About Baptiste
- Automatiser un process métier (CRM, emails, devis, reporting) avec n8n
- Déployer un assistant IA / chatbot RAG sur vos documents internes
- Mettre un prototype GenAI en production : observabilité, tests, maîtrise de la facture d'inférence
- Choisir le bon modèle (OpenAI, Claude, Mistral, open-source) selon votre budget et vos contraintes de souveraineté
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- FreelanceAI Engineer - IA générative & ML en productionCONSULTING AND AUDITSMay 2025 - Today (1 year and 3 months)Marseille, FranceJe conçois et déploie des solutions d'IA générative et de machine learning en production pour des clients variés (immobilier, logistique, tech). Du modèle propriétaire à l'intégration LLM, je prends en charge toute la chaîne : données, entraînement, déploiement, fiabilisation.Génération vidéo augmentée par prédiction de mouvement immobilier / hôtellerie. Conception d'un modèle propriétaire de réseaux de neurones, entraîné sur plusieurs milliers d'images annotées en mouvement, pour générer des vidéos augmentées à partir de simples photos. De la constitution du dataset à l'entraînement et au déploiement. Impact : 80% de réduction du coût de production vidéo.Synthèse vocale temps réel avec voice cloning. Développement d'un modèle bout-en-bout de génération de voix (TTS) à faible latence, avec clonage vocal et fluidité prosodique, via des architectures neuronales récentes (transformers, diffusion). Impact : latence < 10 ms.Plateforme d'automatisation intelligente pour la logistique. Architecture event-driven (Kafka / Redpanda) intégrant un LLM Falcon 40B déployé on-premise en environnement air-gapped, et Azure OpenAI pour la génération de rapports d'optimisation et de recommandations d'achat. RAG personnalisé pour ancrer les réponses du LLM dans les données métier. Impact : % de gain sur les coûts d'achat.
- Airbus HelicoptersAI Specialist (R&D IA pour systèmes aéronautiques)AVIATION AND AEROSPACEOctober 2021 - March 2025 (3 years and 5 months)Marignane, FranceRecherche et développement en intelligence artificielle appliquée à des systèmes aéronautiques critiques, dans un contexte d'exigence maximale sur la fiabilité et la reproductibilité des modèles.Optimisation par Deep Reinforcement Learning. Développement d'une méthode de Deep RL pour l'optimisation sous contrainte de simulations d'hélicoptère haute-fidélité, calibrées sur des essais en vol réels. Impact : réduction du temps de travail manuel > 80%.Vision par ordinateur pour le contrôle non destructif. Conception d'une solution de détection automatique de fissures sur pièces composites critiques (ex. Starflex), à partir d'un jeu d'images X-ray annotées. Impact : taux de détection > 88% / réduction du contrôle manuel > 60%.Un environnement où une sortie de modèle ne pardonne pas : c'est là que j'ai forgé mon exigence de fiabilité, que je transpose aujourd'hui sur les projets GenAI en production.
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