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Confiez votre projet à Yousef
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👨💻 Ingénieur IA/ML & Data Scientist, Docteur en Intelligence Artificielle (Sorbonne).
Je conçois et développe des solutions IA fiables et responsables : assistants multi-agents basés sur LLMs, outils d’audit RGPD pour pipelines ML, modèles prédictifs (finance, données textuelles, imagerie).
✅ Expertise : LLMs, IA générative, ML/Deep Learning, RAG, NLP, audit et conformité IA.
✅ Stack : Python, PyTorch, LangChain, LangGraph, Scikit-learn, AWS, Docker, SQL.
J’accompagne startups, entreprises et laboratoires dans leurs projets IA – de la recherche appliquée au déploiement en production – avec une approche éthique et orientée impact.
Ce projet a été développé pour rendre la conformité réglementaire plus accessible et plus intelligente grâce à un système LLM multi-agents orchestré avec LangGraph. Ce système comprend un agent de dialogue pour collecter interactivement des informations structurées auprès des utilisateurs, un agent d'analyse de conformité qui évalue les risques potentiels à partir de documents à l'aide de la recherche et de la synthèse vectorielles, et un nœud coordinateur pour gérer les flux de travail et les points de décision. Les agents fonctionnent au sein d'une architecture graphique, offrant modularité, flexibilité et prise de décision par IA explicable. Le flux de travail commence par l'engagement interactif des utilisateurs, passe par la validation et l'analyse des risques, et génère des recommandations de conformité exploitables. Le système prend également en charge l'intégration locale de LLM via LM Studio et Ollama, avec des améliorations futures prévues pour le raisonnement symbolique, les domaines de conformité spécialisés et les tableaux de bord web pour un reporting permanent.
Ce projet a été développé pour répondre au besoin croissant de conformité réglementaire des pipelines d'IA/ML. L'outil effectue des audits automatisés des pipelines d'IA déployés sur AWS, vérifiant les exigences clés du RGPD telles que la résidence, la traçabilité, l'équité et l'explicabilité des données. Utilisant Python, l'outil intègre les services AWS (comme S3 et SageMaker Clarify) et SHAP pour une IA explicable. Chaque contrôle de conformité a été soigneusement mis en œuvre pour évaluer les pipelines et fournir des informations exploitables. De plus, un tableau de bord interactif a été créé avec Streamlit pour permettre aux utilisateurs de visualiser les résultats d'audit et d'explorer intuitivement les métriques du modèle. Le projet met l'accent sur la reproductibilité et la transparence, grâce à une conception modulaire facilitant l'intégration de règles de conformité supplémentaires, de modèles NLP et d'analyses de risques avancées.