COMPETENCES

Machine Learning & IA Générative

  • Modélisation : Scikit-learn, Catboost, Tensorflow
  • Frameworks IA : LangChain, CrewAI, LangGraph
  • Architecture : RAG, Agents Autonomes, MCP
  • LLMOps : évals LLM-juge, Phoenix, OpenTelemetry, LiteLLM

MLOps & Data Engineering

  • Orchestration : Dagster, ZenML, MLflow, Mage.ai, DLT
  • Data processing : Pandas, PySpark, GeoPandas, Ibis, Polars
  • Bases de données : Qdrant, pgvector, DuckDB, ClickHouse, BigQuery

Infrastructure & Cloud

  • Cloud : Google Cloud Platform (GCP)
  • Conteneurisation : Docker, Kubernetes
  • IaC & GitOps : Terraform, ArgoCD
  • CI/CD : GitHub Actions

Développement & Visualisation

  • Backend : Python (FastAPI, Flask)
  • Frontend & Data Apps : Streamlit, Chainlit, Gradio
  • BI & Gouvernance : Apache Superset, OpenMetadata

EXPERIENCES PROFESSIONNELLES

2023 à aujourd'hui
Gouvernement de la Nouvelle Calédonie - Direction du Numérique
Architecte data / Data Scientist
  • Chatbot interne avec IA Générative (RAG)
    pour les agents de la fonction publique (crewai, langchain, qdrant).
  • Chatbot RAG « Mia » en production sur l'intranet
    assistante sur le droit du travail public NC : agent LangGraph + MCP, recherche hybride pgvector avec reranking Vertex AI, évaluation systématique par LLM-juge et observabilité OpenTelemetry / Phoenix.
  • Création d'une API centralisée des entreprises calédoniennes
    avec des outils de traitement de données modernes (mage.ai, fastapi).
  • Modèle de prédiction de potentiel d'embauche
    (similaire à "La Bonne Boîte") avec Catboost et scikit-learn.
  • Plateforme BI & gouvernance data self-service
    Superset, OpenMetadata (catalogue, lineage), SSO Keycloak, lakehouse DuckLake, workflow d'octroi d'accès automatisé (Terraform), copilot IA intégré (LangChain) et développement d'un connecteur OpenMetadata custom pour DuckLake (hiérarchie, statistiques, lineage SQL).
  • Pipelines de KPI financiers et modernisation du décisionnel
    reprise des données de gestion financière Oracle (ASTRE / SURFI) sur un lakehouse DuckLake, orchestrée avec Dagster : ingestion DLT, transformations Ibis, qualité de données Great Expectations, détection d'anomalies (IsolationForest).
  • Mise en place d'une infrastructure data sur GCP et création de modules Terraform pour l'automatisation des flux de données vers BigQuery.
2021 - 2023
Gouvernement de la Nouvelle Calédonie - Direction du Numérique
Architecte des systèmes d’information
  • Définition de la stratégie de migration vers Kubernetes (DevSecOps, IaC, Cloud Native).
  • Élaboration de la stratégie d'hébergement d’applications métier sur Google Cloud Platform.
2013 - 2018
Gouvernement de la Nouvelle Calédonie - DTSI
Architecte Logiciel & Chef de Projet
  • Direction du projet "NC Connect" (type France Connect)

    Pilotage et architecture de la plateforme d'authentification unifiée pour les services publics de Nouvelle-Calédonie, socle technique indispensable à la mise en œuvre du programme "Dites-le-nous une fois".

  • Remplacement d'un socle technique Oracle par une architecture microservices open-source (Spring Boot, Angular).

PROJETS PERSONNELS SIGNIFICATIFS

Projet Data / MLOps Open Source
Accidents NC : Prédiction d'Accidents Routiers

  • Conception et industrialisation d'un système de prédiction géospatial-temporel des accidents routiers en Nouvelle-Calédonie.

  • Architecture & Data Engineering : Conception d'une architecture Medallion (Bronze/Silver/Gold) avec DuckDB. Développement de pipelines fusionnant 5 ans d'historique (data.gouv.fr) et des données OpenStreetMap.

  • Orchestration & MLOps : Déploiement des pipelines avec Dagster sur Kubernetes. Tracking d'expériences et gestion du cycle de vie des modèles via MLflow.

  • Déploiement & Serving : Mise en production de modèles d'Ensemble Blending (CatBoost/XGBoost/MLP) via une API temps réel (FastAPI), interfacée avec un dashboard interactif Streamlit.

  • DevOps & Qualité : GitOps avec CI/CD (GitHub Actions) pour les tests (couverture > 90%) et le build de conteneurs. Stack unifiée : Python (uv), Kubernetes, Docker, Tilt.

  • Liens : Application Live (Streamlit) | Code Source (GitHub)

Portfolio & Showcase
Portfolio de projets personnels

  • Application Streamlit récensant mes projets personnels avec un RAG sur les données des projets.

  • Accéder au portfolio

Projet Data / MLOps
Prix des poissons du marché de Moselle

  • Objectif : Prévision des prix des poissons sur le marché de Moselle.

  • Stack : Scikit-learn (Iso Forest), Pandas, Détection d'anomalies, Dagster, MLflow.

  • Application Live

Projet Data / MLOps
Évolution du prix de l'essence et de l'électricité en Nouvelle-Calédonie

  • Objectif : Prévision des prix de l'essence et de l'électricité sur 12 mois.

  • Stack : Prophet, Pandas, Détection de saisonnalité, Dagster, MLflow.

  • Application Live

Scaffolding & Outillage
Template de projet IA

  • Objectif : Démarrer rapidement un projet IA s'inscrivant totalement dans la stack existante.

  • Template de projet IA basé sur "Copier" permettant la réutilisabilité et la cohérence cross-projects.

  • Orchestration & MLOps : Déploiement des pipelines avec Dagster sur Kubernetes. Tracking d'expériences et gestion du cycle de vie des modèles via MLflow.

  • Déploiement & Serving : Mise en production de modèles d'Ensemble Blending (CatBoost/XGBoost/MLP) via une API temps réel (FastAPI), interfacée avec un dashboard interactif Streamlit.

  • DevOps & Qualité : GitOps avec CI/CD (GitHub Actions). Stack unifiée : Python (uv), Kubernetes, Docker, Tilt.

Démonstrateur IA (accessible via le header)
CV Dynamique Adaptatif

  • Création d'un système d'agents IA (CrewAI) via une interface Streamlit qui analyse une offre d'emploi et réécrit ce CV pour mettre en évidence les compétences et expériences les plus pertinentes. Il s'agit de la "Version dynamique" de ce CV.

Démonstrateur IA (intégrée à cette page)
Chatbot RAG sur mon parcours

  • Développement du chatbot présent sur cette page. Il permet de poser des questions en langage naturel sur mon parcours en se basant sur une version détaillée de mon CV. Il utilise une architecture RAG avec Qdrant comme base de données vectorielle et un graphe d'états (LangGraph) pour un comportement agentique robuste.

Projet personnel (maintenance continue)
Plateforme IA self-hosted sur Kubernetes en 100% GitOps

  • Mise en place et maintenance d'un cluster Kubernetes (MicroK8s) dont l'état est entièrement défini par un dépôt Git. L'approche "App of Apps" avec ArgoCD et des charts Helm "maison" permet une gestion hiérarchique et un déploiement automatisé de l'ensemble des services.

    LLM auto-hébergé sur GPU (LocalAI) avec interface OpenWebUI, agent personnel autonome (Hermes : bot Telegram, recherche web 100% self-hosted via SearXNG). Secrets chiffrés dans Git (Sealed Secrets), mises à jour automatisées (Renovate), protection IPS (CrowdSec), monitoring centralisé.

    Sources : Cluster (my-kluster) | Charts Helm (my-charts)