About Sébastien
Data Scientist / Data Engineer / Développeur Web FullStack
Paris / Grand-Est | 25 ans d'expérience |
Expérience grands comptes et startups
Profil LinkedIn : smougel
Intelligence Artificielle & Machine Learning
IA Générative & LLM
Agents IA autonomes (Tool Calling, Human-in-the-loop)
Agents conversationnels sur mesure (RAG, bases vectorielles, LangChain)
Inférence multi-provider et sandboxing (Docker)
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Architecture Transformer (BERT, GPT)
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Machine Learning
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Démarche projet
Ateliers de cadrage et analyse des besoins
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Co-construction de la solution technique
Formation des équipes
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Experience
- ArdianExpert NLPBANKING AND INSURANCESeptember 2024 - Today (1 year and 9 months)Paris, France
Automatisation de l'analyse de contrats par IA
Contexte : Industrialisation de l'extraction et classification de clauses juridiquesSolution : Conception d'un système LLM end-to-end avec mécanismes anti-hallucination et inférence paralléliséeRésultats : Pipeline de production validé par benchmark (métriques Precision/Recall/F1-Score)Baromètre ESG
Contexte : Analyse automatisée des engagements ESG à partir de communications d'entrepriseSolution : Extraction et catégorisation automatique de thématiques ESG depuis emails, documents financiers et pièces jointes via LLMImpact : Suivi en temps réel des tendances ESG pour aide à la décisionPlateforme d'intelligence financière
Contexte : Traitement automatisé de documents financiers à grande échelleTechnologies :Modèles d'analyse textuelle (PyTorch : LSTM, GRU)Classification documentaire (Doc2Vec)Détection de tendances et topics émergents (BERTopic, LDA)Impact : Accélération du traitement et extraction d'insights actionnablesSolution d'extraction de signatures et données structurées
Contexte : Automatisation du traitement d'emails professionnelsSolution :Détection automatique de signatures d'emailsExtraction d'entités nommées (NER avec Flair, LLM)Impact : Structuration automatique de données non structurées pour enrichissement CRM - Beyond1CEO of Beyond1TECHMay 2022 - Today (4 years and 1 month)
Conception et développement de HIGGINS
HIGGINS - Plateforme d'orchestration d'agents IAArchitecture client-serveur • Python/Flask • JavaScript • Redis • DockerConceptSolution d'orchestration intelligente : délégation automatique des tâches aux agents IA spécialisés les plus pertinentsCompétences techniques mobiliséesBackend : Python, Flask, Architecture microservices, Injection de dépendancesIA/LLM : Orchestration multi-agents, Protocole MCP, Prompt engineeringTemps réel : Redis Pub/Sub, Server-Sent Events, WebSocket, StreamingFrontend : JavaScript, Interface conversationnelle, UX minimalisteDevOps : Docker, Sandbox sécurisé, Gestion d'environnements isolésRéalisations principalesMéta-agent intelligent : système de routage analysant les requêtes et sélectionnant l'agent optimal parmi une bibliothèque d'agents spécialisésObservabilité native : streaming temps réel avec visibilité complète sur les actions des agents, traçabilité des décisions, scores de confiance affichésProtocole MCP : intégration du standard émergent permettant connexion à des serveurs externes et extension dynamique des capacitésValidation humaine : système de contrôle pré-exécution pour chaque action critique, garantissant sécurité et maîtriseArchitecture production-ready : mécanismes de dégradation gracieuse, transfert automatique vers supervision humaine, gestion d'erreurs transparenteEditeur de SEOCopilot
https://www.seocopilot.frLogiciel SaaS qui aide à améliorer le SEOFournit des aides à la décision en matière de rédaction de contenu, sémantique.Outils qui se base sur la donnée et le machine learning.Recherche d'opportunités de mots clés par recherche sémantique, croisement des données issues de la Google Search Console.Prédiction du taux de conversion.Utilisation de LLM (Large Language Models) : CamenBERT,Sentence Bert, Chat GPT Fine Tuning, T5Word & Sentence Embeddings : FastText, Word2Vec, SentenceBert - ENGIE - SolutionsData EngineerENERGY AND UTILITIESDecember 2021 - April 2022 (5 months)Rueil-Malmaison, FranceEngie SAS Data Platform is in charge of collecting data from millions of IoT sensors installed in France.As a consultant for Engie, my mission was to work on improving the scalability and stability of the data platform into Azure ecosystem.My realizations :- Analysis of Application Behaviour (Bottleneck identification)- Improvements of Azure SQL queries through analysis of query execution plan (SQL Server)- Improvements on Azure functions efficiency- Development of an app component in charge to improve the processing of database queries.- Building tools for supervision and monitoring : Azure Dashboard, Alerts & Python scripts to reports KPIs.- Improved software architecture (Data Buffer)- Cost optimization of azure resources : Application Insight / Azure Storage.
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- Ingénieur en génie logicielCNAM2008
- Ingénieur IA - Data ScienceOpenclassrooms - Microsoft2021Analyse de données, Modélisation, Mise en production de modèles dans le cloud (Microsoft Azure), Statistiques, Utilisation des principaux frameworks (TensorFlow, Keras, Scikit-learn)
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- Machine learningCoursera2020
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