Guilhem Ratabouil

• Développement d’un modèle NLP de bout en bout pour l’extraction et la génération d’informations à partir de documents. Mise en place de toutes les étapes du cycle de vie : conception, préparation des données et méthodologie pour l’évaluation. • Conception et implémentation de modèles de deep learning pour la classification de documents (pipelines CNN, encodeur–DNN), améliorant la précision et la scalabilité sur des jeux de données réels. • Développement d’un cadre multi-agents de type text-to-SQL com- binant LLMs et Retrieval-Augmented Generation (RAG), permettant aux utilisateurs d’interroger des bases de données en langage naturel avec plus de précision et de fiabilité. • Développement de serveurs MCP pour connecter et orchestrer des modèles de langage (LLMs) dans des pipelines d’intelligence artificielle distribués.

- Développement d'une application web innovante pour la gestion des objets connectés dans une maison intelligente, visant à améliorer l'autonomie des personnes en situation de handicap. - Analyse des besoins utilisateurs, mise en place d'une architecture optimisée pour l'efficacité et la réactivité, et recherche sur l'intégration de fonctionnalités basées sur l'intelligence artificielle (LLM/SLM).

Réalisation de différentes missions dans le domaine du batiment

Création d'une page web pour la distribution de contenu audiovisuel Création d'une plateforme de Video On Demand