Achraf C.

Pendant un an, j'ai accompagné la conception et le déploiement de solutions basées sur l'Intelligence Artificielle Générative, avec une spécialisation forte sur les architectures RAG (Retrieval-Augmented Generation). Mon objectif : permettre l'interrogation intelligente et sécurisée de bases documentaires d'entreprise complexes.

Mes réalisations clés :

Conception de pipelines d'ingestion : Traitement, nettoyage et vectorisation de larges volumes de données non structurées (PDF, documents techniques, images) via des flux robustes (Kafka, NATS).

Développement du moteur RAG : Mise en place des stratégies de chunking avancé, intégration de bases de données vectorielles et orchestration des requêtes avec des LLMs performants pour garantir des réponses précises et sourcées.

Orchestration & Agents : Création d'assistants documentaires capables de raisonner sur plusieurs sources en utilisant des frameworks de type AutoGen.

Mise en production & Sécurité : Conteneurisation et déploiement des solutions sur des environnements scalables (Azure), avec une gestion stricte des accès et des secrets (Vault) pour garantir la confidentialité des données traitées.

• • Projet : Développement de DocuBot, un chatbot intelligent conçu pour fournir une assistance documentaire instantanée, améliorant l'expérience utilisateur et réduisant la charge du support technique.

• • Technologies utilisées : PostgreSQL, Python, ELK Stack, Docker, PHP, Flutter, FastAPI, Ollama, LangChain.

• • Méthodologie : Conception de pipelines de bout en bout pour l'ingestion documentaire, l'OCR, la recherche sémantique et l'assistance conversationnelle basée sur le RAG. Intégration du système dans une architecture modulaire garantissant la scalabilité et la maintenabilité.

• • Collaboration : Travail au sein d'une équipe complète d'ingénierie IA utilisant GitLab pour le contrôle de version, l'intégration continue (CI/CD) et le développement collaboratif.

• • Résultats : L'automatisation de l'assistance documentaire a réduit de plus de 40 % le volume de requêtes traitées par le support, accélérant les temps de réponse et améliorant l'efficacité opérationnelle.

• • Compétences développées : Renforcement des compétences en chatbots IA, graphes de connaissances et déploiement de services IA en production.

• • Impact : Livraison d'un prototype fonctionnel ayant démontré le potentiel des assistants IA pour la gestion intelligente des connaissances en entreprise.

Projet Conception et mise en œuvre d'une solution d'automatisation basée sur des technologies open source de RPA et de traitement du langage naturel (NLP), afin d'automatiser les tâches répétitives et d'optimiser les processus métiers.