01
Observer
Identifier le vrai problème, les usages et les signaux qui comptent.
Question juste06 / profil
Data Scientist et Machine Learning Engineer. Voici les éléments concrets à vérifier avant même de lire le parcours.
Une seule lentille, trois signaux
Observer. Structurer. Automatiser.
Déplacez le pointeur sur la scène : la lentille révèle comment les signaux se recomposent.
Trois étapes, dans cet ordre. Chacune produit un résultat concret avant de passer à la suivante.
02
Structurer
Transformer le flou en parcours, données et décisions compréhensibles.
Système lisible03
Automatiser
Construire seulement ce qui apporte une preuve, un gain ou une mesure.
Résultat vérifiable● l’œil derrière le signal
Rendre le complexe clair, utile et humain.
Je m’appelle Johan Frachon, Data Scientist et Machine Learning Engineer entre Paris et Lausanne. À l’École de Condé Paris, j’ai obtenu un Bachelor photographique (RNCP 6) puis un Master Designer-manager (RNCP 7). J’ai ensuite obtenu le titre d’Expert en stratégie digitale à MBA ESG (RNCP 7), puis mes diplômes MLOps et Computer Science à Mines Paris - PSL. Chez Vellis.ch, je conçois des IA locales capables d’exploiter des documents sans exposer les données sensibles. La photographie et le design ne sont plus mes métiers : ils restent ma façon d’observer avant d’automatiser. Penser pour l’humain, avec la machine.
02 / matière visuelleObserver avant
Observer avant
d’automatiser.
05 / contact
Un problème réel.
Un échange direct.
Le contexte vaut mieux qu’un long cahier des charges.Décrivez l’objectif, la contrainte principale et le délai. Après la vérification anti-abus, le message est transmis à Johan et vous recevez un accusé de réception.
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