À propos de Alexis
Je développe et j'optimise des applications IA pour les startups et PME.
J’interviens du POC à la production, avec des solutions simples, robustes et performantes.
Depuis 10 ans, j'ai développé et piloté des projets en fintech, santé, mobilité et éducation. Ceci dans un contexte de recherche, de services ou d'industrie, pour des startups et des PME et en France, au UK et aux Etats-Unis. En parallèle, j'enseigne en entreprise et dans l'enseignement supérieur (SciencesPo, Epita, ...).
Mes objectifs : rapidité de mise en oeuvre, simplicité de la solution et maîtrise des coûts.
Pourquoi travailler avec moi ?
30 ans d'expérience technique
- J’ai créé et travaillé dans plusieurs start-ups. Je connais les moments critiques : PMF, time-to-market, qualité produit.
- Pragmatisme et simplicité: pas de sur-ingénierie, chaque choix technique est aligné sur vos enjeux business.
Mon parcours:
- PhD en machine learning (TelecomParisTech 95')
- +25 ans en développement d’applications
- +10 ans data science, ML, NLP, et IA
- Expérience internationale (10 ans US) et multisectorielle (Edtech, fintech, santé, transport)
Disponibilité & tarifs
- remote ou présentiel
- temps plein ou partiel
- ~600 € / jour
- Forfait mensuel possible
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Expériences
- SkatAIConsultant IA, Data ScientistEDITION DE LOGICIELSseptembre 2017 - Aujourd'hui (8 ans et 9 mois)Paris, FranceJ'interviens en tant qu'ingénieur IA sur des projets en phase amont (POC) ou en production dans des contextes où les besoins évoluent rapidement.Mes missions concernent des systèmes de taille modeste, conçus pour être utilisables, testables et maintenables avec des ressources limitées.J'accompagne aussi les équipes en place pour faire évoluer leurs pratiques en data science et ingénierie IA.Mon expertise couvre l'IA générative et multimodale, le machine learning et le traitement du langage (NLP).Je privilégie des choix techniques clairs, des solutions simples et un alignement sur les objectifs produits et les contraintes budgétaires.Les questions de souveraineté et de protection des données sont au premier plan des solutions mises en place.
Projets récents :
- Mimesis : chatbot d’entraînement à conduire des entretiens en sociologie, développé avec OpenAI Codex, Google ADK et plusieurs modèles Gemini, Université Gustave Eiffel.- Moliere.love : application éducative web et mobile, développée intégralement avec Claude Code, offrant une traduction moderne des pièces de Molière. Focus sur l'accessibilité- Plateforme de validation du product market fit pour produits B2C innovants (prototype).- Analyse de faisabilité d'une application de protection des mineurs sur les réseaux sociaux (TikTok).Autres projets représentatifs :- POC d'un RAG sur l'AI-act de l'Union européenne.- Coaching d’équipes data science dans les secteurs bancaire, RH et EdTech.- Prévision de la demande en électroménager, Electrolux- Projets NLP et audio dans la santé et la musique.- Recherche en analyse de réseaux sociaux et modération de contenu.En parallèle, mes activités de formations en IA, MLops et machine learning me permettent de rester ancré dans les fondamentaux et de collaborer efficacement avec des interlocuteurs non techniques. - KarhooLead Data ScientistTRANSPORTSjanvier 2022 - mars 2023 (1 an et 2 mois)Londres, Royaume-UniLead data scientist sur des projets de machine learning liés à la mobilité pour une marketplace mondiale de taxis. Travail sur la tarification, l’optimisation de la couverture et la prédiction des annulations.J'ai encadré une équipe internationale de 3 data scientists en full remote. Migration de modèles sur mesure vers Vertex AI AutoML. Environnement big data sur Google Cloud avec Big Query.Axes prioritaires : réduction de coûts, amélioration de la performance prédictive.
- PraexoLead Data ScientistCAPITAL-INVESTISSEMENTjanvier 2021 - janvier 2022 (1 an)Paris, FranceLead Data Scientist dans une startup fintech spécialisée dans les relations et le ciblage d’investisseurs.Direction d’une petite équipe data et développement de systèmes NLP appliqués et de recommandation pour les équipes internes et les clients.Mise en production de services de machine learning en production sur AWS :
- extraction d’informations à partir de retours d’investisseurs (NLP)
- modèles de recommandation et de classement d’investisseurs (XGBoost)
Tech : Python, scikit-learn, PyTorch, AWS (Lambda, EC2, S3, RDS), PostgreSQL, spaCy, Hugging Face.
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Formations
- Doctor of Philosophy (Ph.D.), Signal processing, Mathematics, Stochastic Processes.Telecom ParisTech1995Doctor of Philosophy (Ph.D.), Signal processing, Mathematics, Stochastic Processes.
- Master's Degree, Signal ProcessingTelecom ParisTech1992Master's Degree, Signal Processing