Ubeid Teelhawod

Agent d’évaluation équitable des prêts aux PME

Projet de fin d’études, en cours

Une application de crédit qui aide à évaluer équitablement les demandes de prêt des petites entreprises à Maurice, et qui explique chaque décision qu’elle propose.

Réalisé avec FastAPI, React, MySQL, PyMuPDF, Tesseract, Ollama, GPT, Gemini

Base de données de revue des anomalies AEGIS

Game of Code 2026, équipe de quatre, 12 heures

Un prototype qui repère les mouvements inhabituels dans la vidéo de lieux publics et les transmet à un opérateur humain, qui les examine avant toute action. J’étais responsable de la base de données derrière ce circuit de revue.

Points clés

• Conception d’un schéma SQLite de 15 tables, avec scripts d’amorçage et documentation
• Chaque alerte reliée à sa caméra, au type d’anomalie, au score de l’IA, à la gravité, aux preuves, à la revue humaine et à la décision finale
• Historique complet des revues, pour que chaque décision soit traçable

Réalisé avec SQLite. Mes coéquipiers ont développé le back-end FastAPI, l’interface Next.js et l’autoencodeur PyTorch.

Classifieur de chiffres manuscrits

Travaux universitaires

Un réseau de neurones qui lit des chiffres manuscrits avec une exactitude (accuracy) de 97,58 % sur 10 000 images de test qu’il n’avait jamais vues.

Points clés

• Deux couches cachées de 128 et 64 neurones, entraînées sur 10 époques
• Lecture des courbes d’entraînement pour savoir où s’arrêter : la perte de validation se stabilise après la quatrième époque
• Étude des 242 chiffres mal classés, dont huit présentés ici

Réalisé avec Python, TensorFlow (Keras)