01 / Avant de construire
Rendre la décision de lancement plus sûre
Clarifier la faisabilité, les données disponibles et les risques avant d'engager le développement.
Voir les audits ->Data Science / Machine Learning / Audits techniques
Du cadrage à la production, j'interviens sur des problèmes de décision, de vision et de machine learning qui doivent fonctionner dans le monde réel.
Références


Services
Audits et décision technique
Valider la pertinence technique, les données et les conditions de réussite avant développement.
Identifier les causes d'un projet bloqué et construire un plan de reprise avant production.
Évaluer une plateforme, une architecture ou un produit logiciel avant investissement.
Conception et industrialisation
Optimiser procédés, ordonnancement et recettes industrielles sous contraintes réelles.
Agents d'ordonnancement et de pilotage pour la production et la supply chain.
Contrôle qualité, défauts rares et analyse de postes en usine, avec une conception RGPD-native.
Systèmes LLM agentiques et retrieval sur vos données métier, avec évaluation et garde-fous.
Mesurer l'effet réel d'une décision par tests et méthodes contrefactuelles.
Personnalisation à grande échelle, des méthodes classiques aux Graph Neural Networks.
Pipelines data, CI/CD, monitoring et FinOps pour des systèmes soutenables en production.
Méthode
01 / Avant de construire
Clarifier la faisabilité, les données disponibles et les risques avant d'engager le développement.
Voir les audits ->02 / Donner une direction
Aligner le cas d'usage, les métriques de succès et l'architecture avec les équipes métier.
Voir le cadrage ->03 / Prouver la valeur
Construire une preuve de valeur et choisir une approche que les données et le terrain justifient.
Voir les expertises IA ->04 / Rendre durable
Déployer avec des tests, du monitoring, une documentation claire et un coût soutenable.
Voir l'industrialisation ->05 / Transmettre
Documenter, transférer et laisser aux équipes un système qu'elles peuvent piloter dans le temps.
Voir les réalisations ->Études de cas
Modèles prédictifs et algorithmes d'optimisation pour la recommandation de recettes des malteries Soufflet, plus refonte FinOps des pipelines d'ingestion.
Agent RL d'approvisionnement des pièces sur lignes de production pour limiter les arrêts de ligne, avec prévision de la demande supply chain. Lead technique d'une équipe de 3 à 5 data scientists.
Modèles de ML multimodaux et systèmes LLM agentiques avec retrieval sur données cliniques et biomédicales (maladies rares), du scoping au déploiement.
// Extraits d'expériences salariées et freelance, références détaillées sur demande.
Témoignages
"Grâce à ses qualités et son expertise en data science, en développement et en MLOps, il a été un acteur clé du passage à l'échelle de la solution. Sa capacité à comprendre les problèmes, à les résoudre et à embarquer l'équipe sur ce chemin fait de Medhy un atout majeur dans une équipe data."
"Même si les projets étaient difficiles, il s'assurait de faire tout ce qu'il faut pour créer un produit qui traduirait la vision du client en réalité. Il s'assure de faire comprendre clairement son travail aux clients, même pour les personnes non techniques."
"Medhy est un excellent résolveur de problèmes avec une capacité impressionnante à traiter des données complexes et à utiliser des algorithmes de machine learning pour obtenir des résultats pertinents. Je recommande fortement Medhy pour toute mission qui nécessite des compétences en analyse de données et en machine learning."
"En plus de son professionnalisme et de son sérieux, il ajoute à cela des compétences techniques vérifiées. En tant que Data Scientist également, je ne peux que recommander son travail."
Produits & open source
Plateforme de matching de missions freelance: cinq plateformes agrégées en direct, critères en langage naturel, classement par pertinence expliqué face au CV. Conçue, développée et opérée par Myelink, du premier prototype à la production.
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À propos
Je suis Medhy Vinceslas, Data Scientist senior indépendant. J'interviens sur des problèmes complexes de décision, de vision et d'industrialisation, avec une attention particulière au passage en production. J'ai fondé Myelink en 2024 pour travailler directement avec les équipes qui portent ces sujets.