AI Engineer, Agents intelligents & Automatisation
LLM · RAG · MLOps | De la conception à la mise en production
AI Engineer spécialisée dans la conception d'agents intelligents, l'orchestration de LLMs et la mise en production de systèmes d'IA générative,RAG, agents, workflows automatisés.Mon terrain, c'est ce qui vient après le modèle : intégration d'API, déploiement cloud, CI/CD, monitoring des coûts et de la qualité des réponses.
Assistant IA français qui traite les demandes de service après-vente. Le workflow enchaîne reformulation de la question, récupération du contexte par RAG, rédaction d'une réponse avec citations des sources, puis une étape de validation qui peut déclencher une révision. Ingestion de PDF, index vectoriel persistant, interface CLI et web.
Technologies : Python, LangGraph, LangChain, OpenAI / Azure OpenAI, Chroma, FAISS, FastAPI, Uvicorn
Voir le code
Chatbot déployé pour un programme de formation en ligne : assistance académique et administrative aux étudiants et enseignants (inscription, recherche de stage). RAG sur les contenus de cours, prompt engineering, et un plugin Moodle développé en PHP pour collecter, stocker et analyser l'ensemble des interactions l'assistant devient une source de données sur les points de blocage des apprenants.
Technologies : Microsoft Copilot Studio, Azure, Python, PHP, Mustache, API REST, webhooks, CI/CD
Voir plusAgents LLM outillés qui collectent depuis plusieurs sources, qualifient, écrivent en base et déclenchent la diffusion. La rédaction et la publication sont pilotées par deux déclencheurs distincts, séparés par une validation humaine : rien ne part sans qu'une personne ait changé un statut. Inclut un agent de tri de candidatures dont chaque verdict suit sa propre temporisation.
Technologies : n8n, GPT-4o, Claude, Airtable, SerpAPI, API REST, webhooks, architectures event-driven
Voir les workflowsChaîne complète : rédaction par LLM, génération des plans animés, narration, montage ffmpeg, publication multi-plateformes. Deux garde-fous interrogent le disque avant toute regénération un pipeline de 27 nœuds qui échoue à la scène 7 reprend à la scène 7. Le jeton OAuth est stocké en base, rafraîchi et vérifié avant chaque publication plutôt que collé en dur.
Technologies : n8n, GPT-4o, Gemini, Veo, génération d'image, TTS, ffmpeg, OAuth, API YouTube / TikTok
Voir les workflows
Modélisation prédictive pour identifier les instants où un technicien se trouve en situation de danger lors d'une intervention. Analyse exploratoire, préparation des données, feature engineering, puis validation et interprétation des modèles 86 % de précision, avec restitution aux équipes métier.
Technologies : Python, Scikit-learn, Random Forest, régression logistique, Pandas, Matplotlib, Seaborn, SQL
Voir plusModèle de classification appliqué à l'imagerie médicale pour la détection de lésions cutanées cancéreuses.
Technologies : Python, deep learning, Jupyter
Voir le code
Classification multi-classes de champs de maïs pour identifier les zones à arroser.
CNN, VGG16, VGG19, Xception
DétailsAnalyse de tonalité sur 200 000 critiques de films AlloCiné (2006–2020).
TF-IDF, BoW, CNN, LSTM
DétailsClassification de commentaires de réseaux sociaux en positif, négatif ou neutre.
NLTK, Scikit-learn, TensorFlow
DétailsDatamart et rapports dynamiques pour mesurer les performances produits et employés.
Power BI, SQL
DétailsAgents mono et multi-agents, orchestration de workflows agentiques (outils, mémoire, retrieval, garde-fous), RAG de l'ingestion au retrieval, prompt engineering, chatbots, embeddings, évaluation de modèles.
LangChain, LangGraph, LlamaIndex, MCP, FastAPI, Hugging Face. Bases vectorielles Chroma et FAISS. OpenAI GPT-4o, Anthropic Claude, Mistral, Gemini, modèles open source.
Docker, Git, CI/CD, déploiement cloud. Monitoring et observabilité : performances, coûts, qualité des réponses. Gestion des erreurs, API REST, webhooks, architectures event-driven, microservices.
Automatisation de processus métier de bout en bout avec n8n, Make et Power Automate. Connexion de services tiers par API et webhooks, circuits de validation humaine.
Analyse de données, feature engineering, modèles supervisés (Random Forest, régression logistique), ETL/ELT, SQL (SQL Server, MySQL, Oracle), Power BI.
Python (pandas, scikit-learn), PHP, Streamlit. Azure, Azure AI Foundry, Microsoft Copilot Studio.