Ingénieur IA – Agents IA, RAG et automatisation

Intervention au sein du Groupe BPCE pour concevoir et industrialiser des solutions d’intelligence artificielle générative et de recherche documentaire avancée.

• Conception et mise en production d’un pipeline RAG de bout en bout (ingestion, vectorisation, recherche hybride, reranking) pour interroger des documentations de fonds d’investissement de plusieurs centaines de pages.
• Développement de workflows agentiques en production avec LangGraph et du tool calling, dont un serveur MCP d’accès à la base de données des fonds.
• Co-définition de la roadmap et développement de composants mutualisés pour la plateforme interne d’automatisation des projets RAG (low-code, de type n8n).
• Mise en place du parsing de PDF complexes avec tableaux et extraction d’informations structurées sur les fonds.
• Construction du cadre d’évaluation avec les experts métier : jeux de référence, métriques de retrieval, LLM-as-judge et RAGAS.
• Suivi de la qualité et des performances via Langfuse et MLflow.
• Intégration de garde-fous contre l’injection de prompt, en tenant compte de l’OWASP Top 10 LLM et de l’AI Act.

Pilotage de projets de traitement automatique du langage (NLP) au sein d’EDF, du recueil des besoins avec les équipes métier jusqu’à la mise en production.

• Identification et cadrage des cas d’usage avec les équipes métier, puis pilotage des projets du prototype à la mise en production.
• Développement d’un système RAG d’assistance documentaire.
• Conception d’un moteur de recherche sémantique sur de gros volumes documentaires (sentence embeddings, SBERT, Elasticsearch).
• Automatisation de la classification de documents réglementaires, d’une première approche TF-IDF et régression logistique jusqu’au fine-tuning de CamemBERT (LoRA).
• Mise en place du clustering de textes et de la détection automatique de thèmes.
• Développement de moteurs de règles métier et de tableaux de bord de restitution (Dash, Plotly).
• Accompagnement des utilisateurs dans la prise en main des outils et animation d’ateliers auprès des équipes.

Exercice en tant que consultant pour Air France sur des problématiques de recherche opérationnelle et de modélisation prédictive, au service des équipes de revenue management.

• Réalisation de travaux de prévision de la demande à grande échelle : clustering de vols et de passagers, séries temporelles, estimation de la willingness to pay.
• Développement de modèles de prédiction des annulations de billets (Random Forest, gradient boosting).
• Mise en place de modèles de classification de textes (Word2Vec, TF-IDF, perceptron multicouche).
• Production de tableaux de bord d’analyse pour les équipes métier avec Spotfire.
• Travail en méthode Agile, avec gestion de versions et intégration continue.

Participation à des projets de recherche et développement en traitement d'images et vision par ordinateur au sein de l'IGN.

• Conception d’un algorithme de recalage automatique de nuages de points laser et d’images.
• Contribution à la publication de travaux de recherche sur le sujet.