About Mathis
J’aide les entreprises à concevoir, déployer et industrialiser des produits IA & GenAI de A à Z.
- Cadrage stratégique et priorisation des cas d’usage
- Conception d’assistants GenAI (RAG, agents, copilotes métiers)
- Choix des modèles (OpenAI, Mistral…), bases vectorielles et architectures cloud
- Passage du POC à la production (sécurité, RGPD, MLOps, performance)
French
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English
Fluent
Spanish
Fluent
Experience
- GentiaFounder & Lead AI Product Manager (Hands-on)CONSULTING AND AUDITSMay 2025 - Today (1 year and 1 month)Paris, FrancePilotage de A à Z (Stratégie + Delivery Technique) de multiples projets GenAI pour des clients PME et Grands Comptes (Industrie, Retail).En tant que fondateur, j'interviens avec une double casquette : je définis la roadmap produit et je mets les mains dans l'architecture technique ("Doer").
1. STRATÉGIE & PRODUIT (Vision Multi-projets)
- Cadrage & Roadmap : Audit des besoins, priorisation des cas d'usage et définition des feuilles de route IA pour différents clients.
- Business Value : Chiffrage précis du ROI avant tout développement (ex: identification de leviers à plusieurs M€/an).
- Pilotage : Coordination des équipes métiers et tech, gestion du backlog et animation des rituels Agile.
2. ARCHITECTURE & TECH (Rôle "Hands-on")
- Solution Architect : Conception d'architectures RAG (Retrieval-Augmented Generation) scalables et sécurisées.
- Stack Technique : Choix et implémentation des briques technologiques (OpenAI, Mistral, Pinecone/Qdrant, LangChain, Azure/GCP).
- Industrialisation : Supervision complète du passage du POC à la Production (Sécurité, RGPD, Pipelines MLOps).
3. EXEMPLE DE RÉALISATION (Secteur Industrie)
🏭 Industrie : Quote Manager & Assistant RAG- Automatisation de devis complexes via interrogation de documentation technique.
- Impact : Opportunité de revenu de 6M€/an sécurisée et temps de traitement divisé par 3.
🤝 RH : Moteur de Matching Intelligent- Développement d'un outil de matching sémantique entre CVs et Fiches de poste via Embeddings/LLM.
- Impact : Scoring automatique des candidats et gain de temps massif sur le screening.
📞 Relation Client : SAV Automatisé & Agent Téléphonique- Mise en place d'un Chatbot SAV (RAG sur base de connaissances) et d'un Agent Téléphonique (Voice AI).
- Impact : Support niveau 1 disponible 24/7 et qualification automatique des appels entrants.
- HermèsLead AI Product Manager & Solution ArchitectLUXURY GOODSJuly 2022 - April 2025 (2 years and 9 months)Paris, FrancePilotage de la stratégie IA et industrialisation de solutions GenAI pour le Groupe. Rôle pivot entre les directions métiers (RH, Retail) et la DSI pour transformer les opportunités IA en produits sécurisés.
1. STRATÉGIE & PRODUCT MANAGEMENT
- Roadmap IA : Définition de la feuille de route GenAI et priorisation des cas d'usage à fort ROI.
- Stakeholder Management : Coordination des C-Levels et des équipes techniques.
- Cadrage : Ateliers de User Discovery et définition des KPIs de succès.
2. ARCHITECTURE TECHNIQUE (RAG)
- Design Solution : Conception d'une architecture RAG (Retrieval-Augmented Generation) robuste pour un assistant d'analyse documentaire interne.
- Stack Technique : Sélection et implémentation des briques : OpenAI, Pinecone (Vector DB), LangChain.
- Tech Lead : Rédaction des dossiers d'architecture (ADRs) et choix d'infrastructure sur GCP.
3. GOUVERNANCE & SÉCURITÉ
- Compliance : Définition des standards de sécurité pour l'IA et garantie de la confidentialité des données sensibles (RGPD/PII).
- Acculturation : Montée en compétence des équipes sur les enjeux LLM.
- ChanelData Product Manager & Data ArchitectLUXURY GOODSSeptember 2020 - January 2022 (1 year and 4 months)Paris, FranceStructuration du paysage Data de l'entreprise pour permettre les cas d'usage Analytics & IA. Rôle de Data Architect et Product Manager pour garantir la qualité et l'accessibilité des données métiers (Parfum, Beauté).
1. DATA ARCHITECTURE & MODELING
- Modélisation : Animation d'ateliers métiers pour concevoir les modèles de données d'entreprise (MCD/CDM) alignés avec les besoins business.
- Data Catalog : Structuration et déploiement du catalogue de données pour cartographier le patrimoine Data.
2. GOUVERNANCE & QUALITÉ
- Rôles & Responsabilités : Clarification et définition des rôles clés (Data Stewards, Data Owners) pour assurer la maintenance des données.
- Data Quality : Établissement des standards de qualité essentiels pour fiabiliser les futurs modèles IA et Reporting.
3. ADOPTION & CULTURE
- Change Management : Accompagnement des unités commerciales dans l'adoption des nouveaux outils et standards Data.
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