Description

Passionné par l'Intelligence Artificielle, je ne la vois pas comme une "boîte noire", mais comme un outil puissant dont il faut maîtriser les rouages.

Ce que j'apporte à vos projets :

- IA Générative & RAG : Conception de chatbot permettant d'interroger vos bases de connaissances.

- ML & Deep Learning : Développement, entraînement et optimisation de modèles sur-mesure.

Mon objectif est de mettre ma curiosité scientifique et ma capacité d'expérimentation au service de vos innovations.

Discutons de vos besoins !

Langues

Français
Bilingue ou natif
Espagnol
Bilingue ou natif

Préférences en matière de lieu de travail

En télétravail uniquement

Travaille majoritairement à distance

Leasup
Conception et intégration d’un Chatbot (RAG) immobilier | Freelance
janvier 2026 - avril 2026 (3 mois)
🏠 Développement d’un assistant IA (RAG) spécialisé en Immobilier

🏗️ Mise en place de l'Architecture RAG : OCR pour l'extraction de données de contrats immobiliers (PDF), stratégie de Chunking optimisée et stockage vectoriel.

🔌 Services API & LLM : Intégration et orchestration de modèles de pointe via les API de Mistral AI et Google (Gemini) pour le traitement du langage naturel.

🗄️ Gestion de données hybride : Exploitation de la base de données client Elasticsearch pour la partie Stockage et Retrieval, permettant une recherche hybride (sémantique + mots-clés).

🛠️ Développement Backend & API : Conception de services API pour faire le pont entre le moteur d'IA et les applications métiers.

💻 Intégration Front-end : Développement et intégration d'une interface de chat dynamique sous React, directement dans l'écosystème web du client, pour permettre une interaction fluide avec les documents.
Python flask Docker Elasticsearch React
Département Informatique IUT de Montreuil
Développeur IA – Système RAG d'assistance administrative
septembre 2023 - août 2025 (1 an et 11 mois)
🧠 Système RAG: Développement d'un assistant intelligent capable de répondre aux questions administratives à partir de documents internes.

🛠️ Stack: Utilisation de Python avec les frameworks LangChain, ChromaDB et Ollama.

🚀 Déploiement Docker : Conteneurisation de la solution avec Docker et Docker Compose pour une infrastructure reproductible et stable.

🔌 API & Documentation : Exposition des fonctionnalités via une API Flask documentée avec Swagger pour une intégration simplifiée.

👨‍🏫 Transfert de compétences : Encadrement technique de stagiaires et d'alternants sur les bonnes pratiques de développement IA.
Python Docker flask ChromaDB
Othello
Ingénieur R&D en Intelligence Artificielle (Thèse CIFRE)
décembre 2019 - décembre 2022 (3 ans)
🎥 Détection d'anomalies : Développement d'une IA pour l'analyse en temps réel de flux vidéo.

🏗️ Architecture hybride : Conception et entraînement de modèles combinant CNN et RNN pour capturer les informations spatiales et temporelles.

🤖 Deep Learning : Test et optimisation de diverses architectures (VGG16/19, Xception, EfficientNet) et de modèles YOLO (v3 à v7).

📊 Explicabilité : Mise en œuvre de cartes de saillance et Grad-CAM pour rendre les prédictions du modèle interprétables.

🔬 Rigueur scientifique : Étude de l'état de l'art (Vision Transformers, Auto-encodeurs) et publications internationales.
Python YOLO keras OpenCV