Mon prénom signifie « l'enfant a atteint la gloire ». Moi, j'y travaille encore.
Étudiante en 3ᵉ année de licence d'Intelligence Artificielle à Cotonou, je construis des modèles qui regardent des choses réelles : des carrefours saturés, des récoltes, des clients sur le point de partir. Ce que je préfère dans ce travail, c'est le moment où un tableau de chiffres bruts commence à répondre.
Je cherche un stage en data science ou en machine learning.
Mon portfolio · LinkedIn · andreaafouda@gmail.com
Un YOLOv8 pré-entraîné voit très bien une voiture qui remplit l'image. Filmé d'en haut, dans un embouteillage, il décroche. Ce projet mesure ce qu'un fine-tuning change vraiment, et surtout ce qu'il change sur les petits objets.
| Pré-entraîné | Après fine-tuning | |
|---|---|---|
| mAP@0.5 | 0.438 | 0.825 |
| Rappel, petits véhicules | 0.122 | 0.694 |
| Rappel, véhicules moyens | 0.373 | 0.879 |
| Débit | 37.2 FPS | 43.2 FPS |
Le chiffre qui m'a servi de leçon est le 0.122. Le mAP global était bon, je m'y suis arrêtée, et c'est en découpant par taille d'objet que j'ai vu que neuf petits véhicules sur dix passaient à travers. Une moyenne peut être bonne pendant qu'un modèle rate l'essentiel.
Jeu de données BMD-45, environ 3 000 images. Les chiffres valent sur son jeu de test, pas sur les routes béninoises : il n'existe pas de données locales publiques, et le dire fait partie du protocole.
Prédire quels clients vont partir avant qu'ils ne le décident eux-mêmes. 7 043 clients, une analyse exploratoire complète, un pipeline de bout en bout.
J'étais sûre de savoir qui partait. L'analyse a dit autre chose.
Maïs, riz, sorgho, mil. Une régression sur des données climatiques, socio-économiques et agronomiques venues de sources différentes, avec des unités et des granularités qui ne s'accordent pas. Le vrai travail était le nettoyage, et personne ne le raconte jamais.
Et aussi
Répartition équitable de l'eau Répartir l'eau sur un réseau de distribution quand la demande est incertaine. Optimisation quadratique par pénalisation, descente de gradient projetée, validation par simulation Monte-Carlo.
SkillZ, deuxième prix du hackathon HACKBYIFRI 2026 Une place de marché de compétences étudiantes pensée pour le contexte béninois : paiement MTN MoMo, Moov Money et Celtiis Cash, séquestre, notation dans les deux sens, connexion par matricule universitaire. De l'idée au prototype en 48 heures, en équipe.
Règles d'association · Gestion de bibliothèque · Recommandation de films · HTML vers CSV
Et le reste, y compris les petits exercices : ils font partie du chemin.
Mon terrain quotidien
En cours d'apprentissage
Chaque ligne est adossée à un dépôt qu'on peut ouvrir. Pas de barre de pourcentage : « en cours » veut dire en cours.
La data science d'abord, l'intelligence artificielle embarquée ensuite : sortir les modèles des serveurs pour les installer dans les objets, au plus près du monde.
Une Afrique technologique m'a fait rêver devant un écran. J'aimerais contribuer à la rendre un peu moins fictive.
Les échecs. Mon souvenir le plus net est une défaite : une partie qui s'est effondrée et qui m'a plus appris que toutes mes victoires. Depuis, je rejoue les coups et je cherche l'instant où tout a basculé, exactement comme on débogue un modèle.
Les histoires dessinées. Vinland Saga plus que tout : voir Thorfinn se perdre puis se reconstruire m'a convaincue qu'on peut toujours choisir qui l'on devient.
Le grand écran. Marvel m'a donné le déclic, et Black Panther l'a rendu inoubliable : ce jour-là, une Afrique technologique et fière a cessé d'être une hypothèse.
La musique. Afro, rap, amapiano, pop, selon l'humeur du jour et la résistance du bug. Sur les pires bugs, le bon morceau est parfois le silence.
« Si tu peux voir détruit l'ouvrage de ta vie, et sans dire un seul mot te mettre à rebâtir »
Rudyard Kipling, Tu seras un homme, mon fils, un poème que mon père m'a offert. Trois mots m'en sont restés, que je dois autant aux échecs : itérer, douter, recommencer. C'est le troisième qui coûte.
English version
My first name means « the child has attained glory ». I am still working on it.
I am a third-year Artificial Intelligence undergraduate in Cotonou, Benin. I build models that look at real things: congested junctions, harvests, customers about to leave. What I like most is the moment raw numbers start answering back.
I am looking for an internship in data science or machine learning.
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Dense traffic vehicle detection A pre-trained YOLOv8 sees a car filling the frame very well. Shot from above, in a traffic jam, it falls apart. mAP@0.5 went from 0.438 to 0.825, and recall on small vehicles from 0.122 to 0.694. That 0.122 taught me the most: the global mAP looked fine, I stopped there, and it was only by breaking results down by object size that I saw nine small vehicles out of ten slipping through. An average can look good while a model misses what matters.
ChurnClient Predicting which customers will leave before they decide to. 7,043 customers, a full exploratory analysis, an end-to-end pipeline. I was sure I knew who was leaving. The analysis said otherwise.
West African crop yields Maize, rice, sorghum, millet. A regression on climate, socio-economic and agronomic data from different sources, with units and granularities that do not agree. The real work was the cleaning, and nobody ever tells that part.
Fair water distribution Distributing water across a network under uncertain demand. Quadratic optimisation by penalisation, projected gradient descent, Monte-Carlo validation.
SkillZ, second prize at the HACKBYIFRI 2026 hackathon A local marketplace for student skills, built for the Beninese context: MTN MoMo, Moov Money and Celtiis Cash payments, escrow, two-way ratings, sign-in by university student number. From idea to working prototype in 48 hours.
Day to day: Python, pandas, NumPy, scikit-learn, Matplotlib, Jupyter. Learning: PyTorch, R, MySQL, Streamlit.
Data science first, embedded AI next: taking models out of servers and putting them into objects, closer to the world. A technological Africa made me dream in front of a screen. I would like to help make it a little less fictional.