Je suis Data Scientist en santé chez Epicentre, le centre de recherche de Médecins Sans Frontières (MSF), basé à Paris. Je conçois et développe des outils de données, des pipelines analytiques et des applications R/Shiny/Quarto/Stata/VBA/GIS qui aident les équipes de terrain et les chercheurs à transformer des données brutes en décisions lors d’urgences sanitaires et d’études épidémiologiques.

Avant de rejoindre Epicentre à Paris, j’ai travaillé avec MSF au Sénégal, où j’ai acquis une expérience directe en soutien aux opérations humanitaires. Ce travail de terrain a façonné mon approche actuelle : chaque outil que je construis est pensé pour des personnes qui prennent des décisions sous pression, souvent avec des informations incomplètes et des délais serrés.

Je suis titulaire d’un Master en Statistique Mathématique de l’Université de Rennes 1 et diplômé Ingénieur Statisticien de l’ENSAE-Dakar. Mes compétences techniques couvrent la modélisation statistique, l’analyse géospatiale, la conception d’enquêtes et le reporting reproductible – mais ce qui motive mon travail, c’est la conviction que des systèmes de données bien conçus font gagner du temps, réduisent les erreurs et contribuent à sauver des vies.

J’intègre progressivement l’IA dans mes flux de travail – en utilisant des grands modèles de langage pour accélérer le développement de code, fluidifier les pipelines analytiques et rendre les résultats plus accessibles aux décideurs non techniques. L’objectif n’est pas de remplacer l’expertise métier mais de l’amplifier : des itérations plus rapides, moins de goulots d’étranglement manuels, et des analyses qui parviennent plus vite à ceux qui en ont besoin.

J’ai cofondé le Club de Statistique R et le Club Informatique à l’ENSAE-Dakar, et j’ai été membre actif du Dakar R User Group. Je reste engagé dans la construction de communautés autour des outils open source et du partage de connaissances.