Description

Spécialisé en LLMs, machine learning, IA générative et MLOps, j'accompagne les entreprises dans la conception et le déploiement de solutions data-driven à fort impact. 5 ans d'expérience à transformer des problématiques métier complexes en modèles prédictifs robustes et scalables.

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Kantar
LLM Engineer | MLOps & Generative AI
November 2024 - Today (1 year and 8 months)
Paris, France
Fine-tuné et optimisé des LLMs spécialisés (CamemBERT, Mistral, GPT-4) pour automatiser l'analyse des retours clients — réduit le temps de traitement manuel de 70% tout en portant la précision des insights à 92%, permettant un suivi en temps réel du sentiment client sur le marché français.
Conçu et déployé des systèmes RAG avec des LLMs multi-modaux pour la récupération intelligente de documents — accéléré les cycles de recherche et d'analyse par 5x, permettant aux consultants de traiter 3x plus de projets clients tout en maintenant 99% de précision des données pour les décisions sectorielles critiques.
Conçu et entraîné des modèles ensemble prédictifs (XGBoost, Transformers) pour prévoir le comportement consommateur — atteint 85% de précision dans la prédiction des tendances d'achat trimestrielles, augmentant directement le ROI des campagnes clients de 15% grâce à des stratégies marketing hyper-ciblées.
Construit et automatisé des pipelines MLOps d'entreprise avec optimisation des modèles — réduit les cycles de déploiement de 2 semaines à 3 jours et diminué les coûts d'infrastructure cloud de 25%, permettant une itération rapide des modèles d'IA sur plusieurs portefeuilles clients.
Optimisé des LLMs et mis en œuvre des pratiques d'IA éthique en testant des techniques de quantization et en détectant les biais — réduit le temps d'inférence de ~40% et la taille des modèles de ~20%, tout en améliorant l'équité sur les segments démographiques clés pour des déploiements d'IA plus fiables sur les projets clients.
Python (Programming Language) IA générative MLOps Mistral AI Amazon Web Services
CSTB
LLM Engineer | MLOps & Generative AI
ARCHITECTURE AND URBAN PLANNING
September 2022 - September 2024 (2 years)
Paris, France
Automatisé le traitement complexe de données environnementales en développant des data pipelines scalables, réduisant le temps de traitement manuel des données de 30% et permettant le monitoring en temps réel des métriques de qualité de l'air dans plusieurs installations.
Appliqué des algorithmes d'unsupervised learning (K-means, Hierarchical Clustering) pour identifier des patterns cachés dans les données environnementales, aboutissant à une amélioration de 20% dans la détection de niveaux de pollution anormaux et permettant des interventions proactives.
Conçu une infrastructure cloud sur AWS (S3, EC2) pour le stockage et le traitement de données à grande échelle, réduisant les coûts de stockage de 25% tout en améliorant l'accessibilité des données pour les équipes cross-fonctionnelles.
Initié des applications de LLM pour l'analyse automatisée des données d'enquêtes auprès des occupants, réduisant le temps d'analyse de 40% et améliorant la précision dans l'identification des problèmes clés de confort et de santé à partir de feedbacks qualitatifs.
Identifié 3 profils de pollution distincts grâce à des techniques avancées de clustering, permettant des stratégies de ventilation ciblées qui ont réduit les concentrations de polluants de 35% dans les zones à risque élevé des établissements de santé.
Fourni des recommandations de rénovation data-driven implémentées dans 15+ établissements de santé, conduisant à une amélioration de 28% de la qualité de l'air intérieur et à de meilleures conditions de rétablissement pour les patients.
Facilité une prise de décision evidence-based en traduisant des insights techniques en rapports exécutifs, aboutissant à un processus d'approbation 50% plus rapide pour les projets d'amélioration environnementale et les allocations budgétaires.
Python (Programming Language) Cloud AWS Agent IA IA générative MLOps
CSTB
LLM Engineer – Applied AI & Environmental Data Analytics
ARCHITECTURE AND URBAN PLANNING
September 2021 - August 2022 (11 months)
Paris, France
Réalisé des analyses de qualité de l'air dans plus de 500 écoles françaises pour les programmes du CSTB, améliorant la détection des bâtiments non conformes de 35 %.
Développé des modèles d'analyse environnementale (modèles prédictifs de CO₂, anomaly detection, modèles de classification, PCA, clustering), réduisant les faux positifs dans les diagnostics IAQ de 40 %.
Automatisé l'interprétation de rapports techniques à l'aide de LLMs basés sur GPT, réduisant le temps d'analyse manuelle de 70 %.
Construit un data pipeline end-to-end pour l'ingestion, le nettoyage et l'agrégation de données de capteurs (Python, SQL, Airflow, Docker), améliorant la cohérence des données de 30 %.
Conçu un système de scoring IAQ combinant des indicateurs de CO₂, VOCs, PM2.5, humidité et ventilation, adopté par plus de 50 collectivités locales pour prioriser les interventions.
Développé des dashboards Power BI permettant le monitoring en temps réel des niveaux IAQ et une réponse plus rapide aux dépassements de seuils, largement adoptés par les équipes terrain.
Python (langage de programmation) Machine learning MLOps intelligence artificielle Chatbot IA