Projets clients similaires

Exemples de projets similaires
réalisés pour d’autres clients.

Exemples représentatifs et anonymisés de missions réalisées pour des clients. Ils illustrent les types de projets similaires que je peux concevoir et développer.

01 · Conseil · RAG

Assistant documentaire interne pour un cabinet de conseil

Besoin

Les connaissances utiles étaient dispersées dans des documents PDF internes, ce qui ralentissait leur recherche et leur réutilisation avec des dossiers et des mots-clés classiques.

Solution

Conception du processus de recherche : ingestion des PDF, nettoyage, découpage sémantique, embeddings et indexation vectorielle. Définition de la manière dont le contexte retrouvé alimente et fiabilise les réponses générées.

Points techniques

Qualité du découpage, pertinence de la recherche, traçabilité des sources et architecture évolutive avec la croissance du corpus interne.

02 · Service numérique · Agents

Chatbot multi-agents pour le service client

Besoin

Les conversations clients couvraient plusieurs intentions et nécessitaient des stratégies de réponse distinctes plutôt qu’un prompt généraliste unique.

Solution

Création d’une architecture avec des agents spécialisés pour la FAQ, le support et le routage, une gestion de la mémoire conversationnelle et une logique de décision orientant chaque demande vers la bonne capacité.

Points techniques

Responsabilités claires des agents, routage prévisible, gestion du contexte et conception modulaire permettant d’ajouter de nouveaux parcours de service.

03 · E-commerce · ML

Segmentation client et recommandation hybride

Besoin

Les données produits et clients devaient être transformées en segments utiles et en recommandations pertinentes.

Solution

Application de K-means pour créer des segments clients et développement d’une approche de recommandation hybride fondée sur le contenu, les embeddings et la similarité cosinus.

Points techniques

Préparation des variables, interprétabilité des segments, pertinence des recommandations et lien clair entre les analyses et les usages e-commerce.