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Hadrien KansoHK

Hadrien Kanso

Data Scientist PhD | Modélisation Prédictive & IA

€550/day
Marseille, FR
3-7 years

Average response time: 1 hour

About Hadrien

🧠 Vous perdez de l'argent sur des données mal exploitées ? Je transforme vos données industrielles, capteurs ou métiers en modèles prédictifs en production pas en POC qui dorment dans un tiroir.
Data Scientist senior · PhD en mathématiques appliquées · 7 ans d'expérience entre recherche (INRAE, Aix-Marseille) et industrie (Expleo Group).
Résultats mesurés :
→ −40% de consommation énergétique sur systèmes HVAC industriels (machine learning + physique)
→ −35% d'arrêts non planifiés via maintenance prédictive (Random Forest + réseau de neurones, F1-score 97%)
→ −50% de complexité de modèles dynamiques sans perte de robustesse (PhD INRAE)
→ Modèles prédictifs de feu de forêt livrés aux équipes terrain (CEREN)
Ce que je règle pour vous :
→ Modélisation prédictive & machine learning appliqué (Python, TensorFlow, PyTorch, Scikit-Learn)
→ Maintenance prédictive & détection d'anomalies sur séries temporelles
→ Optimisation énergétique par IA modèles hybrides physique + deep learning
→ Industrialisation : pipelines de données, MLOps, monitoring, détection de drift
→ Réduction de modèles complexes, réduction de dimension
→ Formations sur mesure data science, machine learning, deep learning, statistiques, Power BI
Secteurs : Énergie · HVAC · Industrie 4.0 · Sécurité incendie · Greentech · Agri-food · R&D
Stack : Python · Machine Learning · Deep Learning · TensorFlow · PyTorch · Scikit-Learn · Pandas · NumPy · Séries temporelles · SQL · Matlab · R · Power BI
Ma différence : je comprends la physique du problème avant de modéliser. C'est ce qui sépare un modèle qui marche en production d'un POC qui ne sera jamais déployé.
Fondateur de Kanova Labs IA pour l'optimisation énergétique et la décarbonation industrielle.
📩 Décrivez-moi votre problème — réponse en moins d'une heure.
  • French

    Native or bilingual

  • English

    Fluent

  • Arabic

    Native or bilingual

Can work on-site
Marseille (up to 50km), Paris (up to 50km), Nice (up to 50km), Toulouse (up to 50km), Montpellier (up to 50km)

Experience

  • Expleo Group
    R&D Project Lead, Data scientist
    ENERGY AND UTILITIES
    January 2023 - August 2025 (2 years and 7 months)
    Vitrolles, France
    Led a strategic R&D project focused on AI-driven energy optimization of HVAC systems.

    Key achievements:

    - Developed and deployed a machine learning–based predictive control system (MPC) on real installations
    - Integrated multi-source data (IoT sensors, historical consumption data) for real-time monitoring
    - Achieved an estimated 15–25% reduction in energy consumption on pilot sites (validation in progress)
    - Managed a micro-team of 3 data scientists and engineers
    - Built physics-based numerical models of HVAC systems for algorithm calibration

    Skills applied:
    Python, TensorFlow, Model Predictive Control (MPC), numerical simulation, MLOps, Agile project management
    Data analysis Machine learning Data science Modélisation mathématique TensorFlow
  • Aix-Marseille Université
    Postdoctoral Researcher
    ENVIRONMENTAL
    September 2021 - January 2023 (1 year and 4 months)
    Marseille, France
    Applied research on autonomous wildfire protection systems, conducted in collaboration with national civil protection agencies.

    Scientific contributions:
    - Developed numerical wildfire propagation models for risk characterization
    - Designed optimized water distribution systems for protecting exposed areas
    - Quantified heat flux reduction using vertical water curtains

    Co-authored scientific reports and presented research at national conferences
    Python Modélisation mathématique Data visualisation Analyse de données Machine learning
  • Avignon Université
    Doctorant et enseignant
    ENVIRONMENTAL
    October 2017 - September 2021 (3 years and 11 months)
    Avignon, France
    PhD research on the mathematical modeling of sugar accumulation in peaches, applying dynamical systems theory to agronomy.

    Methods developed:

    - Reduction of complex dynamic models (simplification of multi-scale systems)
    - Parameter estimation on genetically diverse populations
    - Study of the genetic architecture controlling sugar metabolism

    Impact:
    Modeling methods later transferred to other crops and applicable to precision agriculture.
    Teaching Research Enseignement des mathématiques Analyse de données statistiques Algorithme génétique

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Education

  • Ph.d student, Mathématiques appliquées
    Université d'Avignon et des Pays de Vaucluse
    2021
    Ph.d student, Mathématiques appliquées
  • Master 2 (M2), Mathématiques appliquées
    Aix-Marseille Université
    2016
    Master 2 (M2), Mathématiques appliquées

Certifications

Skill set

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