Léonel Vodounou
Ingénieur mathématicien · Futur chercheur en IA · Cotonou, Bénin
Statistiques, modélisation stochastique et machine learning : des mathématiques sur le papier aux modèles qui tournent. En ce moment, je reconstruis un LLM de zéro et je documente chaque étape.
Bonjour, je suis Léonel ! Je suis ingénieur en génie mathématique et futur chercheur en IA, avec une ambition : rapprocher la recherche mathématique rigoureuse du déploiement concret de l'IA.
Formé à la modélisation stochastique et aux statistiques, je transforme des idées théoriques complexes en prototypes d'IA robustes. Je m'intéresse particulièrement au machine learning, aux grands modèles de langage (LLM) et à la vision par ordinateur, en cherchant à améliorer à la fois les performances et les fondements théoriques des modèles modernes.
Mon objectif : partir d'intuitions mathématiques pour construire des solutions expérimentales qui répondent à des problèmes réels. Je me sens à ma place à la frontière entre l'analyse abstraite et l'ingénierie, toujours à la recherche de moyens de rendre l'IA plus robuste et plus compréhensible.
Articles & notes de lecture
Série · 4/7 chapitres
Build a Large Language Model (from Scratch)
Notes de lecture chapitre par chapitre du livre de Sebastian Raschka. Un parcours complet pour comprendre et construire un LLM depuis zéro.
Série · 5/5 chapitres
Logic Tensor Networks
Une série pas à pas sur les Logic Tensor Networks, un framework neuro-symbolique où la logique du premier ordre devient une fonction de perte différentiable : de l'ancrage des symboles dans des tenseurs à l'apprentissage par satisfaction d'une base de connaissances.
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Pourquoi les LLM peinent à raisonner : les limites de l'autorégression
Ce que proposent les modèles à énergie (EBM), JEPA et les World Models pour contourner les limites structurelles des LLMs.
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Statistiques Descriptives
Avant de plonger dans les algorithmes de machine learning, nous avons besoin d'une base solide en statistiques descriptives, c'est-à-dire les outils qui nous permettent de résumer et de comprendre les données en un coup d'œil.
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Des maths aux modèles
Étudier le machine learning en profondeur, des fondements formels jusqu'aux systèmes qui fonctionnent vraiment.
Expérience
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sept. 2025 - déc. 2025
Stagiaire Data Scientist (stage de fin d'études)
LKA Services (Bénin)
Conception et développement de solutions de traitement et d'analyse de données. Automatisation de processus de classification et contribution à l'amélioration des systèmes de gestion des données pour optimiser la prise de décision.
Analyse de donnéesPythonAutomatisationMachine Learning -
août 2024 - oct. 2024
Stagiaire Data Scientist
LESCAL (Laboratoire d'Études Statistiques et Conception d'Applications et Logiciels)
Participation à des études statistiques et à la conception d'applications logicielles. Analyse de jeux de données pour en tirer des enseignements exploitables et appui au développement d'applications fondées sur les données.
StatistiquesConception de donnéesConception logicielle
Projets récents
Logic Tensor Networks
2026Présentation et étude de cas des Logic Tensor Networks, un framework neuro-symbolique qui combine apprentissage profond et logique du premier ordre. Traduction des symboles, connecteurs et quantificateurs en opérations différentiables, et expérience semi-supervisée sur MNIST où le réseau apprend à reconnaître des chiffres uniquement à partir de la somme de deux chiffres, comparée à une baseline purement supervisée.
Gomory - Méthode des plans sécants
2025Implémentation en Python pur de la méthode des coupes de Gomory pour résoudre des problèmes de programmation linéaire en nombres entiers (PLNE). Conçue dans un but pédagogique, elle utilise une arithmétique fractionnaire exacte et affiche les tableaux du simplexe étape par étape.
Simulation de Black-Scholes
2025Résolution analytique de l'équation de Black-Scholes par transformation en équation de la chaleur. Comprend la dérivation de la formule de prix et le calcul du Delta (grecque) d'une option d'achat européenne.
Formation
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2022 - 2025
Diplôme d'ingénieur en génie mathématique et modélisation
École Nationale Supérieure de Génie Mathématique et Modélisation (ENSGMM, UNSTIM, Bénin)
Spécialisation en modélisation aléatoire, statistiques et machine learning.
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2020 - 2022
Classes préparatoires aux études d'ingénieur (MPSI/PCSI)
Institut National Supérieur de Classes Préparatoires aux Études d'Ingénieur (INSPEI / UNSTIM, Bénin)
Formation intensive en mathématiques, physique et sciences de l'ingénieur.
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2020
Baccalauréat scientifique (mathématiques et sciences physiques)
Collège Notre Dame de Toutes Grâces, Cotonou, Bénin
Baccalauréat à dominante mathématiques et physique.
Certifications
Data Scientist
2024Africa Tech Up Tour / OpenClassrooms
Spécialisation obtenue dans le cadre du programme Africa Tech Up Tour : deep learning, analyse de séries temporelles, SQL, NLP et déploiement de modèles de ML.
ML Engineer
2026iSheero x DataCamp
Programme de 12 mois associant formation en ligne, projets appliqués et hackathon final, consacré au Machine Learning Engineering avec DataCamp.
Communauté & événements
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Sept. 2026
Deep Learning IndabaX Bénin 2026
IndabaX Bénin · Participant en présentiel
Participation en présentiel aux trois jours de l'édition béninoise du Deep Learning Indaba, le rendez-vous de la communauté africaine du machine learning (du 10 au 12 septembre 2026).
Certificat de participation ↗ -
Août 2026
Deep Learning Indaba 2026
Pan-Atlantic University, Lagos (Nigeria) · Participant en présentiel
Participation au Deep Learning Indaba annuel (du 1er au 6 août 2026), le grand rassemblement panafricain du machine learning, dont le thème 2026 était l'intelligence souveraine : une Afrique qui construit et comprend ses propres systèmes d'IA, ses données et sa recherche.
Attestation de présence ↗ -
2026
Membre de la communauté Cohere Labs
Cohere Labs · Open Science Initiative
Membre de la communauté open science de Cohere Labs. Je suis régulièrement les cours et sessions organisés par la communauté sur les sujets de recherche qui m'intéressent.
Badge de membre ↗
Bénévolat
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Juillet 2026
Formateur bénévole : l'IA au service des artisans et entrepreneurs
iSHEERO, Sèmè City Open Park (Bénin)
Co-animation d'un atelier d'initiation pratique aux outils d'IA générative (ChatGPT, Gemini) pour une vingtaine d'artisans et d'entrepreneurs locaux : couturiers, électriciens, coiffeurs, agriculteurs. Cas d'usage construits à partir des difficultés concrètes des participants (relation client, contenu promotionnel, organisation du travail), deux heures de pratique en groupes et restitution des solutions imaginées par chaque groupe.
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