J'installe la donnée là où la performance se décide : gouvernance fédérale, pipelines de capteurs, modélisation de l'effort.
Ingénieur de recherche data — INSEP, Paris
Outils et domaines : Python, SQL, gouvernance de la donnée, Power BI, pipelines ETL, GPS et LPS, machine learning, Scikit-learn, R Shiny, profils force-vitesse, Django, API REST, charge d'entraînement, Streamlit, physiologie de l'effort.
Ce que je fais quatre terrains, une même chaîne
Ingénieur en informatique et statistique, formé ensuite à l'optimisation de la performance sportive. J'opère à la frontière exacte entre l'architecture des systèmes d'information et les sciences du sport de haut niveau, un endroit où il faut savoir écrire le pipeline et savoir ce que la mesure veut dire.
Cartographier les flux de données athlètes, écrire les dictionnaires de données et poser les règles qui garantissent l'intégrité d'un patrimoine fédéral. Sans ce travail, chaque staff recalcule son propre indicateur et plus personne ne compare rien.
Développer les connecteurs API et les chaînes ETL qui font entrer des flux hétérogènes (GPS, LPS, tracking, plateformes de force) dans un référentiel unique, avec les contrôles qualité qui vont avec.
Quantifier la charge d'entraînement, lire les profils mécaniques force-vitesse, et estimer le potentiel d'un jeune athlète en tenant compte de ses âges relatif, biologique et d'entraînement. La performance brute confond systématiquement ces trois variables.
Rendre tout cela utilisable par un staff technique un lundi matin : tableaux de bord, restitutions visuelles, et la formation des personnes qui s'en servent. Un indicateur que personne ne lit ne sert à rien.
Parcours expérience professionnelle
Jan. 2025 → présent
INSEP / Fédération Française de Basketball — Paris
Août 2026 → présent
Activité indépendante — France
Jan. 2024 → jan. 2025
INSEP — Paris
Formation
2025 → 2026
Université Jean Monnet, STAPS — Saint-Étienne
2020 → 2025
Polytech Lille, filière ISIA — Bac+5
Mars 2024 → fév. 2025
Universidad Nacional del Sur — Bahía Blanca, Argentine
Projets deux applications en production, en vidéo
Application web de recrutement pour une cellule de scouting professionnelle : vivier de plusieurs dizaines de milliers de joueurs, note de performance par poste et par saison, rapports de terrain cloisonnés par scout, projections de trajectoire.
Application de suivi développée pour la Fédération Française de Basketball : agrégation des mesures de charge et de bien-être, restitution aux staffs, alertes sur les écarts.
Tous les dépôts publics : github.com/Clement0242
Labo du machine learning à tester en direct
Collez une offre d'emploi : un petit modèle maison la lit, la confronte à mon parcours et rend une note sur 100, avec mes points forts et mes points faibles. Il ne flatte pas, il calcule ; une IA peut ensuite commenter le résultat, si vous le demandez.
Travaux interventions et publications
5 mars 2025
Intervenant, session « Outils pour la détection et le recrutement », aux côtés d'Adrien Sedeaud et Quentin De Larochelambert (INSEP / IRMES), Cédric Leduc (PSG), Elie Rambaud (OL Academy), et des fédérations de cyclisme, triathlon, aviron et football.
INSEP, Amphi C — Paris
Publications
Poste salarié, mission ponctuelle, ou simplement une question de méthode sur un jeu de données de terrain : écrivez-moi. Je réponds toujours.
Basé à Paris, mobile partout en France et en déplacement.