Parcours
Ingénieur-chercheur orienté vérification : l'IA accélère l'expérimentation, l'évaluation contrôlée décide de ce qui tient, et ce qui tient passe à l'échelle.
Recherche : coordination multi-agents, apprentissage continu
Production : systèmes de ML, infrastructure cloud
Staff Engineer chez GSV AI Labs, la division IA du fonds de private equity Greater Sum Ventures, où nous construisons CharlieIQ — une suite d'opérations IA pour éditeurs de SaaS verticaux, 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
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.
Mellifera — saisie de terrain en mode vocal
Journal d'inspection mains libres pour apiculteurs travaillant en gants, avec une compréhension du langage naturel pilotée par LLM qui transforme la parole en fiches structurées. Les modèles d'aide à la décision qu'il alimente sont spécifiés, pas encore entraînés.
Le français
Master à l'Université Paris VII — Denis Diderot, 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.