Architecte IA — LLM, systèmes multi-agents & RAG
Architecte SI senior spécialiste de l'IA générative et du RAG, je conçois et industrialise des plateformes Data/IA robustes, souveraines et sécurisées.
LLM, RAG, agents multi-agents
Azure, AWS, CI/CD, IaC
Pipelines, gouvernance, observabilité
Cadrage, roadmaps, mentoring
Architecte SI, rigueur d'ingénieur
Architecte SI senior spécialiste de l'IA générative et du RAG (multi-agents, LangGraph/FastAPI, bases vectorielles), je conçois et industrialise des plateformes Data/IA robustes, souveraines et sécurisées : Kubernetes, CI/CD, observabilité (Langfuse, Temporal), MLOps.
Compétences
- Plateformes data & architecture
- SQL, Python & modélisation
- Cloud & écosystèmes data (Azure, AWS)
- IA générative & LLM
- IA agentique & multi-agents
- Gouvernance & DataOps / MLOps
- RAG & exploitation du patrimoine data
- Conseil, cadrage & leadership technique
Expériences & missions
Le détail complet est disponible dans mon CV.
Mission pour un acteur juridique (Neokube/IA)
Architecture Multi-Tenant & Souveraineté
Refonte d'un monolithe RAG vers une architecture Cloud Native multi-tenant sécurisée pour répondre aux enjeux de souveraineté technique & réglementaire.
- —Architecture multi-tenant (séparation environnements/données par client) sur Kubernetes
- —Sécurité & gouvernance : RBAC, networkPolicies, secrets centralisés
- —Control Engine centralisé, observabilité, optimisation tokens & temps de réponse, alignement Zero Trust
- —Plateforme d'équipe d'agents métier : agents capables de rédiger sur l'outil de gestion de projet et d'interagir entre eux pour orchestrer le travail
Mission pour un centre de formation
Fiabilisation des réponses IA en contexte de certification
Mise en place de la méthode CAIL/SAIL issue de l'observabilité des agents IA pour stabiliser les réponses dans un contexte multi-agents, multi-sources, à fortes contraintes de certification.
- —Classification sémantique des erreurs, scoring, indicateurs de qualité dans le temps
- —Intégration des cas d'échec dans un RAG enrichi (mémoire des erreurs fréquentes)
- —Pilotage par les signaux d'observabilité : ajustement des prompts, contextes, comportements des agents
Application de finance / agence
Plateforme de reporting data
Conception et exploitation d'une plateforme de reporting data agrégeant des données multi-sources pour le pilotage de la performance.
- —Agrégation multi-sources (trafic, campagnes, logs, performance) dans une base centrale
- —Modélisation orientée reporting (KPI, segmentation, tableaux de bord)
- —Tableaux de bord dynamiques Grafana pour le pilotage et la prise de décision
Diplômes & certificats
Master Innovation numérique & systèmes d'information (Bac+5)
Université de Picardie, Amiens
Parcours orienté ingénierie de l'innovation & transformation digitale DATA
Licence développement application / web
École des arts et métiers de Lille
Cas techniques
Des problèmes concrets, résolus avec l'IA appliquée
Automatisation de la messagerie LinkedIn
- Problème
- Une équipe commerciale perdait du temps à lire et rédiger manuellement ses messages LinkedIn.
- Solution
- Solution technique de lecture et d'envoi automatisé des messages LinkedIn, couplée à un agent IA qui analyse et classe chaque message entrant pour qualifier son intention.
- Impact
- Gain estimé d'1,5 jour de travail par semaine pour l'équipe commerciale — cumulé sur une année, l'équivalent de plusieurs semaines de charge économisées.
Plateforme d'équipe d'agents métier (Neokube/IA)
- Problème
- Produire du code et des applications avec des agents IA, sans dépendre d'infrastructure ou de modèles tiers non maîtrisés.
- Solution
- Architecture Cloud Native multi-tenant sur Kubernetes hébergeant une équipe d'agents métier capables de rédiger sur l'outil de gestion de projet et d'interagir entre eux pour orchestrer le travail — 100% souverain (RBAC, networkPolicies, secrets centralisés, Zero Trust).
- Impact
- Plateforme de production dev & applications pilotée par des agents IA, sans dépendance à un cloud ou LLM externe non contrôlé.