À propos de Lilian
Passionné par l’intelligence artificielle et la Data Science, j’accompagne mes clients de bout en bout dans la conception, le cadrage et le déploiement de solutions IA robustes et réellement exploitables en production.
Ma valeur ajoutée réside dans ma capacité à comprendre finement les besoins métiers, à les traduire en architectures IA pertinentes, puis à implémenter des solutions performantes et maintenables. J’interviens aussi bien en conseil (choix technologiques, faisabilité, architecture, ROI) qu’en mise en œuvre opérationnelle.
Je maîtrise l’IA appliquée à la production, notamment :
Machine Learning & Deep Learning
IA générative (LLM, RAG, systèmes agentiques)
Orchestration avec LangChain / LangGraph
Pipelines de données et intégration dans des environnements existants
Fort de mes expériences en R&D chez NVIDIA et Capgemini Engineering, ainsi que de missions en startup, j’ai travaillé sur des projets à forte valeur technologique : simulations virtuelles réalistes, systèmes intelligents d’aide à la décision, analyse de signaux complexes, et intégration de modèles IA dans des contextes industriels exigeants.
J’accorde une importance particulière à la fiabilité, à la performance et à l’adoption des solutions, avec une approche pragmatique orientée impact. J’aime intervenir là où il faut à la fois penser la solution, faire les bons choix techniques et passer à l’exécution.
👉 Vous recherchez un profil capable de faire le lien entre métier, IA avancée et déploiement opérationnel ?
Je suis à votre disposition pour conseiller, concevoir et mettre en œuvre vos projets d’IA et de Data Science.
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète
Espagnol
Notions
Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 10 km)
Expériences
- WingleetML/LLM engineerAÉRONAUTIQUE & AÉROSPATIALEaoût 2025 - janvier 2026 (5 mois)Paris, FranceDéveloppement d'une pipeline d'extraction d'information d'images de formats variés, de formatage et de validation de ces données par l'utilisation de LLM.
- CapgeminiChercheur en IA Générative pour la Santémai 2025 - Aujourd'hui (1 an et 1 mois)Contribution majeure à un projet de recherche visant à surmonter le manque de données pour le diagnostic des maladies rares grâce à l'IA.Développement et validation d'algorithmes d'IA générative (GANs, VAEs, Diffusion, ...) pour synthétiser des données de diagnostic médical réalistes et pertinentes.Collaboration avec des équipes multidisciplinaires pour assurer la pertinence clinique et la validité des données générées.
- CapgeminiNVIDIA Smart CityCONSEIL & AUDIToctobre 2024 - février 2025 (4 mois)Participation à un projet de recherche pour le client NVIDIA, portant sur le développement d'une simulation virtuelle avancée de ville. Mise en œuvre d'algorithmes de machine learning pour simuler, de manière réaliste et autonome, les flux de trafic urbain, les déplacements individuels et les comportements interactifs. Validation rigoureuse des modèles de simulation physique et comportementale afin d'assurer un haut niveau de réalisme. Collaboration étroite avec les différentes équipes pour intégrer et optimiser ces modèles dans l'environnement virtuel.
Avis
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