Pierre Moreau

Docteur en Machine Learning · Ingénieur IA Santé

Chercheur en IA spécialisé dans les applications de santé — apprentissage multimodal, évaluation des risques cliniques, IA générative. Fondateur de Noovate-lab, studio IA-first. Disponible pour des missions de conseil IA dans le secteur de la santé.

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thèse soutenue (informatique)

À propos de moi

Je suis chercheur en IA et Machine Learning, docteur en informatique (nov. 2023), spécialisé en santé. Ma thèse, menée en partenariat avec le CHU d’Amiens, portait sur l’analyse du mouvement par intelligence artificielle — appliquée notamment à la maladie de Parkinson.

Je suis actuellement post-doctorant à l’Université de Picardie Jules Verne, sur le projet RAUC : un parcours de soins optimisé pour les urgences chirurgicales digestives, intégrant l’IA pour prédire les complications post-opératoires. Auparavant, j’ai dirigé le pôle IA & Data Science Santé chez Capgemini Engineering sur un démonstrateur d’assistant médical par IA générative, en coordonnant une équipe de 15 à 20 personnes.

En parallèle, je fonde Noovate-lab, un studio IA-first qui conçoit des produits concrets pour la santé et les TPE. J’apporte une expertise solide en systèmes LLM, RAG multimodal, vision par ordinateur (imagerie médicale), IA explicable et déploiement de pipelines ML en production.

Amiens, France
moreau.p.02@gmail.com
+33 6 11 80 58 32
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mise à jour · mai 2026

recherche

Post-doc RAUC à l’UPJV

Prédiction des complications post-opératoires pour les urgences chirurgicales digestives, en partenariat avec le CHU d’Amiens.

produit

Lancement Solis V1.0

Finalisation de l’ERP IA pour TPE (devis, factures, dictée vocale, OCR) et recrutement de 10 bêta-testeurs parmi les artisans d’Amiens et alentours.

produit

MVP Boussole — T4 2026

Assistant IA pour les aides françaises (60+ via OpenFisca) et les recours juridiques. Architecture 3 piliers, MVP livré en novembre.

conseil

Disponible à partir du T3 2026

Ouvert à des missions de conseil IA en santé (audits, MVP, intégration LLM dans des workflows cliniques). Formats 5–15 jours.

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Expérience Professionnelle

09/2025 — en cours

Post-Doctorat en IA

Université de Picardie Jules Verne — Amiens, France

  • Projet RAUC : conception d’un parcours de soins optimisé pour les urgences chirurgicales digestives, intégrant IA et e-santé
  • Prédiction des complications post-opératoires à partir de données cliniques
  • Partenariat avec le CHU d’Amiens
03/2024 — 05/2025

Ingénieur Data & IA — Responsable IA & Data Science Santé

Capgemini Engineering — Paris, France

  • Direction de la conception et du développement d’un démonstrateur d’assistant médical par IA générative, avec workflows multimodaux
  • Conception de pipelines NLP : OCR pour analyses sanguines, transcription vocale Whisper, extraction automatique de mots-clés
  • Fine-tuning de LLM (OpenAI, Mistral) avec PEFT / LoRA pour résumés cliniques et transcription audio
  • Pipeline RAG multimodal avec LangChain pour extraire et synthétiser des données médicales structurées et non structurées
  • Recherche appliquée sur la segmentation du placenta avec architectures Transformer (UNetR, SwinUNet)
  • Coordination chercheurs IA, data scientists et cliniciens (équipe de 15–20 personnes)
2022 — 2023

ATER — Attaché Temporaire d’Enseignement et de Recherche

Université de Picardie Jules Verne — Amiens, France

  • TD et TP pour étudiants de 1ère, 2ème et 3ème année de licence (PHP, Bash, C, programmation avancée)
  • Conception de cours sur les fondamentaux du machine learning
2019 — 2023

Thèse — Modélisation et Analyse du Mouvement Humain

Université de Picardie Jules Verne & CHU d’Amiens

  • Création d’une base de données complète de mouvements humains pour l’analyse quantitative et l’entraînement de modèles
  • Analyse approfondie : ACP, Dynamic Time Warping (DTW), corrélation
  • Algorithmes génétiques pour le réglage de paramètres et la sélection de features
  • Modèles de deep learning (RNN, LSTM, CNN, réseaux résiduels) et SVM pour la classification
  • Représentations biomécaniques interprétables via modèles dynamiques matriciels
  • Thèse soutenue en novembre 2023
2017 — 2019

Développeur (alternance puis CDD)

LV Informatique — Amiens, France

  • Développement et maintenance de l’ERP Lynéade / Lynéa2 (WinDev) : comptabilité, achats, ventes, inventaire, SAV
  • Administration base SQL et optimisation de performance
  • Développement piloté client — fondement direct de mon produit ERP actuel (Solis)

Projets Principaux

Un mélange entre produits du studio Noovate-lab (en production / en développement) et projets recherche & pro.

Studio Noovate-lab

Solis — ERP IA pour TPE

ERP full-stack pour artisans et TPE français, en développement avancé : devis, factures, avoirs, acomptes, facturation électronique (Factur-X), abonnements Stripe, OCR, dictée vocale (Whisper), assistant IA conversationnel. Audit RGPD, design system « Atelier ».

Django Next.js 15 Claude API Whisper Stripe Factur-X
Voir la Démo Live

Boussole — Assistant IA aides & recours

Assistant IA qui regroupe toutes les aides françaises (60+ via OpenFisca, ~1500 aides locales) et recours juridiques au même endroit. Trois piliers : aides citoyennes, aides sectorielles (médecins, profs, fonctionnaires), recours/litiges (caution, etc.). MVP en cours.

Next.js 15 Supabase Claude API RAG OpenFisca

Vesta — Planning radiologie

Application web qui génère le planning mensuel du Service de Radiologie du CHU d’Amiens — 5 spécialités, rotation sur 6 semaines, verrous manuels avec régénération auto. 100% côté client (React + Vite), persisté en localStorage.

React Vite TypeScript Déployé au CHU

Projets recherche & pro

Assistant Médical IA (Capgemini)

Démonstrateur d’assistant médical par IA générative, traitement multimodal : OCR pour analyses sanguines, Whisper STT, fine-tuning LLM pour résumés cliniques, pipeline RAG multimodal.

Python LangChain PEFT / LoRA RAG

Segmentation du placenta (Doppler 3D)

Segmentation par Transformers (UNetR, SwinUNet) pour la détection précoce de la prééclampsie sur images Doppler 3D. Soumis à CMIG 2025 (co-auteur).

PyTorch UNetR SwinUNet Imagerie médicale

Analyse du mouvement humain (thèse)

Modélisation complète du mouvement appliquée à Parkinson et à la reconnaissance d’activité humaine. Architectures deep learning (RNN, LSTM, CNN), algorithmes génétiques, représentations matricielles interprétables. 3 publications.

RNN / LSTM PCA / DTW Algos génétiques SVM

Studio Noovate-lab

Noovate-lab est un studio IA-first que je fonde en 2026, qui développe des produits concrets et propose du conseil à l’intersection de la santé, de l’IA et du logiciel pour TPE.

Produits

SaaS que nous éditons et possédons. Solis (ERP IA pour TPE, en développement avancé), Boussole (assistant aides & recours, MVP T4 2026), Vesta (planning hospitalier, déployé au CHU d’Amiens).

Conseil IA — Spécialité santé

Audits, MVP, intégration de LLM dans des workflows cliniques. Adossé à mon doctorat + post-doc + lead Capgemini Santé. Missions types : 5–15 jours, cadrage et prototypage.

Recherche appliquée

Pont entre ML académique (publications, post-doc RAUC) et ingénierie production. Vision par ordinateur en imagerie médicale, RAG sur corpus cliniques, IA explicable.

Disponible pour des missions de conseil IA à partir du T3 2026.

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Publications

2025 Soumis

Towards Better Placenta Segmentation for Earlier Preeclampsia Detection on 3D Doppler Images

Computerized Medical Imaging and Graphics (CMIG)

Charlotte Alliod, Emilien Micard, Pierre Moreau, Léo Challier, Georgia Martensen, Hocine Kadi, Solène Le Bars, Olivier Morel, Marc Blanchon, Marine Beaumont

2023 Publié

Two-branch neural network using two data types for human activity recognition

IEEE Sensors Journal

Pierre Moreau, David Durand, Jérôme Bosche, Michel Lefranc

2021 Publié

A motion recognition technique based on linear matrix representation to improve Parkinson’s disease treatments

9th International Conference on Systems and Control (ICSC)

Pierre Moreau, David Durand, Jérôme Bosche, Michel Lefranc

2020 Publié

A motion recognition algorithm using polytopic modeling

7th International Conference on Control, Decision and Information Technologies (CoDIT)

Pierre Moreau, David Durand, Jérôme Bosche, Michel Lefranc

Compétences Techniques

ML & Deep Learning

PyTorch TensorFlow Keras scikit-learn XGBoost Hugging Face CNN / RNN / LSTM Transformers Reinforcement Learning Algos génétiques

IA générative & LLM

Claude API OpenAI LangChain RAG multimodal PEFT / LoRA Fine-tuning Prompt Engineering Vector DB

Vision par ordinateur

UNetR SwinUNet OpenCV PIL / Pillow Imagerie médicale Segmentation

NLP & Audio

NLTK Whisper (STT) OCR Tokenization Embeddings

Data Science & XAI

NumPy Pandas SciPy Matplotlib Seaborn PCA DTW SHAP LIME ANOVA

Backend & MLOps

FastAPI Django Flask Next.js 15 Supabase PostgreSQL Docker Stripe

Langages & outils

Python SQL JavaScript / TypeScript Bash HTML / CSS Git Claude Code / Cursor Jupyter

Éthique & conformité IA

RGPD EU AI Act Biais / Équité IA explicable Quantization / Pruning

Langues

Français — Natif Anglais — B2

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Je suis toujours intéressé à discuter de nouvelles opportunités en IA et machine learning, particulièrement dans les applications de santé. N'hésitez pas à me contacter !

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