Chercheur · UNIKIN · IRSS · INRB · CRIA

Franklin Mwamba Kande

Data Scientist & Ingénieur logiciel

Machine learning · NLP · Épidémiologie · IA appliquée

Des modèles d’IA au service de décisions qui comptent.

Chercheur et ingénieur logiciel en science des données et intelligence artificielle, avec une pratique réelle du machine learning, du deep learning, du NLP et des systèmes d’aide à la décision. Je conçois des pipelines de bout en bout : données, modélisation, interfaces web et déploiement sous Linux.

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01

À propos

Un ingénieur de la donnée, ancré dans le réel.

Mon mémoire de DEA porte sur un pipeline d’alerte précoce épidémique à partir de la presse francophone (classification, NER, évaluation, tableau de bord). J’interviens aussi sur des produits web et des infrastructures DevOps, avec le même exigence : clarté expérimentale, reproductibilité et impact opérationnel.

Ouvert aux collaborations de recherche, missions data / ML et projets d’ingénierie.

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Machine learning

Apprentissage supervisé, pipelines d’expérimentation, métriques F1, PR-AUC, ROC-AUC.

Deep learning

Transformers (CamemBERT), réseaux de neurones, entraînement et évaluation de modèles.

NLP

Classification de texte, NER, traitement de corpus francophones.

Python et outils

Python avancé, Git / GitHub, expériences reproductibles, calcul scientifique.

Web et agents

Django, Flask, API REST ; automatisation agentique et pipelines de type RAG.

DevOps / MLOps

Linux, Docker, Nginx, GitLab CI ; déploiement d’applications data et ML.

Épidémiologie

Signaux épidémiques dans le texte, dashboards d’alerte précoce, aide à la décision.

Méthode

Évaluation expérimentale, rédaction scientifique, travail en équipe.

02

Travaux sélectionnés

Projets phares, de la recherche au produit.

Santé publique · GNN

BDBV Risk Dashboard

Alerte d’importation du virus Bundibugyo (BDBV) à 7 jours : zones de santé, points d’entrée, watchlist et flux de mobilité.

Modèle GraphSAGE intégrant SitReps, mobilité, points d’entrée et vulnérabilité. Visualisation du risque sur 519 zones de santé, actualisation automatique, PR-AUC 0,809 à 7 jours. Outil de recherche et d’aide à la décision.

  • GraphSAGE
  • Épidémiologie
  • Dashboard
  • RDC
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Mémoire DEA · NLP

Pipeline d’alerte précoce épidémique

Pipeline NLP de bout en bout : scraping de la presse francophone, CamemBERT, NER biomédical zero-shot et dashboard Django/Celery.

F1 = 0,754 et PR-AUC = 0,699 sur un test indépendant. Capture opérationnelle de l’épidémie Ebola Bundibugyo de mai 2026 en Ituri. Prototype local, non hébergé.

  • CamemBERT
  • NER
  • Django
  • Celery
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Produit · PME

Plan d’affaire

Plateforme web d’élaboration de plans d’affaires pour les PME, fondée sur l’intelligence artificielle.

  • Django
  • IA générative
  • PME
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Produit · Formalités

Créer

Plateforme web de création d’entreprise en République démocratique du Congo.

  • Web
  • RDC
  • Services publics
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Système métier · IA

SGI Insse

Système de gestion intégré de la société canadienne Insse, avec intelligence artificielle intégrée.

  • Django
  • API
  • IA
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ERP · Odoo

ERP CD

Package de modules Odoo personnalisés au contexte des entreprises congolaises.

  • Odoo
  • ERP
  • RDC
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03

Expérience professionnelle

Expérience professionnelle.

Recherche

08/2026 — présent

Data scientist et ingénieur logiciel

Institut National de Recherche Biomédicale (INRB) — Unité de Modélisation et Intelligence Épidémique (UMIE)

  • Science des données et ingénierie logicielle au service de la modélisation et de l’intelligence épidémique.

Recherche

03/2019 — présent

Chercheur, analyste de données et formateur

Institut de Recherche en Sciences de la Santé (IRSS) — Documentation et Publication

  • Analyse de données, appui méthodologique et formation en programmation / science des données.
  • Contributions en IA appliquée à fort impact sociétal ; accompagnement d’utilisateurs aux profils variés.

Recherche

06/2025 — présent

Chercheur et formateur

Centre de Recherche en Informatique Appliquée (CRIA), Université de Kinshasa

  • Recherche et formation au sein du laboratoire d’accueil du mémoire de DEA.
  • Pipeline de détection précoce des épidémies : collecte, modélisation, évaluation, interface décisionnelle.

Ingénierie

08/2025 — 11/2025

Développeur et administrateur système Linux

Hologram Identification Service, Kinshasa

  • Personnalisation open source, administration Linux, déploiement VPS (Docker, Nginx, GitLab).

Ingénierie

01/2023 — 07/2025

Développeur web et ingénieur DevOps

Quantum Vertex, Kinshasa

  • Développement web (Django), analyse de données en Python, déploiement Linux ; interaction avec les métiers.

Ingénierie

10/2021 — 05/2023

Développeur full-stack

African Digital System SAS, Kinshasa

  • Applications métier, API REST, bases de données, BI et reporting.

04

Formation

Un cursus ancré à l’Université de Kinshasa.

Admis au mémoire · soutenance prévue en août 2026

DEA en Science des données et Intelligence artificielle

Mention grande distinction

Faculté des Sciences et Technologies, Université de Kinshasa

Sujet : modèle hybride de détection et d’alerte précoce des épidémies par classification de texte et NER (presse francophone, RDC). Pipeline CamemBERT + dashboard (F1 = 0,754 ; PR-AUC = 0,699).

2015 — 2017

Licence en Informatique

Gestion des systèmes d’information

Université de Kinshasa

2012 — 2015

Graduat en Informatique

Université de Kinshasa

2006 — 2012

Diplôme d’État

Mathématiques–Physique

Collège Saint Théophile, Kinshasa

05

Publications

Publications scientifiques principales

  1. 01

    F. Mwamba, F. Oshasha, S. J. Djungu, J. Poma

    An End-to-End NLP Pipeline Combining Web Scraping, CamemBERT Fine-Tuning and Zero-Shot Biomedical Named-Entity Recognition for Early Epidemic Signal Detection from French-Language Online News

    Journal of Applied Informatics and Computing · vol. 10, n° 3, p. 2546–2555, 2026

  2. 02

    F. Oshasha, F. M. Kande et al.

    EDCST-Rain : Enhanced Density-Aware Cross-Scale Transformer for Robust Object Classification Under Diverse Rainfall Conditions

    Journal of Applied Informatics and Computing · vol. 10, n° 1, p. 33–45, 2026

  3. 03

    F. Oshasha, S. J. Djungu et al.

    EDCST for Robust Object Classification under Atmospheric Fog Conditions

    Analecta Technica Szegedinensia · vol. 19, n° 3–4, p. 15–38, 2025

  4. 04

    M. Kayembe, F. Mwamba et al.

    Comparative Analysis of CNN, ResNet50, and Vision Transformer Architectures for Brain Tumor Classification from MRI Images

    Journal of Applied Informatics and Computing · vol. 10, n° 3, p. 2327–2335, 2026

Dans la presse

L’Entrevue Magazine L’IA au service de la santé publique en RDC

06

Contact

Travaillons ensemble.

Ouvert aux collaborations de recherche, missions data / ML et projets d’ingénierie.