Notre équipe

Notre équipe est dynamique et possède une vaste expérience acquise dans le millieu académique et professionnel. Notre expertise est liée au domaine minier, au secteur de l'énergie et à l'environnement. Avec notre approche multidisciplinaire, nous vous offrons des solutions flexibles qui permettent de reduire les coûts en tirant le maximum de vos données.

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  • Martin Blouin

    Président et directeur du développement en IA

    Cofondateur de Geolearn, Martin se retrouve au centre de la majorité des projets touchant à l'intelligence aritificielle. Chez Geolearn, il s'assure de favoriser une culture d'innovation au sein d'un environnement de travail détendu.
    Après avoir complété son doctorat en géophysique, Martin a travaillé chez IFPEN à Paris sur le développement d'algorithmes visant l'intégration d'attributs sismiques pour la caractérisation de réservoirs pétroliers.

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  • Lorenzo Perozzi

    VP et responsable de la visualisation des données

    Cofondateur de Geolearn, Lorenzo est le designer de l'équipe. Sa passion est guidée par l'esthétique de la visualisation de données. Chez Geolearn, il veille à ce que chaque donnée ait une histoire à raconter.
    Lorenzo est titulaire d'un doctorat et d'une maîtrise en géophysique de l'INRS-ETE et d'une maîtrise d'ingénieur géologue de l'Université de Lausanne.

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  • Antoine Caté

    VP et géologue en chef

    Cofondateur de Geolearn, Antoine est un géologue économique qui travaille sur l'intégration de données géologiques dans l'exploration minière. Il a été le chef de l'équipe Data Miners qui a terminé deuxième au concours Integra Gold Rush Challenge. Antoine possède une solide expérience sur le terrain (France, Maroc, Australie, Irlande et Canada) ainsi que des compétences en matière d'exploration de données et d'apprentissage automatique. Antoine détient un doctorat en géologie économique de l'INRS-ETE et d'un diplôme en génie géologique (Maîtrise) de l'Institut Polytechnique LaSalle Beauvais.

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  • Jérome Simon

    Scientifique des données

    Au sein de Geolearn, Jérome développe des techniques d'interprétation des données et tire le meilleur de celles déjà en place. Comme scientifique des données, il aspire à paufiner sa maîtrise de l'apprentissage automatique, mais aussi à partager sa conception des algorithmes.
    Son intérêt pour la physique et la pédagogie le pousse à apprécier les méthodologies intelligibles et les vulgarisations de qualité, des clés de la science des données.

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