Bienvenue dans mon portfolio. Je m'appelle Mathias, j'ai 22 ans et je suis étudiant en informatique passionné par l'apprentissage automatique, l'environnementalisme et l'impact de la technologie sur la société. Je suis également un photographe amateur et quelqu'un qui prospère grâce au plaisir de travailler dur.
En tant qu'étudiant dévoué, je suis passionné par la science des données et l'apprentissage automatique et son potentiel à favoriser le changement environnemental. Je crois que, bien que l'IA puisse considérablement améliorer nos capacités, il est crucial de prendre en compte son impact sur l'intelligence humaine et le comportement sociétal. Mon objectif est de tirer parti de la technologie pour créer des solutions durables tout en maintenant un équilibre qui favorise la croissance et la responsabilité humaines. Je m'intéresse également à l'infographie (rendu dynamique, lancé de rayons, animations complexes) et la conception d'application (plus spécifiquement dans l'écosystème Apple).
Développé durant l’été 2025, ce projet est un pipeline de traitement de données climatiques à grande échelle. Il exploite xarray, pandas, numpy, rioxarray et QGIS pour analyser les données ERA5 et produire des modèles capables d’estimer les flux de gaz à effet de serre. CSDP a été conçu pour tourner sur l’infrastructure de calcul haute performance de Calcul Canada, démontrant mon intérêt pour l’écologie et ma capacité à combiner programmation, géomatique et science des données.
→ Voir le dépôt GitHub : CarbonPipeline
SportLink est une application mobile développée en SwiftUI avec un backend Firebase, conçue pour faciliter l’organisation et la découverte d’activités sportives locales. Elle permet aux utilisateurs de consulter une carte interactive (via MapKit), de filtrer les infrastructures et événements par sport, date ou localisation, et de créer ou rejoindre des activités. L’application intègre également des fonctionnalités sociales telles que le suivi des partenaires sportifs, la personnalisation via les disponibilités et sports favoris, ainsi que des recommandations en temps réel.
→ Code source disponible sur : SportLink
