Axel Segard

Audit des systèmes de vision sur des chaînes de productions en service afin d'améliorer la précision et les temps de traitement du contrôle qualité des produits Développement et déploiement d'une simulation interactive en 3D d'une ligne de production, accessible en réalité augmentée sur un casque HoloLens via Unity Coordination technique, pilotage et dimensionnement de projet de Vision orienté en pharmaceutique et aéronautique

Intégrateur en vision industrielle at Baron (2026-02 – Present)

• Audit des systèmes de vision sur des chaînes de productions en service afin d'améliorer la précision et les temps de traitement du contrôle qualité des produits
• Développement et déploiement d'une simulation interactive en 3D d'une ligne de production, accessible en réalité augmentée sur un casque HoloLens via Unity
• Coordination technique, pilotage et dimensionnement de projet de Vision orienté en pharmaceutique et aéronautique
• Conceptualisation d'une caméra intelligente développée en interne, dotée d'un système de deep learning embarqué pour l'analyse en temps réel
• Déploiement d'un système de vision complet en sidérurgie visant à détecter des micro-défauts sur des éléments de 2m² améliorant de 20% la productivité du contrôle de qualité client
• Intégration de systèmes de vision industrielle dans des architectures logicielles et industrielles complètes, en collaboration avec les équipes full-stack
• Développement Python d'un pipeline transformant un script en vidéo générée par IA. Intégration de modèles génératifs, synthèse vocale et montage automatisé open source

Référent Vision at Aloatec (2022-03 – 2026-01)

• Coordination technique et pilotage de projet Vision/IA
• Veille technologique et expérimentation de nouvelles architectures d'IA
• Management d'une équipe de 2 ingénieurs et 1 doctorant en R&D
• Relation client, budgétisation, documentations techniques

Développeur Vision at Aloatec (2018-06 – 2022-02)

• Mise en place de systèmes de vision industriel complets orientés en pharmaceutique, agroalimentaire et métallurgique
• Mise en place d'un pipeline de Deep Learning supervisé complet: Augmentation, optimisation, méthode MLOps
• Développement d'algorithmes: détection, reconnaissance de forme, OCR, suivi visuel en temps réel
• Développement d'un protocole d'étalonnage de microbolométre assurant la fiabilité et la plage de travail des capteurs

Master in Informatique - Spécialité Image Vision et interaction – Université de Lille (2017 – 2018)

DUT / Licence in Informatique – Université du Littoral Côte d'Opale (2014 – 2017)