En tant qu'ingénieur en IA et Computer Vision, j'ai conçu et déployé ce système de surveillance en temps réel. Propulsé par l'algorithme YOLOv8, ce pipeline traite les flux vidéo à une cadence de 45 FPS (sur GPU) tout en maintenant une précision élevée (89,3% mAP50). Le système effectue une classification en trois états : masque correct, absent, ou incorrectement porté. Au-delà de l'inférence brute, cette solution intègre une architecture complète : capture OpenCV, face tracking, persistance en base MySQL, et un tableau de bord interactif en Angular 14 accessible via une API Flask conteneurisé