Salut, moi c'est Babou
Votre prochain agent IA cherche encore son développeur ? RAG, LLM ou vision par ordi : je prends le clavier. Appelez‑moi !
Compétences
LLM & RAG
- LangChain / LangGraph
- OpenAI / Azure OpenAI
- Llama.cpp, ollama
- ChromaDB, Weaviate, RedisVector
- Prompt engineering & eval
Computer Vision
- YOLOv8 / RT-DETR
- OpenCV & cv2 cuda
- torchvision / ultralytics
- Fine-tuning, label-studio
Agents IA
- Tool routing (ToolSelector)
- SQL & Pandas agents
- Multi-modal agents (vision + text)
- FastAPI + WebSocket gateways
Data Engineering & Ops
- Docker / Docker-compose
- AWS (ECS, Fargate, S3)
- Streamlit / Gradio
- CI/CD Vercel & GitHub Actions
Formations
Licence Informatique
Aix‑Marseille Université
2019‑2022
Focus : Informatique générale
Master Recherche IA & Machine/Deep Learning
AMU & École Centrale de Marseille
2022‑2024
Focus : Recherche en intelligence artificielle
Mastère Chef de Projet IA
Groupe Gema — IA School
2024‑2025
Focus : Gestion de projet IA
Mes projets
Système de recherche de documents avec chatbot RAG intégré
IDEMIA France SAS
Contexte : Les ingénieurs du support CPS consacrent beaucoup de temps à chercher l’information dans la documentation interne.
Objectif : Accélérer l’accès à l’information et augmenter la productivité des équipes.
Solution : Combinaison de recherche lexicale (BM25) et sémantique, puis génération de réponses contextualisées par LLaMA-3.2-3B via LlamaCPP.
Classification des attitudes sociales à partir de données temporelles
LIS-Lab – CNRS
Contexte : Analyse de vidéos de confrontations pour détecter les attitudes sociales (colère chaude, froide, conciliante).
Objectif : Construire des modèles robustes et interprétables pour prédire l’attitude sociale.
Solution : Prétraitement, séparation stricte Train/Test, comparaison de SVM, forêts aléatoires, réseaux de neurones ; explications SHAP des features.
Classification non supervisée des modèles Toyota
Euranova (Hackathon)
Contexte : Fiches techniques riches et hétérogènes des véhicules Toyota.
Objectif : Regrouper automatiquement les véhicules en grandes familles sans étiquettes pré-existantes.
Solution : Vectorisation mixte (champs numériques + embeddings LLM), clustering hiérarchique K-Means++, visualisation t-SNE.
Détection multimodale des tours de parole
Projet personnel
Contexte : Pré-requis à la transcription structurée « speaker : texte ».
Objectif : Délimiter automatiquement les prises de parole.
Solution : Fusion d’embeddings texte BERT et de features audio (MFCC, pitch, énergie) dans un classifieur transformeur; micro-service FastAPI sur AWS.
Agent IA d’analyse de DataFrames
LangChain / Pandas
Contexte : Permettre aux équipes métier d’interroger des jeux de données tabulaires en langage naturel.
Objectif : Router dynamiquement la requête utilisateur vers l’outil d’analyse approprié.
Solution : Déclaration d’outils LangChain (query_df, describe_df, plot_df) et routing via ToolSelector ; micro-service FastAPI.
Détection de déchets par YOLOv8
Projet personnel
Contexte : Reconnaître et localiser des types d’ordures pour un usage environnemental.
Objectif : Déployer un service de détection temps-réel sur images ou flux vidéo.
Solution : Fine-tune YOLOv8 sur TACO + dataset maison ; API FastAPI ; visualisation Streamlit ; conteneurisation Docker (GPU/CPU).
Contact
Un projet, une question ? Discutons-en !
Écrivez-moi