À propos de Mathieu
AI Systems Engineer spécialisé dans la conception et la mise en production de systèmes exploitant les LLM et l’IA générative (GenAI).
Mon travail consiste à transformer les capacités des modèles de langage en applications et systèmes réellement utilisables en production, avec un focus sur l’architecture, la robustesse et la maintenabilité.
Je conçois notamment des architectures RAG (Retrieval-Augmented Generation), des pipelines documentaires et des workflows LLM permettant d’exploiter efficacement des bases de connaissances internes.
Mon positionnement est celui d’un AI / GenAI engineer orienté systèmes : relier les modèles, les données et les applications pour construire des solutions complètes.
Domaines d’intervention :
• Architectures RAG et systèmes de recherche documentaire (vector search, BM25, reranking)
• Orchestration de workflows LLM et agents (LangChain, LangGraph)
• Intégration de LLM dans des applications métiers
• Conception de pipelines documentaires et systèmes de knowledge access
• Industrialisation et mise en production de systèmes IA
• Architecture IA dans des environnements contraints (RGPD, données sensibles)
Exemples récents :
• Conception d’un assistant documentaire interne basé sur RAG + LLM utilisé par les équipes opérationnelles
• Réduction d’environ 30 % des sollicitations d’experts métier grâce à un accès automatisé à la connaissance
• Conception d’un pipeline documentaire sécurisé permettant l’usage de LLM cloud dans un environnement RGPD
En parallèle, je développe également des projets autour des architectures GenAI, notamment un assistant RGPD basé sur une architecture RAG hybride (vector search + BM25 + reranking) orchestrée via LangGraph.
PhD en Physique — approche analytique et systémique appliquée à l’ingénierie des systèmes IA.
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète
Accepte de travailler sur site
Limoges (jusqu’à 50 km)
Expériences
- Softeam,Senior Data ScientistEDITION DE LOGICIELSdécembre 2020 - Aujourd'hui (5 ans et 6 mois)Bordeaux, FranceMission longue durée au sein du Groupe La Poste dans un environnement fortement réglementé impliquant le traitement de données sensibles à grande échelle.Architecture de systèmes IA et pipelines documentairesIndustrialisation de pipelines RAD/LAD avec fortes exigences de qualité, traçabilité et auditabilité.Refonte d’un service critique de traitement documentaire (migration C# → Python / OpenCV) afin de réduire la dette technique et améliorer la maintenabilité.Standardisation et optimisation des workflows techniques conduisant à ~40 % de réduction du temps de maintenance et à une meilleure robustesse globale.Développement de systèmes GenAI et intégration de LLMConception et développement d’un assistant documentaire interne basé sur LLM pour les équipes opérationnelles.Architecture RAG complète : ingestion, indexation, retrieval et génération.Intégration Azure OpenAI (GPT) avec base vectorielle FAISS.Développement avec Python, LangChain, LangGraph et Streamlit.Interface collaborative permettant la mise à jour de la base de connaissance par ~50 utilisateurs.Système de feedback utilisateur pour améliorer la pertinence des réponses.Impact :• réduction d’environ 30 % des sollicitations des experts métiers• amélioration de l’onboarding des nouveaux agentsPipeline documentaire sécurisé pour usage LLM cloudConception d’un pipeline de tri et anonymisation documentaire permettant l’utilisation de LLM cloud dans un cadre RGPD :• traitement de plis multi-documents• filtrage progressif basé sur métadonnées métier• anonymisation automatisée avant exposition aux LLM• routage documentaire automatisé vers les services métierGouvernance et conformité des systèmes IAConception d’un moteur d’anonymisation garantissant la conformité RGPD de traitements exploitant des IA externes :• analyse de risques• prévention de la ré-identification• sécurisation des flux de données• approche privacy-by-design
- NOVAE,Ingénieur Chercheur R&DCENTRES DE RECHERCHEavril 2017 - juin 2019 (2 ans et 2 mois)Aixe-sur-Vienne, France• Simulation d'équations non linéaires (MatLab, Python) : études de faisabilité de lasers à fibre optique pour applications industrielles et biomédicales.• Automatisation de bancs de tests et mesures (Python, LabView) : conception de bancs automatisés garantissant contrôle qualité et reproductibilité. Conception de lasers à fibre (SolidWorks) : design et assemblage complet des sources lasers. Simulation (MatLab – Python) étude de faisabilité de lasers à fibre optique pour applications ophtalmiques.• Automatisation de bancs de mesures bancs résolus spatialement et spectralement, traitement de 6+ millions de points. conférences
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- Doctor of Philosophy - PhDUniversité de Limoges2017Bachelor, Master and Ph. D. at Limoges University - Research part at XLIM Laboratory. Doctor's degree in photonics on : "Development of dispersion tailored optical fibers for ultrafast 2 μm lasers" Master's degree obtained with honours and a merit scholarship Bachelor's degree obtained with honours and a merit scholarship