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Bonheur AllahaddjeBA

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À propos de Bonheur

3 ans d’expérience en automatisation et intelligence artificielle appliquée,j'accompagne les entreprises dans leur transition vers l'automatisation, je conçois et déploie des Agents IA autonomes qui automatisent des processus métiers critiques 24/7, sans supervision humaine.

J’interviens sur des flux opérationnels concrets (emails, documents, bases de données, APIs, CRM) pour les transformer en workflows intelligents, fiables et mesurables, capables de réduire fortement la charge humaine et les erreurs.
Mon approche est pragmatique et industrielle : pas de démonstration gadget, chaque système est conçu pour être exploitable immédiatement, maintenable et orienté ROI.

🔹 Cas réel: Logistique & Supply Chain
Mise en place d’un agent IA opérationnel de bout en bout pour automatiser le traitement des commandes clients :
Lecture et compréhension d’emails non structurés
Extraction automatique des références produits et quantités
Vérification des stocks en base SQL
Réponse automatique par email aux clients
Alertes SMS en cas de rupture critique
Dashboard temps réel pour le pilotage et le contrôle

➡️ Résultat : –90 % de temps de traitement, processus fiable 24/7.

🔹 Ce que je mets concrètement en place

Agents IA autonomes pour l’exécution de processus métiers
Automatisation (Python, N8n & APIs) de workflows (emails, CRM, bases de données, APIs)
Systèmes RAG fiables sur documents et données complexes
Intégration API & Webhooks avec vos outils existants
Dashboards de supervision pour le suivi et le contrôle des automatisations

Je travaille comme un architecte de solutions, avec une vision bout-en-bout : conception, automatisation, mise en production et pilotage.
  • Français

    Bilingue ou natif

  • Anglais

    Capacité professionnelle complète

Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 50 km), Lyon (jusqu’à 50 km), Nantes (jusqu’à 50 km), Bordeaux (jusqu’à 50 km), Rennes (jusqu’à 50 km)

Expériences

  • Projet Personnel / Freelance Lab
    Agent IA Autonome & Dashboard de Gestion de Stock (Gemini 2.5)
    LOGISTIQUE & SUPPLY CHAIN
    janvier 2026 - Aujourd'hui (5 mois)
    Développement d'un agent intelligent de bout en bout pour l'automatisation de la chaîne logistique :
    Extraction de données via IA : Utilisation de Gemini 2.5 Flash pour analyser des emails non structurés et extraire les références de pièces et quantités.
    Workflows Autonomes : Orchestration avec LangGraph pour vérifier les stocks en temps réel dans une base SQLite.
    Omnicanal : Envoi automatique de confirmations par Gmail et alertes SMS critiques via Twilio.
    Interface de Pilotage : Création d'un dashboard interactif avec Streamlit 1.52 pour le monitoring et la mise à jour manuelle des stocks.
    Résultat : Un système opérationnel 24h/7j réduisant le temps de traitement des commandes de 90%.
    Intelligence Artificielle (ou IA Générative) Python Automatisation de processus Streamlit SQL
  • Projet Indépendant / Saas Development
    Architecte IA Automation - Lead Developer
    décembre 2025 - décembre 2025
    Performance Llama 3.1 : Optimisation d'un moteur d'analyse atteignant un "Top Score" de 90/100 en termes de pertinence de ciblage.
    Intelligence Commerciale : Automatisation de la détection de "Pain Points" techniques chez les prospects pour générer des opportunités qualifiées.
    Générateur LinkedIn : Développement d'un module de personnalisation de messages d'approche basé sur l'analyse sémantique du profil de la startup.
    Agents IA Llama 3.1 Groq Web Scraping sales automation
  • Projet Indépendant / Proof of Concept
    Data Engineer & Analyste Real-Time (Marchés Prédictifs)
    novembre 2025 - novembre 2025
    Pipeline de Monitoring Haute Fréquence : Conception d'un système de monitoring automatisé pour suivre l'activité du marché Polymarket avec une granularité à la minute.
    Fiabilité des Flux (Uptime) : Mise en place d'un script de scraping robuste assurant un "Active Status" constant (100% de disponibilité) pour la collecte de données sur les événements sportifs (NCAAB).
    Visualisation de l'Activité Marché : Développement de graphiques de monitoring permettant d'identifier instantanément les anomalies de marché ou les pics d'activité temporels.
    Web Scraping Data Monitoring Time Series Analysis Python Plotly/Matplotlib

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Formations

  • MSc - Mechatronics Engineering (Automation & AI)
    PAUSTI (Pan African University)
    2025
    Programme d'excellence (Union Africaine) focalisé sur l'IA appliquée à l'industrie. Thèse de Recherche : "Maintenance prédictive par Deep Learning pour l'industrie 4.0". Focus : Machine Learning, Réseaux de neurones, Optimisation industrielle.
  • Licence (BSc) - Génie Mécanique
    Université Polytechnique de Mongo (Tchad)
    2020
    Formation fondamentale en ingénierie et modélisation mathématique. Compétences : Conception mécanique, Thermodynamique, Résistance des matériaux. Acquis : Bases en mathématiques appliquées et physique, préparant à la spécialisation en Mécatronique et Data Science.

Compétences

Catégories