Aboubacar Guidiera

Réalisation d’un état de l’art sur la traduction automatique de la langue des signes (SLT-MAE, SSVP-SLT, Lost in Translation CVPR 2025). Traitement du dataset How2Sign : preprocessing, extraction et normalisation de keypoints 3D (DWPose), analyse exploratoire. Expérimentation et comparaison de modèles de deep learning ; analyse des contraintes computationnelles (GPU, ressources HPC).

Développement d’un modèle de machine learning pour la prédiction du risque de cancer du sein. Sélection de variables, validation croisée, optimisation des hyperparamètres. Déploiement via API Flask pour un outil d’aide à la décision médicale.