À propos du projet
🎓 Clôture d’un projet marquant : mon Projet de Fin d’Études – “NeuroWatts” ⚡ Après plusieurs mois de recherche, d’expérimentation et de passion, je suis fier de présenter NeuroWatts, une plateforme intelligente et centralisée de monitoring énergétique conçue pour révolutionner la gestion de la consommation dans les environnements industriels.
Que fait NeuroWatts ?
C’est une solution web unifiée capable de :
- 🔹 Prédire la consommation future grâce à des modèles avancés XGBoost
- 🔹 Détecter et expliquer automatiquement les anomalies énergétiques via un module RAG + LLM et AutoEncoder
- 🔹 Analyser les images industrielles avec MobileNetV2 pour identifier défauts visuels liés aux pics
- 🔹 Offrir une interface web sécurisée (Django, reconnaissance faciale, MFA) avec des dashboards intuitifs
- 🔹 Gérer les données via MongoDB et une architecture Dockerisée, déployable localement ou sur le cloud
Fonctionnalités principales
Prédiction (XGBoost)
Modèles de forecasting pour estimer la consommation future et améliorer la planification énergétique.
Détection & explication d'anomalies
Pipeline RAG + LLM et AutoEncoder pour détecter et expliquer automatiquement les écarts.
Analyse d'images (MobileNetV2)
Inspection visuelle des équipements pour corréler anomalies visuelles et événements énergétiques.
Sécurité & Authentification
Accès sécurisé avec Django, reconnaissance faciale et MFA pour les utilisateurs critiques.
Stockage & Orchestration
MongoDB pour la gestion des séries temporelles et Docker pour un déploiement reproductible.
Dashboards
Dashboards interactifs et reporting pour opérateurs et managers.
Défis techniques rencontrés
Traitement multimodal
Intégrer plusieurs pipelines ML (TTS, ASR, OCR manuscrit, détection d'objets) et garantir des performances en temps réel pour une expérience fluide.
Qualité des modèles
Entraîner et déployer des modèles de deep learning robustes pour la reconnaissance d'écriture et la synthèse vocale multi-langue.
Confidentialité et sécurité
Protéger les données sensibles des enfants, notamment les images faciales et les enregistrements vocaux, en respectant la réglementation et en appliquant le chiffrement.
