ACHRAF Jemali

– Développement d’AzureCraft AI, agent cognitif pour l’optimisation du Cloud Azure (LLMs, RAG hybride, CoT). – Conception de pipelines DevOps/FinOps intelligents : recommandations architecturales et optimisation des coûts. – Fourniture d’une solution innovante permettant aux entreprises de réduire les coûts cloud, accélérer la mise en production et renforcer la gouvernance. – Valorisation scientifique : travaux en cours de publication sous le nom de Capgemini.

Développement de LLMOPS : Création d’un Framework avancé pour l’orchestration des modèles de langage (LLMs),intégrant des workflows de fine-tuning, d’inférence, d’évaluation et de génération de données synthétiques. Conçu pour supporter divers modèles (Open Source comme llama et mistral et propriétaire comme GPT) de différents tiers (HuggingFace et OpenAI) avec scalabilité et flexibilité. • Automatisation et optimisation des pipelines : Conception de pipelines automatisés pour le monitoring et l’optimisation des ressources, assurant une gestion efficace et économique des modèles IA. • Résultats : Augmentation de l’efficacité opérationnelle des équipes IA, réduction des couts et amélioration des performances des modèles pour des applications stratégiques.

Développement d’un modèle de Matching entre les professions de deux référentiels métiers différents. • Mise en place d’un pipeline de traitement de données complet, comprenant : Collecte de données , Prétraitement et nettoyage , Exploration des données, Utilisation de techniques de NLP. • Conception d’un nouveau modèle de Deep Learning pour un mapping de métiers précis entre référentiels distincts. • Intégration de la solution développée comme un système de classement pour proposer des correspondances pertinentes aux utilisateurs lorsqu’ils saisissent un métier particulier.

Réalisation d’analyses de données métier pour améliorer la plateforme Sogé Ado et créer des rapports PowerBI, augmentant ainsi la satisfaction client. • Réalisation de l’analyse d’e-réputation en utilisant des outils d’analyse textuelle et des techniques de traitement de données sociales pour extraire des insights utiles aux décisions stratégiques.

Participation `a l’élaboration du bilan carbone de l’entreprise. • Prétraitement et agrégation des données relatives aux émissions de carbone de chaque activité de l’entreprise, en utilisant les outils Python, SQL et Excel. • Création de tableaux de bord pour visualiser les émissions CO2 des activités de l’entreprise en utilisant Power BI.