Docteur en informatique appliquée à l'intelligence artificielle, je suis spécialisé dans les réseaux neuronaux pour la détection d'anomalies. J'ai une solide expérience dans le développement, l'optimisation et la mise en production de systèmes IA, capables de fonctionner efficacement dans des environnements réels, avec des compétences en deep learning, traitement du signal et traitement d'images. Fort d'une expérience à l'interface de plusieurs disciplines et disposant d'un large spectre de compétences, je suis capable de livrer des résultats concrets sur des projets ambitieux.
Expertise
Ma thèse a consisté à utiliser des réseaux de neurones à couches hyperphérique avec une approche basée sur l'algèbre conforme pour proposer de nouvelles méthodes de détection d'anomalies. L'objectif est d'exploiter les propriétés géométriques de ces réseaux pour améliorer la capacité à repérer des anomalies dans les données.
Fév.–Mai 2019 : Stage aux laboratoires XLIM (UMR 7252) et MIA (EA 3165) Encadrants : B. Tremblais et R. Pétéri
Caractérisation du geste sportif par caméras rapides utilisant l'analyse trajectographique de points critiques.
Mai 2018 : Stage au laboratoire LIENSs (UMR 7266) Encadrants : E. Poirier (IGR) et L. Testud
Réalisation d'un marégraphe visuel : lecture automatisée de l'image d'une échelle de marée.
Mar.–Juin 2015 : Stage au laboratoire SYRTE (UMR 8630), Observatoire de Paris Encadrant : J.-Y. Richard
Développement d'algorithmes d'interpolation pour les orbites de satellites artificiels (équations différentielles, simulation numérique).
2015–2017 : Enseignant fonctionnaire second degré, Lycées Saint-Exupéry, La Rochelle
Professeur de mathématiques. Développement de compétences en communication, vulgarisation scientifique et travail en équipe.
J. de Saint Angel, C. Saint-Jean, C. Choquet, Improving Learning for Deep Multi-Sphere Anomaly Detection with Conformal Geometric Algebra, Recent Applications in Deep Learning, 2025. (Accepté, en cours de publication).
[Google Scholar]
J. de Saint Angel, C. Saint-Jean, Couches Dense et Conv2d sphériques via l'algèbre géométrique conforme, ORASIS, 2021.
[PDF]
[HAL]
J. de Saint Angel, C. Saint-Jean, Théorème d'approximation pour neurones hypersphériques, GRETSI, 2023.
[HAL]
[PDF]
J. de Saint Angel, C. Saint-Jean, Multi-Spheres Anomaly Detection with Hyperspherical Layers, ICMLA, 2024.
[IEEE]
With a PhD in computer science applied to artificial intelligence, I specialize in neural networks for anomaly detection. I have solid experience in the development, optimization, and production of AI systems capable of operating effectively in real-world environments, with skills in deep learning, signal processing, and image processing. With experience at the interface of several disciplines and a wide range of skills, I am able to deliver concrete results on ambitious projects.
Expertise
My thesis involved using neural networks with hyperspherical layers and a conformal algebra-based approach to propose new anomaly detection methods. The goal is to exploit the geometric properties of these networks to improve the ability to detect anomalies in data.
Feb–May 2019: Internship at XLIM (UMR 7252) and MIA (EA 3165) Supervisors: B. Tremblais and R. Pétéri
Characterization of sports gestures using high-speed cameras with trajectographic analysis of critical points.
May 2018: Internship at LIENSs Laboratory (UMR 7266) Supervisors: E. Poirier (IGR) and L. Testud
Development of an automated visual tide gauge: automatic reading of images from a tidal scale.
Mar–Jun 2015: Internship at SYRTE Laboratory (UMR 8630), Observatoire de Paris Supervisor: J.-Y. Richard
Development of algorithms for interpolating artificial satellite orbits (differential equations, numerical simulation).
2015–2017: High school teacher, Lycées Saint-Exupéry, La Rochelle
Mathematics teacher. Development of communication skills, scientific outreach, and teamwork.
J. de Saint Angel, C. Saint-Jean, C. Choquet, Improving Learning for Deep Multi-Sphere Anomaly Detection with Conformal Geometric Algebra, Recent Applications in Deep Learning, 2025. (Accepted, in press).
[Google Scholar]
J. de Saint Angel, C. Saint-Jean, Couches Dense et Conv2d sphériques via l'algèbre géométrique conforme, ORASIS, 2021.
[PDF]
[HAL]
J. de Saint Angel, C. Saint-Jean, Théorème d'approximation pour neurones hypersphériques, GRETSI, 2023.
[HAL]
[PDF]
J. de Saint Angel, C. Saint-Jean, Multi-Spheres Anomaly Detection with Hyperspherical Layers, ICMLA, 2024.
[IEEE]
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