Data Scientist / AI Engineer

Intégration de l'Agence de l’Eau Adour-Garonne dans le cadre d'un contrat en alternance pour concevoir des solutions innovantes basées sur la data et l'intelligence artificielle.

• Analyse des besoins métiers avec les équipes afin d'identifier les processus où la Data et l'IA peuvent apporter un gain concret et une réelle valeur ajoutée opérationnelle.
• Conception et développement d'un POC puis d'un MVP d'outil IA documentaire afin d'automatiser l'analyse de documents métiers hétérogènes et d'assister les équipes dans leurs contrôles.
• Mise en œuvre d'approches RAG hybride, LLM et VLM sur un corpus d'environ 45 documents, afin d'extraire, structurer et justifier les informations importantes dans des documents complexes.
• Évaluation et amélioration des modèles IA à travers des benchmarks multi-modèles, la préparation de datasets métier et l'expérimentation du fine-tuning afin de fiabiliser les résultats avant déploiement.
• Identification de plusieurs cas d'usage IA avec les équipes métier et réalisation d'un POC puis d'un MVP fonctionnel.
• Travail en vue d'un futur déploiement avec orchestration et scalabilité des workflows IA, backend applicatif, conteneurisation et mise en place de pratiques CI/CD.

Collaboration avec ORITECH et les équipes basées à Dubaï pour travailler sur l'optimisation de l'ERP Atracio.

• Analyse des besoins utilisateurs de l'ERP Atracio afin d'identifier les cas d'usage pertinents pour un agent IA conversationnel.
• Conception et développement d'un chatbot IA conversationnel en s'appuyant sur le protocole MCP (Model Context Protocol) et sur des techniques de NLP pour améliorer les interactions utilisateur.
• Intégration du traitement du langage naturel via spaCy pour interpréter les requêtes utilisateurs et améliorer la compréhension des intentions.
• Connexion de l'agent conversationnel aux modules ERP via API REST afin d'automatiser l'accès aux données métier (stocks, commandes, etc.).
• Réalisation d'un benchmark des solutions existantes de l'écosystème ERP, notamment Oracle et SAP.
• Réduction de 50% du temps d'accès aux données métier grâce à l'interface conversationnelle de l'agent IA.
• Amélioration de 85% de la satisfaction utilisateur.

Contribution aux activités d'analyse de données au sein de la RADEES pour améliorer le suivi de la distribution d'électricité et d'eau.

• Analyse approfondie de plus de 50 000 points de données sur la distribution d'électricité et d'eau afin de détecter des tendances, anomalies et écarts de performance.
• Nettoyage, structuration et enrichissement des données brutes.
• Réduction des incohérences de données de 30% et amélioration de la qualité globale des analyses.
• Conception et déploiement de tableaux de bord interactifs sous Power BI, facilitant le suivi en temps réel des indicateurs clés.
• Amélioration des processus analytiques, réduction du temps de traitement de 40% et renforcement de la capacité de réaction des équipes opérationnelles.