Machine Learning
Des données structurées et de la segmentation aux systèmes prédictifs et moteurs de recommandation.
Une approche d’ingénieure.
Une vision concrète de l’IA.
Ingénieure IA basée en France, diplômée d’une grande école d’ingénieurs française du réseau des Écoles des Mines et titulaire d’un double diplôme. J’interviens en Machine Learning, Deep Learning, IA appliquée et conseil.
Quatre disciplines,
une même pratique cohérente.
Deep Learning
Des approches neuronales pour les problématiques complexes de langage, de vision et d’apprentissage de représentations.
IA appliquée
LLM, RAG, systèmes multi-agents et workflows intelligents connectés aux données métier réelles.
Conseil
Transformer un enjeu opérationnel en périmètre clair, en architecture adaptée et en plan de réalisation concret.
Ma façon de travailler avec les clients
Comprendre et cadrer
Nous commençons par un échange direct sur le problème métier, les utilisateurs, les données disponibles, les contraintes et la valeur attendue. Je questionne les hypothèses si nécessaire et transforme cet échange en un périmètre clair et réaliste.
Évaluer l’existant
Si le projet a déjà commencé, j’analyse le code, les expérimentations, les flux de données et les décisions techniques. L’objectif est de conserver ce qui fonctionne, d’identifier rapidement les risques et d’éviter de reconstruire sans raison.
Passer au développement
Une fois les priorités alignées, je passe rapidement à l’implémentation. Le travail est organisé en jalons concrets, en intégrant dès le départ les contraintes de production : qualité, sécurité, coût et maintenabilité.
Valider en continu
Des échanges réguliers avec le client assurent la transparence du projet. Nous examinons ce qui a été réalisé, le validons par rapport au besoin réel et convenons de la prochaine étape avant d’avancer.
Collaboration internationale
Langues
AnglaisFrançaisArabe
Localisation
Basée en France et disponible à distance pour des missions avec des équipes en Europe et à l’international.