À propos de Louis
Data Scientist | Machine Learning Engineer | AI Engineer
10 ans de conseil en data science. +25 missions réalisées, de la startup santé au groupe industriel.
Je couvre l'ensemble du cycle projet : analyse des données, développement de modèles, déploiement en production et monitoring. Je porte une attention particulière au MLOps, à l'automatisation et à la qualité de code, essentiels pour la réussite de vos projets IA.
Depuis fin 2022, j'accompagne les entreprises dans leurs projets d'IA générative, du POC à la mise en production : chatbots intelligents, systèmes RAG, agents IA, assistants vocaux.
🎯 Comment je peux vous aider
➤ Conception et déploiement de solutions IA générative (LLM, RAG, agents IA, agents vocaux)
➤ Développement de produits IA end-to-end
➤ Audit et optimisation de vos cas d'usage IA générative existants
➤ Mise en production de modèles machine learning et deep learning
➤ Accompagnement produit orienté expérience utilisateur et valeur métier
➤ Formation et montée en compétences de vos équipes (ML, IA générative)
🎓 Enseignement
Depuis 2019, j'enseigne la data science en école d'ingénieurs (ENAC et ISAE-SUPAERO) : machine learning, deep learning, IA générative.
🤖 Stack technique
IA générative : OpenAI, LangChain, LangGraph, RAG, Agents IA, Fine-tuning,
Pydantic AI, Livekit, Speech-to-text, Text-to-speech, MCP
Data Science : Machine Learning, Deep Learning, Clustering, Analyse de données
MLOps : Docker, FastAPI, GitHub Actions, Terraform, Pytest, LangSmith, Langfuse
Cloud : AWS, Azure
Dev : Python, React, Streamlit
📩 Contactez-moi et discutons de vos besoins
Disponible pour :
- Missions courtes (POC, MVP, audit, formation) : en 3 à 4 semaines, je vous livre un premier prototype fonctionnel pour valider votre cas d'usage
- Missions long terme (développement, accompagnement continu, ...)
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète
Accepte de travailler sur site
Toulouse (jusqu’à 30 km), Paris (jusqu’à 30 km), Bordeaux (jusqu’à 30 km), Lyon (jusqu’à 30 km)
Expériences
- Doctolib FranceMachine Learning Engineer | AI EngineerSECTEUR MÉDICALmars 2024 - novembre 2025 (1 an et 8 mois)Toulouse, FranceDéveloppement d’un système multi-agents pour traiter efficacement les demandes du support client.💡 Chatbot en production dans le produit Doctolib - 30 000 utilisateurs / mois➤ Conception et développement d’un chatbot intelligent multi-agents capable de gérer une large variété de scénarios de support client via des agents spécialisés.➤ Automatisation de tâches complexes : clarification des besoins, réponse aux questions, mises à jour en base de données et validation utilisateur avant action.➤ Optimisation d’un système RAG (Retrieval-Augmented Generation) : réduction de la latence, affinage des stratégies de retrieval, ...Article Medium de la mission :- -
- OdiaMachine Learning Engineer | AI EngineerPRESSE & MÉDIASseptembre 2025 - Aujourd'hui (9 mois)Toulouse, FranceConception d'un agent vocal IA (Voice Agent) pour l'automatisation administrative.➤ Développement d'un agent conversationnel intelligent capable de gérer en autonomie les interactions téléphoniques d'un secrétariat : prise de rendez-vous, modifications, annulations et réponses aux questions courantes.➤ Architecture multi-agents coordonnant des compétences spécialisées (gestion d’agenda, FAQ administrative, routage intelligent des demandes), s’appuyant sur l’intégration d’un serveur MCP pour assurer une connexion aux outils métiers du client (calendrier, bases de données).
- LucidiaMachine Learning Engineer | AI EngineerSECTEUR MÉDICALoctobre 2024 - Aujourd'hui (1 an et 7 mois)Toulouse, FranceConception d’un assistant virtuel (Agent IA) pour les équipes administratives et financières des établissements de santé.➤ Construction d'une architecture agentique (multi-agents) pour traiter des requêtes métiers complexes.➤ Audit et optimisation d’un système RAG (Retrieval-Augmented Generation) pour améliorer la fiabilité et la pertinence des réponses.➤ Mise en place d’un pipeline d’évaluation automatisé avec RAGAS pour le suivi continu des performances.➤ Enrichissement sémantique via une approche GraphRAG exploitant des bases de données graphe de santé.
Avis
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Certifications
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- Generative AI with Large Language ModelsDeepLearning.AI2023