
Drone de pulvérisation agricole
Démo liveQuadricoptère fait maison piloté par Raspberry Pi, avec télécommande construite sur ESP32. Communication longue portée, stabilisation PID personnalisée, dashboard de supervision en temps réel.
Je conçois des systèmes IoT complets du firmware embarqué au dashboard web, pour l'industrie, l'agriculture et l'énergie.
Arduino · ESP32 · Raspberry Pi · SolidWorks · Flask.

Étudiant en Licence 3 de Systèmes Industriels au Bénin, je conçois des systèmes IoT complets, du firmware embarqué au boîtier 3D imprimé. Mes expériences au Laboratoire GHT m'ont permis de maîtriser la chaîne complète : conception PCB sous KiCad, programmation Arduino/ESP32, modélisation de boîtiers sous SolidWorks et impression avec une Creality, jusqu'au déploiement final.

2023 – aujourd'hui
Licence Systèmes Industriels
L3 en cours
2023
Baccalauréat Électrotechnique
Mention Assez Bien
2023
Diplôme Technicien Électrotechnicien
Mention Bien
Juin – Sep. 2025
Stage en électronique embarquée
Laboratoire GHT
Juil. – Sep. 2024
Stage en électronique embarquée
Laboratoire GHT
Juin – Sep. 2022
Stage électricité bâtiment
LOMAC ÉCLAIRE
Nov. 2025
Station de charge VE
Victron Energy
Fév. 2025
Développeur Full Stack
IGBEGAX

Quadricoptère fait maison piloté par Raspberry Pi, avec télécommande construite sur ESP32. Communication longue portée, stabilisation PID personnalisée, dashboard de supervision en temps réel.

Dispositif autonome pour espaces publics : recharge téléphone via monnayeur avec casiers sécurisés. Alimentation 100 % solaire, zéro réseau électrique, supervision à distance.

Machine industrielle pilotée par API sous TIA Portal, avec ESP32 assurant la communication Modbus. Interface HMI de supervision, automatisme complet de la chaîne de production.

Conception paramétrique de boîtiers sous SolidWorks, impression sur imprimante Creality au Laboratoire GHT. Joints IP54, fixations PCB, passages de câbles. 20+ boîtiers livrés pour projets IoT industriels.

Système intelligent de monitoring réseau triphasé avec détection d'anomalies par machine learning. Acquisition via Modbus RTU, stockage, analyse et alertes automatiques.
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