Combo

<h3>Conception &amp; Architecture</h3><ul><li>Architecture complète : Conception de la plateforme de A à Z (backend, frontend, IA, automatisations)</li><li>Modélisation métier : Définition du schéma de base de données (freelances, clients, projets, deals, factures)</li><li>Sécurité : Design du système RBAC avec 3 rôles (admin, member, billing) et Row Level Security</li><li>Workflows : Conception des workflows de traitement des factures (6 statuts) et notifications automatiques</li></ul><h3>Développement Full-Stack</h3><ul><li>Frontend Next.js 14 : Application complète avec App Router et React 18</li><li>Backend Supabase : Architecture PostgreSQL avec RLS, Auth JWT, Storage, Edge Functions</li><li>API Routes : Endpoints Next.js pour orchestration et intégrations</li><li>Interface utilisateur : Composants modernes avec Tailwind CSS + Radix UI</li></ul><h3>Intelligence Artificielle &amp; Automatisation</h3><ul><li>Pipeline IA de traitement de factures :<ol><li>Upload PDF avec interface drag &amp; drop</li><li>OCR automatique via Mistral Vision pour extraction de texte</li><li>Analyse LLM pour validation et extraction de champs structurés</li><li>Validation croisée avec base de données (deals, projets)</li><li>Interface de correction manuelle si nécessaire</li></ol></li><li>Système de notifications : Cron jobs Supabase pour rappels mensuels automatiques</li><li>Intégrations : Slack (notifications interactives), Brevo (email fallback)</li></ul><h3>Stack technique</h3><h3>Frontend</h3><ul><li>Next.js 14 : Framework React avec App Router et Server Components</li><li>React 18 : Hooks personnalisés et composants fonctionnels</li><li>TypeScript : Typage strict pour fiabilité du code</li><li>TanStack Query : Gestion d'état serveur et cache intelligent</li><li>React Hook Form + Zod : Validation de formulaires côté client</li><li>Tailwind CSS + Radix UI : Interface moderne et accessible</li><li>Sonner : Notifications toast avec coloration automatique</li></ul><h3>Backend &amp; Infrastructure</h3><ul><li>Supabase : Backend as a Service complet<ul><li>PostgreSQL : Base de données relationnelle</li><li>Row Level Security (RLS) : Sécurité au niveau des lignes</li><li>Supabase Auth : Authentification JWT avec Custom Claims</li><li>Supabase Storage : Stockage de fichiers PDF</li><li>Edge Functions : Traitement asynchrone serverless</li><li>Cron Jobs : Automatisation des tâches planifiées</li></ul></li></ul><h3>Intelligence Artificielle &amp; Automatisation</h3><ul><li>Mistral AI : Modèle Vision pour OCR et analyse LLM</li><li>Pipeline automatisé : Extraction → Analyse → Validation → Correction</li><li>Slack API : Notifications interactives avec boutons d'action</li><li>Brevo : Service email pour fallback des notifications</li></ul><h3>DevOps &amp; Qualité</h3><ul><li>GitHub Actions : CI/CD automatique</li><li>Vercel : Hébergement frontend avec edge deployment</li><li>Migrations versionnées : Évolution contrôlée du schéma de données</li><li>TypeScript strict : Validation de types à la compilation</li></ul>

✔︎ Conception & Product Design
✔︎ Développement Full-Stack
✔︎ Intelligence Artificielle & Automatisation
✔︎ Prompt Engineering
✔︎ DevOps & Production

Sass

Flow mockup

Groupe Pomona (filiales PassionFroid et EpiSaveurs)

Les filiales PassionFroid et EpiSaveurs du groupe Pomona, leaders dans la distribution alimentaire, traitent quotidiennement des centaines d'appels d'offres clients. Le processus manuel de sélection de produits est extrêmement chronophage et complexe, nécessitant une expertise métier pour :<ul><li>Analyser des spécifications clients détaillées (origine, labels, conditionnement, certifications)</li><li>Rechercher parmi 50 000+ produits du catalogue</li><li>Appliquer les référentiels de prix régionaux (14 RMP au total)</li><li>Optimiser les marges tout en respectant les contraintes clients</li><li>Gérer les acronymes et le vocabulaire technique agroalimentaire</li></ul>L'objectif était de créer un assistant IA capable d'automatiser la recherche et la sélection de produits, réduisant drastiquement le temps de réponse aux appels d'offres tout en améliorant la pertinence des propositions. Architecture RAG avancée<ul><li>Design du système : Conception complète de l'architecture RAG (Retrieval-Augmented Generation)</li><li>Base de données vectorielle : Implémentation de pgvector sur Supabase pour 50 000+ produits</li><li>Stratégie multi-modèles : Orchestration de GPT-4, Mistral Large, Voyage AI et OpenAI Embeddings </li></ul><h3>Développement Full Stack</h3><ul><li>Backend Python : Architecture asynchrone avec LangChain pour l'orchestration IA</li><li>Recherche hybride : Implémentation de la fusion sémantique + textuelle (RRF)</li><li>Gestion métier complexe : Logique de calcul des prix selon 14 référentiels régionaux (RMP)</li><li>Frontend Streamlit : Interface utilisateur complète avec formulaires avancés et éditeur de produits </li></ul><h3>Optimisation &amp; Intelligence métier</h3><ul><li>Prompt Engineering : Création de prompts structurés intégrant le vocabulaire métier agroalimentaire</li><li>Reranking multi-modèles : Implémentation d'algorithmes de reranking pour améliorer la pertinence</li><li>Gestion des acronymes : Base de données dédiée pour la compréhension du jargon métier</li><li>Optimisation des marges : Algorithmes de sélection selon les préférences client et la rentabilité </li></ul>Prompt Engineering - Prompts structurés : Création de prompts intégrant contexte métier, critères de sélection et exemples- Gestion des hallucinations : Validation stricte des réponses IA contre le catalogue réel- Extraction de critères : Analyse automatique des spécifications clients pour extraire les filtres pertinents<h2>Points clés du projet</h2>✅ Architecture RAG avancée (Retrieval-Augmented Generation)✅ 50 000+ produits indexés et recherchables✅ Recherche hybride (sémantique + textuelle + filtres)✅ Multi-modèles IA (GPT-4, Mistral, Voyage AI)✅ Reranking sophistiqué pour pertinence optimale✅ 14 référentiels de prix régionaux automatisés✅ Base de données vectorielle (Supabase + pgvector)✅ Réduction de 70%+ du temps de traitement✅ Interface intuitive (Streamlit)✅ Architecture scalable et production-ready <h2>Technologies IA mises en œuvre</h2>LLM &amp; Orchestration<ul><li>OpenAI GPT-4 (compréhension &amp; génération)</li><li>Mistral Large (traitement alternatif)</li><li>LangChain (orchestration RAG)</li><li>Prompt Engineering structuré</li></ul>Embeddings &amp; Reranking<ul><li>OpenAI Embeddings (vectorisation)</li><li>Voyage AI (embeddings + reranking)</li><li>Reranking multi-modèles</li><li>Fusion RRF (Reciprocal Rank Fusion)</li></ul>Base de données vectorielle<ul><li>PostgreSQL + pgvector</li><li>Full-text search</li><li>Indexation HNSW</li><li>Recherche hybride optimisée</li></ul>Intelligence métier<ul><li>Gestion de 14 RMP régionaux</li><li>Base d'acronymes métier</li><li>Filtrage multi-critères</li><li>Optimisation des marges</li></ul>

Pomona - Système RAG pour automatisation des appels d'offres
Intelligence Artificielle | RAG | SaaS B2B | Agroalimentaire

LLMs / Large language models

Fullstack Development

Assistant IA pour Appels d'Offres Agroalimentaires

St Gobain

Un assistant intelligent capable de retrouver, synthétiser et contextualiser des informations issues de fiches PDF produits, systèmes, documents marketing et juridiques. Le projet s’est structuré autour d’une architecture RAG (Retrieval-Augmented Generation) couplée à un système de chat.<ol><li>Extraction &amp; préparation des documents<ul><li>Traitement de fichiers Excel et CSV (fiches produits, systèmes, docs marketing/juridiques)</li><li>Nettoyage, dédoublonnage, formatage</li><li>Extraction de données structurées à partir des données non structurées</li><li>Découpage des documents en chunks et génération d’embeddings via OpenAI et Voyage AI</li><li>Génération et ajout d’une information de contexte pour chaque chunk.</li></ul></li><li>Indexation &amp; base de données<ul><li>Stockage des chunks enrichis dans Supabase</li><li>Ajout de métadonnées pour affiner les requêtes et résultats</li></ul></li><li>Pipeline de RAG intelligent<ul><li>Génération de requêtes optimisées à partir des questions utilisateurs (via LLM)</li><li>Recherche hybride (sémantique + full-text)</li><li>Reranking des résultats par LLM selon le contexte</li><li>Génération de réponse avec résumé et suggestions additionnelles</li></ul></li><li>Interface utilisateur<ul><li>Frontend réalisé avec Streamlit</li><li>Intégration d’un système de chat avec historique et documents PDF consultables</li><li>Gestion des réponses génériques et reformulations en cas d’ambiguïté</li></ul></li></ol>- Technologies et outils utilisés - Langages / Frameworks / Librairies: - Python - Streamlit - Pandas - Pydantic - Docling - … - Modèles IA : - Embeddings : OpenAI, Voyage AI - Reranking : OpenAI GPT-4 - Architecture technique : - Streamlit pour le déploiement et l’interface utilisateur - Supabase pour la base de données vectorielle (Pgvector) - Système de RAG modulaire - Gestion de l’historique des conversations, reranking, réponses structurées<div class="image-container"><div class="image-row-wrapper"><div class="image-wrapper"><img src="https://cdn.collective.work/cmg7ophnbcsmr5temcuwfb6q6.webp"><div class="image-overlay"></div></div></div></div><div class="image-container"><div class="image-row-wrapper"><div class="image-wrapper"><img src="https://cdn.collective.work/cmg7op47cda1q5seo1je5a2ip.webp"><div class="image-overlay"></div></div></div></div>

SAINT-GOBAIN souhaitait explorer les capacités de l’IA générative pour améliorer l’accès à l’information technique et marketing à destination de ses forces commerciales.

ChatBot  SAINT-GOBAIN (Développement)

Safyr

<h2>Détail de la mission</h2><ul><li>Élaboration de la vision du produit en concertation avec les parties prenantes.</li><li>Coordination des équipes métier pour définir les spécifications de conception en fonction des besoins utilisateur et des exigences réglementaires.</li><li>Définition de la backlog produit et rédaction des user stories en collaboration avec les équipes technique et métier.</li><li>Planification et animation des rituels agile scrum (lancement de sprint, daily meeting, planning poker, rétrospective).</li><li>Mise en place de l'organisation et des processus pour répondre aux exigences réglementaires et aux bonnes pratiques de validation logicielle dans le milieu pharmaceutique (Gamp 5 et 21 CFR).</li><li>Recrutement de nouveaux profils : évaluation, sourcing, conduite d'entretiens et développement de la marque employeur de l'entreprise.</li><li>Partage des avancées de la roadmap, et des nouvelles versions.</li><li>Rédaction et maintien du guide utilisateur en ligne et des documentstechniques.</li><li>Mise en place et réalisation des tests fonctionnels en environnementd'intégration.</li><li>Contribution à la recherche et à l'innovation.</li><li>Établissement et application de la politique de sécurité du systèmed'information (PSSI).</li></ul>

Chez Safyr Solutions en tant qu'associé et consultant CTO, j'ai co-créé un logiciel SaaS B2B pour le contrôle de la contamination dans les salles propres. J’ai élaboré la vision produit en concertation avec les parties prenantes, dirigé et coordonné les équipes métiers et les équipes de développement tout en répondant aux exigences réglementaires et aux pratiques de validation logicielle du secteur pharmaceutique.

Ce projet m'a permis d'affiner mes compétences en gestion de produit, en management d'équipe, en architecture Cloud et en cybersécurité.

Product Strategy

Lyra SaaS (@Safyr)

Printamap

Printamap redéfinit le souvenir sportif en offrant aux aventuriers et sportifs un moyen unique de célébrer leurs accomplissements. Cette plateforme vous permet d'importer vos activités Strava ou vos tracés GPX, de les transformer en élégantes affiches personnalisées, disponible aux formats A4 ou A5, avec ou sans encadrement.

Développement du site Next JS et Firebase. 
Automatisation des processus d'achat et suivi de commande avec Make, Mailjet, Printful et Slack

React

Make

Aradia

- Conception de&nbsp;leur site Internet en collaboration avec l'agence créative Nash&amp;Young- Automatisation de leurs processus internes en utilisant l'outil #**Make

Accompagnement de l’agence de communication lilloise **Aradia (ex. Oulala) dans le cadre du lancement de leur nouvelle marque .

Webflow

Aradia Website

CTO / IA & Fullstack developper

En tant que AI Product Builder Freelance, je conçois et développe des produits numériques innovants qui répondent aux besoins spécifiques de chaque client. Mon objectif est de transformer vos idées en solutions concrètes et performantes.

Mes missions
- Analyse des besoins et cadrage de projet
- Conception et développement
- Gestion de projet
- Conseil technique et stratégique produit
- Support et amélioration continue

Compétences clés :
- Développement full-stack (Next JS , React JS, Node, Supabase)
- Architecture technique 
- Automatisation des processus
- AI générative et LLM
- Gestion de projet
- Leadership technique et management d'équipes
- Software As A Service

CTO as a service / AI Product Builder : J’accompagne les start-ups et PME dans la conception de leurs produits digitaux (SaaS, agents IA, automatisations).

Julien Robidet

CTO / IA & Fullstack developper

About me

Work experience

CTO as a service / AI Product Builder : J’accompagne les start-ups et PME dans la conception de leurs produits digitaux (SaaS, agents IA, automatisations).

Chief Technology Officer

Tech Lead, Dev mobile iOS & Web

Développeur iOS

Développeur Web / Mobile (iOS / ActionScript / HTML5 / CSS3)

Développeur Flash & HTML

Education

Ecole Multimédia (Paris)

DUT SRC Lens

Portfolio

Flow mockup

Combo

Assistant IA pour Appels d'Offres Agroalimentaires

Groupe Pomona (filiales PassionFroid et EpiSaveurs)

ChatBot SAINT-GOBAIN (Développement)

St Gobain

Lyra SaaS (@Safyr)

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Printamap

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