À propos de Olfa
Je suis docteure en Intelligence Artificielle avec plus de 7 ans d'expérience dans la conception et le développement de solutions basées sur les LLM, le RAG et le NLP. J'ai mené plusieurs projets d'assistants conversationnels intelligents, notamment pour des secteurs réglementaires, bancaires et énergétiques, en intégrant des approches avancées comme l'Agentic RAG et le Graph RAG. Mon expertise couvre le Machine Learning, le Deep Learning, la modélisation multi-agents et la création de chatbots complexes avec IBM Watson, Rasa et des modèles open source. J'ai également une solide expérience en data science, allant de l'analyse de sentiment à la détection de fraude et la classification thématique. Certifiée IBM (Watson, Cloud Pak, Data Science), je combine des compétences techniques pointues en Python, TensorFlow, PyTorch et BERT, avec une capacité à comprendre les enjeux métiers et à livrer des solutions fiables et traçables. Enfin, mes travaux de recherche et publications démontrent une expertise reconnue dans la simulation multi-agents et l'intelligence artificielle appliquée.
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète
Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 50 km)
Expériences
- AMFConsultant RAG / LLMdécembre 2024 - Aujourd'hui (1 an et 6 mois)Conception et réalisation d'un Assistant Conversationnel basé sur LLM, Agentic RAG et Graph RAG• Analyse approfondie des besoins métiers afin de définir précisément les objectifs et cas d'usage d'un assistant conversationnel• Constructions d'un graphe de connaissances (Graph RAG) automatiquement à partir de documents sources, permettant une navigation sémantique plus fine, une désambiguïsation des entités et une meilleure traçabilité des réponses.• Conception et développement d'une architecture multi-agents comprenant trois agents spécialisés assurant une performance optimale du chatbot:◦ Agent de sélection des sources : chargé d'identifier et sélectionner dynamiquement les sources documentaires les plus pertinentes selon la requête utilisateur.◦ Agent réponses : responsable de générer des réponses précises et contextuelles en exploitant exclusivement la meilleure source sélectionnée.◦ Agent de propositions de suivi : proposant automatiquement des pistes complémentaires ou des questions de suivi afin d'approfondir les échanges et enrichir l'expérience utilisateur.
- Orange banqueIngénieure ML, Spécialiste en développement de chatbots IAdécembre 2021 - novembre 2024 (3 ans)Montreuil, FranceObjectif : Concevoir et améliorer le chatbot Djingo d’Orange Bank en intégrant des modèles de Machine Learning et NLP avancés (LLM Mistral 7B, BERT, modèles de classification et détection), afin d’optimiser la compréhension du langage naturel, enrichir l’analyse des interactions clients et automatiser des cas d’usage complexes à grande échelle.Mission pour mettre en œuvre des modèles ML :• Un modèle d’analyse de sentiment afin d’évaluer la satisfaction des clients• Un modèle « Topic classification ». Le modèle prédit deux étiquettes : sujet principal et sous-sujet. Le topic permet de déterminer la redirection du client.• Un modèle de détection d’émotion afin de faire les analyses nécessaires des logs utilisateurs• Un modèle de détection de frustration afin de faire les analyses nécessaires des logs utilisateurs• Un modèle de prédiction de tranche d’âge. Ce dernier prédit la tranche d’âge de l’utilisateur à partir de son input texte.• Un modèle de détection des fraudes. Une solution basée sur l'IA qui aide à détecter et à prévenir les activités frauduleuses.• Un modèle de classifications des commentaires utilisateurs
- Projets en régieData Scientistavril 2018 - novembre 2021 (3 ans et 7 mois)Mission : Conception de chatbots, NLP et modèles LLM appliqués dans la banque, l’énergie et l’assurance.Experte en prédiction, classification et analyse sémantique (fraude, émotions, satisfaction client) avec déploiement de solutions en production. Forte pratique des environnements Python, RASA, Watson Assistant, TensorFlow, PyTorch et exploitation de données massives pour l’optimisation opérationnelle. Habituée aux contextes complexes et multi-acteurs, je transforme les données en leviers de performance et d’expérience client.
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Formations
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- Master en InformatiqueINSTITUT SUPERIEUR DE GESTION DE TUNIS2010Master en Informatique