JOHNG-AY TAMATORO

– Contexte: environnement SaaS, volumes significatifs de tickets de support, besoin d'automatisation maîtrisée et contraintes fortes de conformité. – Réalisations: développement d'un pipeline d'anonymisation NLP atteignant 99% de précision sur des volumes importants; conception d'une architecture RAG de production intégrant embeddings, retrieval et orchestration LLM. – Industrialisation : mise en place du monitoring et de boucles d'amélioration continue sur les prompts et la qualité de réponse. – Collaboration : travail étroit avec les équipes produit et support dans un contexte opérationnel exigeant. – Impact: automatisation partielle du support client, amélioration de la qualité des réponses IA et réduction du risque GDPR.

– Réalisations : développement de modèles TensorFlow avec amélioration de performance de 35%, industrialisation de processus d'extraction de factures, de classification comptable et de rapprochement bancaire. – Architecture: adaptation des architectures pour soutenir le passage à l'échelle dans l'organisation. – Adoption : déploiement d'outils pédagogiques favorisant l'appropriation des usages IA par les métiers.

– Réalisations: exploitation OCR et NLP pour l'extraction et la classification supervisée de lignes comptables; développement d'un moteur de rapprochement bancaire basé sur heuristiques et fuzzy matching. – Impact: automatisation de traitements de paie avec réduction de 30% du temps opérationnel. – Socle scientifique : travaux de modélisation probabiliste avancée et simulations numériques de haute précision.

– Réalisations: modélisation probabiliste avancée, simulations numériques de haute précision et traitement de données expérimentales complexes. – Production scientifique : publications internationales dans les domaines de la physique, de l'imagerie médicale et de la géophysique. – Expertise: gestion des incertitudes appliquée aux systèmes d'intelligence artificielle.