Raphaël Périllat

Science des données & chef de projet R&D·modélisation et valorisation de données

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Profil

Ingénieur en mathématiques appliquées, je travaille depuis près de quatorze ans à l'interface entre la modélisation scientifique et la donnée : modèles probabilistes, quantification d'incertitudes, émulation de simulations et analyse de données physiques. Chez Phimeca, je conçois des chaînes de calcul et pilote des projets d'étude de bout en bout pour de grands acteurs de l'énergie et de l'industrie.

Expérience professionnelle

Ingénieur d'étude, R&D et chef de projet — Phimeca

Pilotage de projets

Chef de projet depuis 2022 : cadrage technique, coordination d'équipes de 1 à 3 ingénieurs, suivi des délais et livrables, réunions client et présentations, jusqu'à 4 projets menés en parallèle.

Études et R&D

Activités transverses

Ingénieur d'étude — Bertin Technologies

Ingénieur — Inria

Travail en collaboration avec Airparif sur l'évaluation de la qualité de l'air en Île-de-France par assimilation de données.

Stage de fin d'études — University of Manchester

Étude numérique des instabilités dans une cellule de Hele-Shaw aux parois élastiques.

Stage — Inria

Modélisation des incertitudes en simulation de dispersion atmosphérique des radionucléides par méthode de Monte-Carlo.

Domaines techniques

Modélisation
Modélisation probabiliste, modèles de substitution (krigeage, splines, modèles d'arbres), apprentissage supervisé et non supervisé : régression, classification, clustering, réduction de dimension (PCA, SIR, modèles auto-associatifs), validation croisée.
Incertitudes
Propagation d'incertitudes, analyse de sensibilité (Sobol, Morris, PAWN, Shapley), plans d'expériences, simulations Monte-Carlo, assimilation de données, extrêmes statistiques (GEV/GPD).
Données physiques
Séries temporelles, signaux multi-capteurs, spectres, données météo-marines, fatigue, corrosion, dispersion atmosphérique.
Développement
Python (OpenTURNS, scikit-learn, PyTorch, pandas, NumPy, SciPy, matplotlib), Bash, Git/GitLab, LaTeX, SQL, PHP, HTML/CSS/JavaScript.
IA générative
Usage avancé des LLM et agents IA de développement (Codex, Claude Code) : programmation, revue de code et documentation.
Interfaces
PyQt, Streamlit, dashboards, notebooks Jupyter, applications web, scripts reproductibles, génération de rapports et figures.
Langues
Français langue maternelle ; anglais courant : participation à des projets de recherche européens, lecture et rédaction d'articles scientifiques, participation et présentations à des conférences internationales, stage de 6 mois à l'University of Manchester.

Publications & communications scientifiques

Formation

École Centrale de Lyon

Spécialités « Mathématiques et ingénierie du risque » et « Recherche, innovation et développement ».

Classes préparatoires, filière MP*

Lycée Marcelin Berthelot, Saint-Maur-des-Fossés.

Projet entrepreneurial

Co-fondateur — HoloLead

Activités complémentaires