Tomás Matus

Combiner des modèles de machine learning avec des données géologiques pour identifier des cibles d'exploration prometteuses.

Chez Mineral Forecast, je développe la plateforme SaaS centrale qui révolutionne l'exploration minière grâce à l'intelligence artificielle. Le système analyse de vastes ensembles de données géologiques : échantillons géochimiques, données historiques de forage et cartes géologiques, afin d'identifier des motifs invisibles aux méthodes traditionnelles.

Je travaille sur toute la stack : je conçois des architectures évolutives capables de gérer des téraoctets de données spatiales, je construis des interfaces intuitives permettant aux géologues d'interagir avec les prédictions de l'IA, et j'affine continuellement nos modèles à partir de la validation sur le terrain.

C'est un travail fascinant à l'intersection des sciences de la Terre et du ML de pointe, où chaque fonctionnalité que nous livrons aide les équipes d'exploration à décider plus intelligemment où forer ensuite.

Grâce à des insights intelligents et des objectifs financiers partagés.

Rivon est né d'une observation simple : la plupart des applications de finance traitent l'argent comme des chiffres isolés, en ignorant les relations humaines et les contextes émotionnels liés aux dépenses.

Je construis Rivon comme une plateforme collaborative où des couples, des familles ou des colocataires peuvent partager une visibilité financière tout en préservant la confidentialité là où c'est nécessaire. L'application utilise des modèles intelligents pour faire ressortir des insights, pas seulement « tu as dépensé X € en café », mais « tes dépenses de courses sont 20 % plus élevées le week-end » ou « tu es en bonne voie pour atteindre ton objectif d'épargne vacances ».

L'objectif est la clarté sans jugement, l'automatisation sans perte de contrôle, et un bien-être financier qui semble naturel plutôt que restrictif. Encore en début de développement, mais la vision prend forme.

Apporte de l'intelligence au chauffage, à la surveillance et à l'automatisation, le tout fonctionnant localement.

Eva transforme des radiateurs électriques standard en appareils intelligents qui réagissent à la présence, à la météo et aux coûts de l'énergie. Le système est écrit en TypeScript, avec un contrôleur de thermostat sur mesure qui expose des accessoires HomeKit afin que tout fonctionne parfaitement avec Siri et l'app Maison.

Mais Eva est bien plus qu'un chauffage intelligent : c'est une infrastructure domestique complète. J'exécute des conteneurs Docker sur du matériel Raspberry Pi, en hébergeant des services de suivi énergétique, des règles d'automatisation et une interface web sur mesure. Le système suit la consommation électrique en temps réel et permet un contrôle du chauffage manuel et automatisé.

Tout reste local, sans dépendance au cloud, sans frais d'abonnement, juste un système autonome et fiable. C'est mon expérimentation continue de l'IoT pratique : construire une automatisation fiable et respectueuse de la vie privée qui améliore réellement le quotidien.

Nous rangeons tous des affaires dans des cartons, des placards et des espaces de stockage — et tôt ou tard, on perd le fil de ce qui se trouve où. Retrouver un objet signifie ouvrir carton après carton. MIBOD est né pour combler cet écart entre le monde physique et un inventaire numérique qu'on utilise vraiment.

Vous enregistrez vos lieux de stockage, vous y créez des cartons et vous ajoutez des objets en les prenant en photo — l'IA leur attribue automatiquement un nom et une description, pour que cataloguer ne soit jamais une corvée. Chaque carton reçoit une étiquette imprimée avec un QR code : scannez-la avec votre téléphone et voyez immédiatement ce qu'il contient et où il est rangé, sans rien ouvrir.

Au-delà du « où est-ce », MIBOD sait aussi ce qui est sorti : vous pouvez indiquer qu'un objet est prêté ou temporairement retiré (et à qui), partager un espace de stockage avec votre famille avec des droits de lecture ou d'édition, et retrouver n'importe quel objet par recherche textuelle en quelques secondes.

Je conçois et construis le produit complet de bout en bout : des apps natives iOS et Android écrites en Swift et Kotlin, une app web et le backend derrière, plus le catalogage assisté par IA, un panneau d'administration et tout le système d'étiquettes QR. Le modèle économique combine un plan gratuit, un abonnement (MIBOD Plus) et la vente d'étiquettes physiques.

Construire des outils qui coordonnent les stocks à travers des centaines de centres de distribution.

Chez Falabella, j'ai travaillé sur des systèmes d'entreprise critiques pour une opération de distribution multinationale couvrant le Chili, le Pérou et la Colombie.

Le projet phare était Emilia : une plateforme sophistiquée de coordination d'entreprise qui gère les transferts de stock entre centres de distribution, magasins et fournisseurs dans les trois pays. Le défi était l'échelle : des centaines de sites, des milliers de références, des règles métier complexes et le besoin d'une visibilité en temps réel au niveau multinational.

J'ai aussi contribué au système budgétaire de l'entreprise, un outil clé pour la direction et les planificateurs, permettant de planifier et de suivre les dépenses dans toute l'organisation multinationale. Ce système coordonnait la planification budgétaire entre les équipes du Chili, du Pérou et de la Colombie, facilitant les décisions stratégiques au niveau de l'entreprise.

Ces projets m'ont beaucoup appris sur la conception pour les entreprises multinationales : l'importance des pistes d'audit, la complexité des systèmes de permissions multi-pays, l'intégration avec les systèmes d'entrepôt existants, et comment concevoir des interfaces qui conviennent aussi bien au personnel des magasins qu'aux managers et planificateurs stratégiques.

Sélectionnée pour l'accélérateur ITERA de l'UC et soutenue par AWS avec des crédits d'infrastructure cloud.

En tant que CTO et développeur fondateur de Lisy, j'ai construit une plateforme de coordination logistique résolvant un vrai point de douleur des chaînes d'approvisionnement du commerce : les transferts chaotiques entre fournisseurs, transporteurs et centres de distribution. Les chauffeurs arrivaient au mauvais moment, la paperasse était incomplète et les quais de chargement étaient chaotiques.

Lisy a numérisé tout le flux : les fournisseurs planifiaient les livraisons, les chauffeurs recevaient des instructions optimisées pour mobile, et le personnel de l'entrepôt confirmait les arrivées et finalisait les transferts, le tout via un système unifié. La plateforme gérait les notifications, la planification des capacités et générait des analyses pour optimiser l'utilisation des quais.

Nous avons été sélectionnés pour ITERA UC, l'accélérateur de startups de l'Universidad Católica, et avons reçu des crédits AWS qui nous ont permis de bâtir sur une infrastructure cloud solide. Bien que la startup ait finalement pivoté, la base technique était solide et les enseignements logistiques inestimables.

Prévenir la détérioration grâce à un suivi continu de la température et des alertes instantanées.

Pour NotCo, l'entreprise d'aliments d'origine végétale, j'ai conçu et déployé un système de surveillance IoT pour protéger sa chaîne du froid. Des capteurs de température industriels ont été installés dans les zones de stockage réfrigérées, transmettant les données via LoRaWAN (pour la portée et la faible consommation) vers une passerelle centrale.

Le système publiait les relevés via MQTT, alimentant un tableau de bord en temps réel où les opérateurs pouvaient surveiller toutes les zones d'un coup d'œil. La fonctionnalité essentielle était la couche d'alerte : si une zone dépassait les seuils de température sûrs, des notifications immédiates étaient envoyées par SMS et Telegram, permettant une réaction rapide avant la détérioration du produit.

Ce projet a été mon introduction à l'IoT industriel : j'ai appris la calibration des capteurs, les défis de propagation radio dans les environnements d'entrepôt et l'importance de la fiabilité pour protéger des stocks critiques.

Concevoir une machine pour extraire efficacement la pulpe de saumon. Reconnue parmi les Top 100 innovations du Chili par Jump Chile.

Au Innovation Center de l'UC, j'ai travaillé sur Kairos : une solution mécanique pour les usines de transformation du saumon. Le défi était d'extraire la pulpe des carcasses de saumon (le squelette restant après le filetage) rapidement et de manière hygiénique.

J'ai dirigé le processus de conception et de prototypage : esquisser des concepts, construire des modèles CAO, fabriquer des prototypes physiques et tester avec des partenaires industriels. La machine utilisait une combinaison de raclage mécanique et de pression pour séparer la chair utilisable des os, réduisant significativement le gaspillage.

Le projet a été sélectionné parmi les Top 100 innovations à Jump Chile, un concours national pour les projets en phase de démarrage. Ce fut mon immersion la plus profonde dans la conception matérielle : j'ai appris les matériaux de qualité alimentaire, les tolérances de fabrication et le processus itératif du prototypage physique.

Organiser des événements, connecter des communautés et favoriser la collaboration à l'échelle nationale.

En tant que Internal Vice President de CONCIENCIA (la communauté nationale de science et d'innovation), j'ai coordonné des programmes et des activités dans les antennes universitaires de tout le Chili. Ce n'était pas un rôle technique : il s'agissait de bâtir une communauté, d'organiser des événements et de créer des espaces pour que des étudiants passionnés de science et de technologie puissent se rencontrer.

J'ai aidé à organiser des conférences nationales, des salons scientifiques et des événements de networking, en travaillant avec des responsables universitaires et des groupes d'étudiants pour renforcer l'écosystème d'innovation du Chili.

Ce rôle m'a appris des compétences qui complètent le travail technique : la gestion des parties prenantes, la prise de parole en public, la planification budgétaire et l'art de bâtir des communautés autour de valeurs communes. Ce fut une expérience formatrice de leadership au-delà du code.

J'ai construit et dirigé l'équipe de robotique championne nationale du Chili, participant aux VEX World Championships aux États-Unis et à la VEX Open Asia en Chine.

CienciaBots est là où j'ai appris à diriger, à construire et à concourir au plus haut niveau. J'ai fondé l'équipe au lycée, réunissant un groupe d'élèves talentueux et les guidant à travers l'intense VEX Robotics Competition : concevoir, construire, programmer et élaborer des stratégies pour gagner.

Nous sommes devenus champions nationaux en 2016 et 2017, décrochant des places aux VEX World Championships à Louisville, aux États-Unis, et à la VEX Open Asia à Shanghai, en Chine. Au-delà du travail technique (conception mécanique, programmation de capteurs, routines autonomes), je gérais tout : obtenir des sponsors d'entreprises locales, organiser la logistique des voyages internationaux et accompagner les élèves face à la pression de la compétition.

Voir mon équipe concourir sur la scène mondiale, tenir tête aux meilleures équipes du monde, a été l'un des moments dont je suis le plus fier. J'ai continué comme mentor pendant mes années universitaires, aidant à former de nouvelles générations de compétiteurs.

CienciaBots m'a montré la puissance qu'il y a à combiner compétences techniques, leadership et vision.