Description

Fondateur d’AkorBIT — Plateforme IA d’entreprise pour la valorisation et l’exploitation des données

Je conçois et développe AkorBIT, une plateforme IA complète permettant aux entreprises de centraliser, interroger et automatiser l’exploitation de leurs données métiers via des interfaces conversationnelles et des services IA avancés.

AkorBIT permet aux organisations de :

• Centraliser et gouverner leurs données internes (documents, bases métier, CRM, ERP)

• Déployer des espaces d’assistants IA sécurisés, basés sur la connaissance interne (RAG)

• Offrir une expérience de type ChatGPT, adaptée aux contraintes et usages professionnels

• Automatiser des processus métiers via des workflows IA et des services intelligents

Cibles :

• PME & ETI en transformation digitale

• Équipes métiers (commercial, finance, RH, support)

• Startups B2B orientées data & IA

• Organisations souhaitant industrialiser l’IA de manière concrète et rentable

Mission : transformer la donnée interne en levier de productivité, de décision et de croissance durable.

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Languages

French
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Workplace preferences

Can work on-site

Nantes (up to 50km), Nantes (up to 80km), Angers (up to 100km), Paris (up to 100km), Le Mans (up to 100km)

Akora pro
Lead Développer — AKORBIT
TECH
January 2023 - Today (3 years and 6 months)
Nantes, France
Conception et développement d’AKORBIT, une plateforme d’intelligence artificielle destinée aux entreprises, permettant d’exploiter leurs données internes, d’en faciliter l’accès via la recherche IA, et d’orchestrer des agents intelligents et des workflows automatisés pour améliorer la performance opérationnelle et décisionnelle.

La plateforme s’adresse aux organisations souhaitant centraliser la connaissance, fluidifier l’accès à l’information et automatiser certaines actions à forte valeur ajoutée, tout en conservant la maîtrise de leurs données.

Domaines d’expertise et contributions clés :

•Recherche interne IA & search sémantique : conception de moteurs de recherche intelligents permettant d’interroger données métiers, bases documentaires et contenus non structurés en langage naturel.

•Exploitation et valorisation de la donnée : ingestion, structuration, indexation et enrichissement des données d’entreprise pour garantir pertinence, fiabilité et traçabilité des réponses.

•Agents IA & IA générative : développement d’agents intelligents capables d’analyser la donnée, de produire des synthèses, recommandations et aides à la décision adaptées aux usages métiers.

•Automatisation & workflows intelligents : mise en place de scénarios automatisés déclenchés par des événements, des requêtes ou des résultats IA, afin d’optimiser les processus internes.

•Architecture data & IA : conception d’architectures combinant bases relationnelles, moteurs de recherche et bases vectorielles, orientées performance, sécurité et scalabilité.

•Gouvernance, sécurité et confidentialité : intégration des enjeux d’accès aux données, de segmentation des droits et de fiabilité des résultats dans un contexte B2B.

•Vision produit & SaaS B2B : définition des cas d’usage (recherche interne, knowledge management, support, CRM, marketing, reporting), roadmap produit et alignement avec les besoins des entreprises.
Big Data Data architecte IA expert LLM Conception de RAG
Systeme U ugieiris
Expert Data Engineer (CLOUD google GCP)
RETAIL (SMALL BUSINESS)
June 2022 - Today (4 years)
Nantes, France
- Gestion et centralisation des données d’analyses sur BigQuery dans Google Cloud.
- Mise en place d’un transfert des données du SID aux warehouse
- Réalisation des différents scripts SQL
- Ordonnancement des scripts pour l’update des données
BigQuery Google cloud SQL API REST
Banque populaire BPCE
Senior data engineer
BANKING AND INSURANCE
September 2021 - June 2022 (10 months)
Nantes, France
Data engineer pour l’intégration et la transformation des données client. Méthodologie Agile, sprints de 2 semaines. Utilisation de Scala pour l’intégration de fichiers JSON. Prise en charge de l’évolution du produit et de l’orchestration avec VTOM. Utilisation de Groovy, pipelines Jenkins, tuning avec Spark.
Technologies utilisées : Devops (Scala, Python, Bash, Shell), Base de données (Neo4j, HiveSql, MongoDB), Gestion des logs avec ELK et Kafka.
Spark Python