ESAIP / ING4 / Carnet PPP 2025 — 2026

Maximilien Rousseau — PPP ING4

Étudiant ingénieur en quatrième année à l'ESAIP, spécialisé en Intelligence Artificielle. Cette page complète mon portfolio technique : j'y prends du recul sur mon parcours, mes compétences, mes engagements, mes valeurs et mon projet professionnel.

ING4 — Intelligence Artificielle
Parcours Aix → Angers
LEP : SAFE + Wiki Linux public
Projet : IA, data, finance quantitative

Repère carnet · Parcours et formation

Mon profil & ma formation

L'informatique a toujours été un environnement familier pour moi. Dans ma famille, ce domaine a toujours été présent d'une manière ou d'une autre. Cela ne veut pas dire que mon parcours était écrit d'avance, mais j'ai assez vite compris que c'était un espace dans lequel je pouvais apprendre vite et progresser avec une vraie autonomie.

Mon orientation vers l'IA a été plus progressive. Je ne suis pas parti d'une passion théorique pure pour les modèles ou les mathématiques ; au départ, j'y ai surtout vu une spécialité exigeante, ouverte, et difficile à enfermer dans un seul métier. Ce choix s'est confirmé avec mes projets, mon stage chez Sybella, et mon intérêt de plus en plus net pour la donnée et la finance quantitative.

Parcours

2022 Baccalauréat général, spécialités Mathématiques et NSI.
2022 — 2024 ESAIP Aix-en-Provence, cycle préparatoire intégré.
2024 — 2025 ESAIP Aix-en-Provence, ING3, majeure Informatique et Réseaux.
Printemps 2025 Semestre d'échange, Dennis Gabor University, Budapest.
2025 — 2027 ESAIP Angers, ING4-ING5, majeure Intelligence Artificielle.
Automne 2026 Semestre d'échange prévu, Università di Padova.

Synthèse — apprécié / manqué

Ce que j'ai apprécié

Spécialisation IA à Angers — après une année plus orientée réseaux et systèmes, j'ai choisi de rejoindre la majeure Intelligence Artificielle à Angers, même si cela impliquait de quitter Aix-en-Provence, le Sud et un cadre dans lequel j'étais à l'aise. Je ne regrette pas ce choix : il m'a permis d'assumer une direction plus claire, vers l'IA et les sujets que j'avais envie d'approfondir.
Ouverture internationale — mon semestre à Budapest en ING3 m'a fait travailler dans un autre cadre académique, en anglais, avec des méthodes et des habitudes différentes de celles que je connaissais en France. Le semestre prévu à Padoue en M2 prolongera cette ouverture, avec l'italien comme dimension supplémentaire. Budapest est déjà une expérience vécue ; Padoue est encore à venir, mais je le vois déjà comme une nouvelle étape dans cette capacité à m'adapter.
Cycle préparatoire intégré dès l'entrée — il m'a laissé le temps de construire des bases, de confirmer mon intérêt pour l'informatique, puis de préciser progressivement mon orientation vers l'IA.

Ce qui m'a manqué

au regard de mon projet professionnel personnel

Bases mathématiques et statistiques — au regard de mon projet personnel, surtout l'IA avancée et la finance quantitative, je dois consolider certaines notions avec plus de régularité.
Finance quantitative — le cursus ne couvre pas ce domaine en profondeur, donc je le complète par des lectures, des projets personnels et mes expériences de stage.
Entrepreneuriat technique — j'aimerais approfondir la manière dont une idée technique devient un produit utile : cadrage du problème, validation du besoin, passage du prototype à l'usage.
Italien avant Padoue — j'ai bien eu des cours, mais ma progression personnelle n'a pas été aussi continue que je l'aurais voulu avant l'échange prévu en M2.

II.

Repère carnet · Compétences

Mes compétences

Je présente mes compétences en trois familles : techniques, comportementales et transversales. Elles se sont construites dans des contextes différents : les cours, les stages, les projets personnels et l'engagement associatif.

Compétences techniques

Mes compétences techniques se concentrent surtout autour de l'intelligence artificielle, de la donnée et du développement logiciel.

Données & IA Python, deep learning, computer vision, NLP, systèmes multi-agents.
Data engineering PostgreSQL, données temporelles, ingestion, structuration de données, modèles SCD2.
Infrastructure Git, Docker, Linux, auto-hébergement sur VPS.
Web Astro, Ruby on Rails, SCSS.

Ce que je retiens surtout, c'est que la technique ne se résume pas au choix des outils. Chez Sybella, par exemple, l'enjeu n'était pas d'utiliser la stack la plus impressionnante, mais de construire une base de données fiable, compréhensible et adaptée au problème. Sur SAFE, l'objectif n'était pas seulement de développer un site, mais de livrer quelque chose que l'association pouvait réellement utiliser et reprendre après mon départ.

Compétences comportementales

Ces projets m'ont aussi appris à mieux comprendre ma manière de travailler.

Responsabilité du livrable Ne pas s'arrêter au moment où “ça marche”, mais aller jusqu'à un résultat utilisable, documenté et transmissible.
Honnêteté technique Accepter qu'une première solution ne soit pas la bonne, et pivoter quand les faits l'imposent.
Autonomie d'apprentissage Apprendre en avançant, surtout quand le cadre n'est pas entièrement donné au départ.
Capacité à argumenter Défendre un choix technique sans le présenter comme une évidence, surtout face à des personnes non techniques.

Ces compétences se sont surtout développées dans les situations où le travail avait une conséquence réelle : un site à livrer pour SAFE, une architecture data à faire tenir chez Sybella, ou des projets personnels que je devais maintenir moi-même.

Compétences transversales

Les compétences transversales sont celles que j'ai développées quand la technique seule ne suffisait pas.

Gestion de projet Découper un travail, prioriser, avancer par versions successives, corriger.
Communication écrite Rédiger des rapports, documenter mes choix, maintenir un wiki technique public.
Communication orale Présenter un projet, vulgariser un choix technique, adapter mon discours à l'interlocuteur.
Ouverture internationale Travailler dans un environnement anglophone à Budapest, puis préparer le semestre à Padoue avec l'italien comme dimension supplémentaire.

Ces compétences sont moins visibles qu'un langage ou un outil, mais elles deviennent vite indispensables. Un projet peut être correct techniquement et échouer quand même s'il est mal expliqué, mal transmis ou mal adapté aux personnes qui doivent l'utiliser.

Lien avec mon projet professionnel

Mon projet professionnel se situe progressivement à l'intersection de l'intelligence artificielle, de la donnée et de la finance quantitative. Je ne prétends pas encore avoir toutes les compétences pour ce domaine, mais mes expériences commencent à construire une base cohérente.

La partie technique est indispensable : il faut savoir manipuler des données, comprendre les modèles, construire des outils fiables et éviter les résultats qu'on ne sait pas expliquer. Mon expérience chez Sybella m'a particulièrement marqué sur ce point : avant de parler de stratégie ou de modèle, il faut d'abord pouvoir faire confiance aux données et à la manière dont elles sont structurées.

Mais ce projet ne repose pas seulement sur la technique. En IA comme en finance quantitative, une mauvaise hypothèse, une donnée mal comprise ou une conclusion mal expliquée peuvent fausser tout le raisonnement. C'est pour cela que les compétences comportementales et transversales comptent aussi : savoir documenter, défendre un choix, reconnaître une erreur, expliquer une méthode et transmettre un travail proprement.

Ce que le cursus ne couvre pas en profondeur, notamment la finance quantitative, je le complète par mes lectures, mes projets personnels et mes stages. C'est ce mélange entre formation IA, apprentissage autonome et expériences concrètes qui me permet de préciser la direction que je veux prendre.

Preuves associées

Data engineering Sybella Traitement de données financières volumineuses sous PostgreSQL, choix d'architecture, structuration temporelle et modèles SCD2. Computer vision PatchCore Reproduction d'une méthode de détection d'anomalies, avec 99,03 % d'AUROC image. IA distribuée MAS Conception d'un système multi-agents, orchestration de composants et tests sur des API réelles. Web associatif SAFE Reprise du pilotage web : cadrage avec le bureau, choix techniques, développement, livraison et passation. Documentation technique Wiki Linux Création et maintenance d'un wiki Linux public depuis l'ING3, à partir de notes personnelles rendues accessibles.

III.

Repère carnet · LEP sur deux ans

Mon LEP sur deux ans

Dans le cadre de mon LEP, j'ai choisi de m'investir dans deux projets complémentaires. Le premier répondait à un besoin associatif concret avec SAFE ; le second s'inscrit dans une démarche plus continue de documentation et de transmission avec mon wiki Linux public.

ING3 · Printemps 2025

SAFE

Construire et livrer

Le projet

Web lead bénévole pour SAFE, l'association de premiers secours de l'ESAIP Aix.

Ma contribution

J'ai repris le pilotage du site après l'abandon de la responsabilité principale par le précédent web lead, qui est resté présent autour du projet. J'ai cadré le besoin avec le bureau, assumé les choix techniques, développé le site avec Ruby on Rails 8, puis mené la livraison et la passation.

L'enjeu

Transformer un besoin associatif resté sans solution en un livrable concret, utilisable par les membres de l'association.

Preuve : engagement de 35 heures validé par Open Badge

ING3 → ING4 · En continu

Wiki Linux public

Maintenir et transmettre

Le projet

Création et maintenance d'un wiki Linux public, accessible sur wiki.phitalys.fun.

Ma contribution

Ce wiki est né pendant mes cours systèmes. Au départ, il s'agissait de notes personnelles ; progressivement, j'ai choisi de les structurer et de les rendre accessibles à d'autres étudiants ou autodidactes.

L'enjeu

Maintenir une ressource utile dans la durée, sans deadline ni commanditaire, et transformer des apprentissages personnels en documentation réutilisable.

En synthèse

Ces deux expériences m'ont permis de travailler trois dimensions complémentaires du métier d'ingénieur.

Construire

Avec SAFE : partir d'un besoin associatif et aller jusqu'à un site livré.

Maintenir

Avec le wiki : garder une ressource en ligne, lisible et utile dans le temps.

Transmettre

Dans les deux cas : produire quelque chose qui dépasse mon usage personnel et peut servir à d'autres.

Lire le LEP complet →

IV.

Repère carnet · Valeurs

Valeurs et anti-valeurs

Mes valeurs ne sont pas des principes que j'ai choisis de manière abstraite. Elles viennent surtout de mes projets : des choix techniques à faire, des erreurs à corriger, des livrables à terminer et des décisions à expliquer.

J'ai aussi identifié plusieurs anti-valeurs, c'est-à-dire des postures professionnelles que je veux éviter. Elles ne sont pas simplement l'inverse de mes valeurs ; ce sont des manières de travailler que je considère dangereuses ou peu compatibles avec le métier d'ingénieur que je veux exercer.

Mes valeurs

Parcimonie technique

Choisir une solution que je comprends, que je peux expliquer et que je peux maintenir.

Chez Sybella, cela s'est traduit par un pivot d'une stack complexe Iceberg/Spark vers une solution plus adaptée avec PostgreSQL et un modèle SCD2.

Honnêteté intellectuelle

Accepter qu'une première piste ne soit pas toujours la bonne.

Lors de mon stage chez Sybella, plusieurs architectures ont été testées avant d'arriver à la solution finale. Documenter ces pivots m'a appris qu'abandonner une idée peut aussi être un vrai travail d'ingénieur.

Apprentissage autonome

Apprendre en avançant, mais sans improviser au hasard.

J'ai appris Ruby on Rails pour SAFE dans une situation réelle, avec un site à livrer, et je complète ma formation en finance quantitative par des lectures, des tutoriels spécialisés et des projets personnels.

Responsabilité du livrable

Ne pas m'arrêter au moment où “ça marche”.

Un projet doit pouvoir être utilisé, relu, repris et compris par quelqu'un d'autre. C'est ce que j'ai appris avec SAFE, où le site devait rester exploitable après mon départ.

Transmission

Partager ce que j'aurais aimé trouver quand je bloquais.

C'est l'idée derrière mon wiki Linux : transformer des notes personnelles en ressource publique, utile à d'autres étudiants ou autodidactes.

Mes anti-valeurs

L'autorité au détriment des faits

Je me méfie des décisions prises uniquement parce qu'une personne plus expérimentée les impose.

L'expérience compte, mais elle doit rester discutable et appuyée par des faits, des tests ou des arguments vérifiables.

Le prestige avant l'impact réel

Je ne veux pas choisir un projet, un poste ou une technologie seulement pour son image.

Un environnement moins visible peut être beaucoup plus formateur s'il donne de vraies responsabilités et un travail concret.

La vitesse sans méthode

Livrer vite peut être une qualité, mais pas si le résultat devient impossible à expliquer, maintenir ou corriger.

Je préfère avancer rapidement quand c'est possible, mais sans perdre la capacité à justifier mes choix.

La complexité comme statut

La technique doit résoudre des problèmes, pas impressionner ou exclure.

Un bon choix technique doit pouvoir être expliqué à plusieurs niveaux : à une équipe technique, mais aussi à un commanditaire non spécialiste.

Outil PPP · Blason

Mon positionnement — Outil PPP : le blason

J'utilise le blason comme un outil de synthèse. Il me permet de clarifier où j'en suis cette année, ce que je veux renforcer, et la direction que je donne à mon projet professionnel.

État actuel — cette année

Devise

La complexité se mérite.

Cette devise résume bien une idée que j'ai retrouvée dans plusieurs projets : une solution complexe n'est intéressante que si elle répond vraiment au problème. Chez Sybella comme sur SAFE, j'ai compris qu'une solution plus simple, mieux comprise et plus facile à maintenir peut être plus pertinente qu'une architecture impressionnante sur le papier.

Actions

Approfondir mes compétences en IA, data engineering et finance quantitative.
Documenter plus sérieusement mes projets, mes choix et mes apprentissages.
Développer mon réseau alumni et professionnel.

Forces

Apprentissage rapide.
Exigence technique.
Capacité à aller jusqu'au livrable.

Motivations

Travailler dans un domaine qui évolue vite.
Construire des systèmes utiles, pas seulement des démonstrations techniques.
Comprendre comment une idée devient un outil ou un produit réellement utilisé.

Points de vigilance

Ne pas me disperser entre trop de sujets.
Rendre mon travail plus visible.
Faire l'effort d'expliquer mes résultats à des personnes non spécialistes.

Objectif professionnel

Devise

Simple, solide, utile.

À moyen terme, je veux travailler à l'intersection de l'intelligence artificielle, du data engineering et de la finance quantitative. L'entrepreneuriat m'attire, mais je ne veux pas le présenter comme une certitude immédiate. Avant de créer quelque chose, je veux d'abord construire des bases solides : compétences techniques, expérience réelle, compréhension métier et réseau.

Actions

Réussir mes prochains stages pour confronter mes compétences à des situations professionnelles exigeantes.
Consolider un socle technique en IA, data engineering et systèmes.
Approfondir la finance quantitative par la pratique, les lectures et les projets.
Identifier progressivement des problèmes réels sur lesquels une solution utile pourrait être construite.

Forces

Rigueur d'ingénierie.
Capacité à apprendre vite.
Lien entre technique, produit et usage réel.

Motivations

Transformer des données ou des signaux en systèmes exploitables.
Construire quelque chose qui ait une utilité concrète.
Préparer, à long terme, la possibilité de créer une entreprise sur un vrai problème.

Points de vigilance

Garder une trajectoire réaliste.
Ne pas confondre ambition et précipitation.
Construire d'abord les fondations avant de vouloir aller trop vite vers l'entrepreneuriat.

VI.

Repère carnet · Projection

Ma trajectoire — projection à 5 ans

Dans cinq ans, je veux avoir construit une vraie profondeur technique dans un environnement où l'IA, la donnée et la finance quantitative sont des sujets de travail quotidiens. Mon objectif n'est pas seulement d'utiliser des outils d'IA, mais de comprendre comment on construit des systèmes fiables à partir de données, de modèles, d'hypothèses et de contraintes métier.

Je ne vois pas l'entrepreneuriat comme une étape immédiate. C'est une perspective qui m'attire, mais que je veux aborder sérieusement. Avant de créer une entreprise, il faut avoir identifié un vrai problème, avoir les compétences pour y répondre, connaître le marché, disposer d'un réseau et accepter le niveau de risque associé. Mon objectif à moyen terme est donc de construire ces bases.

Été 2026 Stage en finance et data, pour prolonger ce que j'ai commencé chez Sybella : travailler sur des données financières, comprendre les contraintes propres à ce domaine et vérifier que mon intérêt pour la finance quantitative résiste à la pratique.
Automne 2026 Semestre d'échange à Padoue. Après Budapest, qui m'a surtout fait travailler dans un environnement anglophone, Padoue ajoutera une autre dimension : mobiliser ma LV2, l'italien, dans un cadre universitaire réel.
2027 Stage de fin d'études et projet de fin d'études. Cette étape devra servir de transition entre la formation et le métier, avec un sujet suffisamment exigeant pour mobiliser mes compétences en IA, data engineering, documentation et communication technique.
2027 — 2030 Première expérience professionnelle dans un environnement lié à l'IA appliquée, à la donnée ou à la finance. L'objectif sera d'apprendre les standards réels du métier : qualité du code, fiabilité des données, contraintes de production, travail en équipe et communication avec des profils non techniques.
Après consolidation Création d'entreprise éventuelle, seulement si plusieurs conditions sont réunies : une expertise suffisante, un réseau utile, un minimum de capital et surtout un problème réel à résoudre. À long terme, l'objectif serait de construire une entreprise à l'intersection de l'IA, de la donnée et de la finance quantitative, mais cette étape ne doit venir qu'après avoir construit des fondations solides.