Parcours
Une recherche empirique centrée sur la vérification, à la frontière des systèmes d'IA en production et de l'évaluation qui les juge : l'IA accélère l'expérimentation, l'évaluation contrôlée décide de ce qui tient, et l'évaluateur lui-même est testé avant qu'on lui confie la moindre décision.
Recherche : évaluation de l'IA, coordination multi-agents, apprentissage continu
Production : systèmes de ML, infrastructure cloud
Staff Engineer chez CharlieIQ, le laboratoire d'IA de Greater Sum Ventures — une suite d'opérations IA destinée aux éditeurs de SaaS verticaux du fonds de private equity, qui confie à des agents le travail d'ingénierie, de marketing, de vente, de support et de planification, avec un humain qui valide chaque action à conséquence. J'ai été le troisième ingénieur recruté par le laboratoire, et son premier Staff Engineer.
Ce travail couvre Minions, l'équipe d'ingénierie multi-agents de CharlieIQ ; TenantText, sa plateforme de communication IA pour gestionnaires immobiliers ; et Virtual Front Desk.
Auparavant, co-responsable technique au sein du groupe Accelerated Technologies de HCA Healthcare, où j'ai livré de l'IA clinique en production (compréhension documentaire, RAG clinique) pour le plus grand groupe hospitalier américain ; et développeur RPA avancé au sein de l'Automation Center of Excellence d'Accenture.
Portée & impact
Direction technique
Décisions d'architecture et de plateforme, niveau staff, sur les systèmes agentiques de CharlieIQ. Aegis (état événementiel, passerelle de politique, engagements vérifiables) applique le même type de jugement d'infrastructure à la durabilité des agents.
Échelle
Pipelines de compréhension documentaire et de RAG clinique livrés en production chez HCA Healthcare, le plus grand groupe hospitalier américain.
Ambiguïté
L'environnement réglementaire et organisationnel de la santé ne fournit pas de cahier des charges tout fait : les contraintes HIPAA, les parties prenantes cliniques, et l'échelle même de HCA Healthcare devaient être conciliées en une seule architecture, pas conçues séparément.
Recherche
Évaluation de l'IA
Evaluator Assurance: quand peut-on se fier à un évaluateur fondé sur un modèle pour décider qu'un agent a réussi ? Sept mécanismes d'assurance préenregistrés, testés sur deux corpus de trajectoires agentiques réelles. Aucun n'a tenu comme amélioration robuste : la plupart ont échoué ou se sont affaiblis sur de nouvelles données, et l'interprétation de la seule règle ayant franchi proprement son seuil numérique (l'acceptation de R2 manquait de puissance statistique) a été restreinte lorsqu'une reproduction externe a révélé un facteur de confusion lié au benchmark, que le test ne contrôlait pas. Le résultat le plus solide est le moins coûteux : répéter cinq fois l'appel au juge n'a produit de désaccord entre les répétitions que sur 1,8 % des cas (20 sur 1 106) — il ne restait presque rien qu'un vote majoritaire puisse trancher. Portée : un seul juge, une configuration, étape de jugement seulement.
Corrigé le 2026-10-02 : « données inédites » et « le seul qui ait franchi son test préenregistré » ont été retirés de ce résumé ; détail dans le registre des corrections de la page du projet.
Coordination multi-agents
Grounded Commitment Learning: des contrats comportementaux vérifiables pour la coordination d'agents IA. S'appuie sur la théorie des contrats incomplets de Hart-Moore. Réduction de 40.4% du hold-up, re-dérivée par la CI à chaque push.
Apprentissage continu
Collaborative Nested Learning: optimisation multi-échelle avec des ponts de connaissance non adjacents. +89% de précision en forte régularisation. Dominant au sens de Pareto sur l'arbitrage rétention/précision.
Production
Pipeline de compréhension documentaire
Routage multi-fournisseurs de LLM avec escalade fondée sur la confiance. Conforme HIPAA. Humain dans la boucle pour les sorties à faible confiance ; les corrections sont capturées comme labels pour du fine-tuning hors ligne.
Le français
Master à l'Université Paris Cité (anciennement Paris VII), cursus francophone, Littérature, Langues et Civilisations des Pays Anglophones, après six ans passés à Paris à travailler dans une deuxième langue. Le français reste une langue de travail réelle, pas une ligne de CV : cette page en est la preuve, pas seulement l'affirmation.