About Clément
Chef de Projet IA Générative avec un background de Data Scientist. Je pilote des projets complexes pour de grands comptes, de la roadmap au déploiement en production. Mon expertise technique me permet d'anticiper les risques, de faire les bons choix d'architecture et de faire le lien entre métiers et tech. Formation ingénieur ENSAE & MVA (ENS Cachan).
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Ce que je fais pour vous :
• Cadrage & priorisation IA (audit de l'existant, ROI clair en 2 semaines)
• Roadmap & gouvernance (process, KPI)
• Pilotage de projets IA/GenAI (RAG, agents, Data Capture, etc.)
• Coordination de l'industrialisation et mise en production (Azure/Cloud/K8s, CI/CD, monitoring, Responsible AI)
• Change & adoption (ateliers, formation, prise en main métier)
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Ce qui me différencie :
• Un vrai background technique : cycle ingénieur Data Science (ENSAE) + M2 recherche Data Science à l'ENS (MVA) + premières années en tant que Data Scientist. Je conçois des solutions qui tiennent techniquement et j'anticipe les besoins métiers.
• 5 ans de conseil : habitué à embarquer vite sur de nouveaux environnements et à délivrer dans des organisations complexes (banque, luxe).
• Un management éprouvé : j'ai créé et fait grandir un pôle d'expertise NLP/GenAI jusqu'à 25 personnes en cabinet.
French
Native or bilingual
English
Fluent
Can work on-site
Paris (up to 10km)
Experience
- CHANELChef de projet IA & GenAILUXURY GOODSJanuary 2024 - Today (2 years and 7 months)Neuilly-sur-Seine, FrancePilotage d'une dizaine de projets IA/GenAI au sein d'une équipe stratégique de 25 personnes, de l'idéation à la mise en production, avec reporting au management.• Pilotage du développement d'une application GenAI interne conçu pour un déploiement à l'échelle du groupe (~10 000 collaborateurs bureaux) et mise en production sur le cloud Azure, à l'interface entre équipes techniques et métiers• Conception d'une méthodologie complète d'évaluation des systèmes RAG (benchmark RAGAS, DeepEval, Grouse, MS Foundry), et d'un cadre d'observabilité des agents IA en production (benchmark Langfuse, LangSmith, MS Foundry)• Programme de transformation IA : cadrage stratégique multi-pôles ; ateliers de recueil et priorisation des cas d'usage, exploration des solutions techniques (MS Foundry, Claude stack, Copilot Studio), roadmap de déploiement et document de vision long terme pour la direction• Classification multi-label d'images au sein du Digital Asset Management, ~90 % d'accuracy moyenne• Suivi budgétaire et collaboration à l'internationale (anglais quotidien)
- BNPChef de projet IABANKING AND INSURANCEJuly 2022 - January 2024 (1 year and 6 months)Paris, FrancePilotage de projets IA de bout en bout (conception → go-live) et définition de la stratégie technique (choix d'algorithmes, frameworks d'évaluation), tout en gardant la main sur la technique (développement Python Data Science ~50 % du code, Docker).• Extraction de données financières dans des documents scannés hétérogènes, sous contrainte forte (on-premise, CPU-only, sans LLM multimodal) : conception et codage de la logique de pipeline (OCR → détection de tableaux → réconciliation par formules comptables), cadrage du besoin avec les métiers, coordination de l'annotation des jeux de données et arbitrage du périmètre. Objectif de fiabilité ~98 %.• Recueil des besoins métiers et rédaction des spécifications techniques, fonctionnelles et architecturales (ateliers métiers / IT / RSSI).• Coordination du déploiement en lien étroit avec les équipes IT et la sécurité (RSSI), pilotage des tests de performance et de la recette.• Conception et animation d'une formation LLM dispensée en amphithéâtre, filmée et intégrée à la bibliothèque officielle de formations du groupe.• Collaboration avec des équipes internationales, travail en anglais au quotidien.
- BNPAI Engineer / Data ScientistBANKING AND INSURANCEJanuary 2021 - July 2022 (1 year and 6 months)Paris, FranceDéveloppement et mise en production de backends IA en Python (algorithmes, modèles, API) sur infrastructure on-premise, CI/CD Docker / Kubernetes / Jenkins.• Moteur de recherche hybride indexant ~100 000 documents pour 2 000 utilisateurs sur plusieurs SharePoints : recherche lexicale et sémantique (embeddings), temps de réponse ~2 s. API FastAPI dockerisée, indexation incrémentale quotidienne via Elasticsearch.• Assistant virtuel de réponse aux questions internes : retrieval sémantique (embeddings) sur une base de connaissances FAQ (Python, FastAPI, Angular).• Fiabilisation d'une base de règles de classification : analyse d'un large référentiel de paramétrages définis manuellement pour détecter les règles anormales, doublonnées ou non conformes.
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- M2 Mathématiques, Vision et Apprentissage (MVA)Ecole Normale Supérieure (ENS)2020Intelligence Artificielle, Data Science, Machine Learning, Reinforcement Learning, NLP, Computer Vision, Kernel Methods, Mathématiques fondamentales
- Diplôme d'ingénieur - M2 Data ScienceENSAE2020Data Science, Machine Learning, Reinforcement Learning, NLP, Computer Vision, Mathématiques fondamentales, Statistiques
Certifications
- Microsoft Certified - Azure FundamentalsMicrosoft2024
- Prince2 PractitionerPeopleCert2025