Développer l'intelligence embarquée, du signal à l'action

Bonjour, je suis Julien, expert en systèmes embarqués, je spécialise mes travaux dans l'Edge AI et le traitement acoustique en temps réel. Découvrez ici mes réalisations et mon parcours professionnel.

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À propos de moi

Plus de 10 ans à concevoir des capteurs acoustiques intelligents et des systèmes embarqués. De l'acquisition à l'analyse en passant par le traitement du signal et le déploiement de modèles ML sur microcontrôleur.

Real-Time C/C++PythonSTM32 / ESP32FreeRTOS

Projets à la une

Applications Edge AI et traitement audio en temps réel. Projets industriels et expérimentations personnelles.

ANR LIGHT-SWIFT / Classification sonore sur microcontrôleur

Système de surveillance acoustique temps réel développé dans le cadre du projet ANR LIGHT-SWIFT. Il combine DSP embarqué, inférence locale et transmission sans fil pour classifier des sons environnementaux avec une faible latence sur une plateforme très basse consommation.

Predict / Capteur de maintenance prédictive industrielle

Plateforme de mesure IIoT pour la maintenance prédictive de machines tournantes. Le système combine acquisition multi-physique, calcul d'anomalies embarqué et connectivités locale et distante afin de remonter les signes de dérive avant la panne.

Boîte à outils

Mes outils du quotidien

Guest editor

Collection Nature Scientific Reports

Guest editor pour la collection "Lightweight Edge AI for Industrial IoT (Light eAI-IIoT)" - soumissions ouvertes jusqu'en février 2027.

Blog

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Reverse engineering BLE d'une smart ring

Analyse BLE d'une smart ring peu chère utilisant JRing, Wireshark et un dongle nRF52840.

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Analyse du STM32U3 et de son architecture pour des applications intelligentes, durables et à distance.

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Publication IEEE : méthodes d'amélioration de l'efficacité énergétique pour les réseaux IIoT Edge AI

Co-auteur d'une publication IEEE traitant de l'état de l'art des méthodes d'amélioration de l'efficacité énergétique pour les réseaux IIoT Edge AI.

1 juin 2026