes, salles, cours)
• Application web Spring Boot / Thymeleaf
• Pipeline CI/CD et gestion de projet agile (SCRUM, Trello)
• Base de données MySQL et déploiement Docker

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EQuizz – Plateforme d'évaluation de la qualité de l'enseignement

Statut: terminé | Catégorie: Développement Web / Éducation | Date: 2025

Conception et développement d'EQuizz, une application dédiée à l'évaluation de la qualité de l'enseignement par les étudiants en fin de semestre. Le projet suit strictement les principes de la Clean Architecture pour garantir modularité et maintenabilité. L'objectif est de mesurer la satisfaction des étudiants et d'identifier les axes d'amélioration pédagogique. En tant que Lead Developpeur, j'ai dirigé une équipe de 3 personnes, supervisant la création des maquettes UI, l'implémentation du backend Node.js et du frontend React. Le système intègre un moteur d'analyse pour transformer les retours étudiants en rapports décisionnels pour l'administration.

Technologies: React native, Node.js, Clean Architecture, GitLab, CI/CD, Trello, Agile Scrum

• Lead Developpeur (Direction d'une équipe de 3)
• Mise en œuvre d'une Clean Architecture robuste
• Évaluation anonyme des enseignants par les étudiants
• Collecte et analyse des retours d'expérience en fin de semestre
• Mesure de la satisfaction globale et de la qualité pédagogique
• Génération de rapports détaillés pour l'administration académique
• CI/CD pour tests automatisés et déploiements continus

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Détection de Fraude aux Transactions par IA : Pipeline MLOps End-to-End et Monitoring Temps Réel

Statut: terminé | Catégorie: MLOps / Architecture Cloud / Data Science | Date: Février 2026 - Avril 2026

Plateforme MLOps complète pour la détection de fraude bancaire en temps réel, déployée sur AWS avec une architecture cloud hautement disponible. Le système utilise un modèle XGBoost avec rééquilibrage SMOTEENN entraîné sur 500 000 transactions du dataset Kaggle Credit Card Fraud 2025. L'infrastructure cloud repose sur EC2 pour l'hébergement, S3 pour le versioning des modèles et backups automatiques, et ECR comme registre Docker. Le déploiement est entièrement automatisé via GitHub Actions avec deux instances FastAPI en load balancing Nginx. Le monitoring temps réel est assuré par Prometheus et Grafana, offrant une observabilité complète du pipeline. Architecture sécurisée avec isolation réseau, HTTPS et gestion des secrets.

Technologies: Python, XGBoost, SMOTEENN, Docker, FastAPI, AWS (EC2, S3, ECR), Nginx, Prometheus, Grafana, GitHub Actions

• Modèle XGBoost avec rééquilibrage SMOTEENN pour données déséquilibrées
• Pipeline CI/CD automatisé avec GitHub Actions
• Haute disponibilité : 2 instances FastAPI avec load balancing Nginx
• Infrastructure AWS : déploiement EC2, versioning S3, registre ECR
• Monitoring temps réel : métriques Prometheus + dashboards Grafana
• Backup automatique vers S3 toutes les 6h avec rétention 30 jours
• Architecture Docker multi-services avec isolation réseau
• Versioning des modèles et gestion des artefacts sur S3
• Health checks et alertes automatisées
• Procédure complète de disaster recovery
• Configuration HTTPS avec certificats SSL
• Security Groups et principe du moindre privilège

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Nkulex – Assistant juridique OHADA basé sur le RAG

Statut: en cours | Catégorie: IA / NLP / RAG | Date: 2026 - Présent

Nkulex est un assistant juridique spécialisé dans le droit OHADA, en production sur nkulex.com. Il repose sur une architecture en trois services : un frontend Angular 21 qui affiche les réponses en streaming (SSE), un backend BFF FastAPI qui gère l'authentification JWT et l'historique dans PostgreSQL, et un service ML FastAPI qui porte le pipeline RAG. Le corpus de 3 164 décisions (CCJA et juridictions nationales) est découpé en chunks parents/enfants puis indexé dans ChromaDB avec des embeddings MiniLM multilingues et un index BM25. À chaque question, un routage d'intention choisit entre une réponse rapide et la recherche documentaire ; celle-ci fusionne recherche dense, BM25 et rappel lexical forcé, construit un contexte borné puis génère la réponse avec Mistral sous un prompt anti-hallucination. Le système a été évalué selon les cadres BEIR et RAGAS (faithfulness d'environ 92 %, latence médiane d'environ 6 s), et les métadonnées du corpus ont été enrichies (date renseignée pour 99,7 % des décisions contre 31 % au départ).

Technologies: Python, FastAPI, RAG, ChromaDB, BM25, Sentence-Transformers, Mistral API, Angular 21, PostgreSQL, Docker, Nginx, GitHub Actions

• Pipeline RAG hybride : embeddings MiniLM multilingues, ChromaDB, BM25 et rappel lexical forcé
• Indexation hors ligne de 3 164 décisions OHADA en chunks parents/enfants
• Routage d'intention : réponse rapide ou recherche documentaire selon la question
• Prompt structuré anti-hallucination et réponses avec sources citées
• Streaming des réponses en SSE de bout en bout (keepalive et padding anti-buffer)
• Backend BFF FastAPI : authentification JWT et historique des conversations (PostgreSQL)
• Évaluation selon BEIR et RAGAS : Hit@k, MRR, faithfulness, latence p50/p95
• Enrichissement des métadonnées du corpus (pays, juridiction, date)
• Déploiement Docker Compose derrière nginx avec CI/CD GitHub Actions

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Responsable de l'atelier ML

Club Robotique de Saint Jean Ingénieur — 2025 - Présent (en cours)

Animation et coordination de l'atelier Machine Learning, formation des membres aux concepts et outils de ML

Membre du club liturgique

Paroisse Universitaire de l'Institut Universitaire de Saint Jean — 2023 - Présent (en cours)

Participation active aux activités liturgiques et spirituelles de la paroisse universitaire