Le but de l'étude est d'étudier un mélange simplexe de trois matières premières et de le caractériser en termes de prix, viscosités et stabilités à différentes conditions. En raison d'une difficulté à postuler un modèle à priori et d'une zone possible d'instabilité des formules qui risquerait de compromettre le plan et l'analyse ultérieure des résultats (pas de réponse mesurable en cas d'instabilité), un plan de type Space-Filling avec zone exclue est réalisé. Une première modélisation avec différents modèles type Machine Learning (SVM, Gaussian Process) est réalisée, mais certaines zones de l'espace expérimental sont mal représentées en raison de valeurs manquantes pour la viscosité (viscosité trop faible ou instabilité de quelques formulations). A l'aide des informations de l'expertise métier, et du choix d'une imputation de valeurs locales par K-Nearest Neighbors, la modélisation peut être corrigée et apporter des résultats satisfaisants, apportant une meilleure représentation et compréhension de l'espace formulatoire.
Victor Guiller.mp4
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Biographie Passionné par la science des données et la chimie, mon objectif est de combiner expertise métier, plans d'expériences et analyse de données pour aider les laboratoires à tirer parti de leurs données historiques, à planifier efficacement leurs prochaines expériences, à prendre de meilleures décisions et à percer certains des mystères de la chimie. Rationnel et data-driven, je suis prêt à partager ma passion et à aider à rendre la littératie des données accessible à tous. Curieux, j'aime lire et apprendre sur les innovations, la technologie, les sciences, la chimie, les statistiques, lascience des données et l'analyse. Domaine d'intérêt : Innovation, Digitalisation, Plan d'Expériences, Statistiques, Machine Learning, Analyse de Données, Visualisation de Données et Chémoinformatique.
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