About Timothee
Ingénieur IA passionné, je m'appuie sur de solides acquis en mathématiques appliquées, statistiques et machine learning afin de concevoir des solutions intelligentes qui dépassent de simples prototypes. Les connaissances et les aptitudes développées m’ont forgé une conviction qui est la suivante : l'IA ne crée de valeur réelle qu'à travers une approche MLOps/LLMOps rigoureuse, impliquant évaluation continue, monitoring et amélioration itérative. Cette double maîtrise, scientifique et opérationnelle, me permet d'intervenir sur l'ensemble du cycle de vie d'un projet IA, de la compréhension du problème métier jusqu'au déploiement de systèmes RAG et agents autonomes robustes en production.
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Can work on-site
Rennes (up to 50km), Nantes (up to 50km)
Experience
- A5sysConsultant Décisionnel IA - MLOpsAugust 2025 - November 2025 (3 months)Nantes, FranceConception et déploiement de deux applications basées sur une architecture RAG commune, conteneurisée et hébergée on-premise.
- Chatbot documentaire interne:
- Assistant conversationnel multi-usage : questions RH, documentation projet, spécifications techniques.- Outil d'analyse de cahiers des charges
- Application web d'accompagnement des équipes commerciales et avant-vente.- Qualification automatisée des cahiers des charges et accélération des réponses aux questions courantes (commerciales et techniques).- Phase de recherche sur l'intégration de graphes de connaissances sémantiques pour enrichir les associations clients / projets / spécificités métiers, levier d'amélioration de la pertinence commerciale et de capitalisation sur l'historique projet.- Architecture technique RAG
- Orchestration RAG via RAGFlow, stockage vectoriel PostgreSQL/pgvector.- Observabilité et suivi des performances LLM avec Langfuse.- Métriques d'évaluation continue alignées sur les bonnes pratiques MLOps.- Infrastructure & DevOps
- Conteneurisation Docker et gestion de la scalabilité.- Déploiement automatisé via CI/CD et Ansible.- Conformité aux normes de sécurité interne.(LLM, RAGFlow, pgvector, Langfuse, PostgreSQL, Docker, Ansible, GitLab CI, Python, Django ) - Orange SA Direction de la cybersécuritéConsultant Data ScientistNovember 2023 - August 2025 (1 year and 9 months)Nantes, FranceConception et déploiement d'un chatbot, accompagnant les utilisateurs d'une application de cybersécurité, permettant de consulter des normes du groupe et de générer des plans de remédiations des vulnérabilités pour une entité.
- Phase 1 - Chatbot RAG sur documentation interne
- Implémentation d'un système RAG avec Langchain sur la documentation de la sécurité du groupe.- Optimisation du retrieval : ajustement dynamique du nombre de chunks pour réduire le bruit (enjeu critique avec des LLM open source).- Benchmark comparatif des bases vectorielles, des modèles d'embeddings, et des LLM.- Tests et comparaison d'orchestrateurs d'inférence (Ollama, LlamaCPP, vLLM).- Mise en production de cette première itération.- Phase 2 - Système multi-agents pour la génération de plans de remédiation
- Reformulation et analyse d'intention de la requête utilisateur.- Routage intelligent : détermination de la nécessité de génération SQL ou recherche web.- Normalisation linguistique : traduction vers l'anglais pour optimiser les performances du LLM, puis retraduction de la réponse dans la langue de l'utilisateur.- Architecture multi-agents orchestrée via LangGraph, intégrant :Agent RAG : exploitation du système documentaire existant.Agent SQL : génération de requêtes sur les bases de données internes, assistée par des outils dédiés: (few-shot, filtrage dynamique des tables...) (sujet ayant fait l'objet d'un projet de recherche financé par CIR).Agent Web : recherche de documentation éditeur pour la résolution des vulnérabilités.Orchestration par un LLM assurant le routage intelligent et le séquencement cohérent des agents(Langchain, LangGraph, Langfuse, Qdrant, ChromaDB, Ollama, vLLM, SQL, NLP) - A5sysConsultant Décisionnel IA - MLOpsDIGITAL AND ITNovember 2025 - Today (8 months)Développement et mise en place d'un système d'automatisation pour un bureau d'étudesénergétiques, permettant de calculer les coûts d'émission carbone des projets clients à partir de leursdescriptifs d'ouvrages.Découpage d'une chaîne de processus manuels récurrents en un pipeline automatisé par l'IA,réduisant la charge des chargés d'études.Architecture hybride combinant prédictions IA et expertise métier : les ingénieurs énergétiquesvalident ou corrigent les résultats, alimentant un apprentissage continu directement intégré àl'application.(Python, FastAPI, Docker, Redis, PostgreSQL, LLM, Prompt Engineering)
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