À propos
L'ingénieur derrière le Playbook.
Tout ce qui est publié ici vient de systèmes d'IA qui doivent continuer à fonctionner après la démonstration. Cette page dit qui écrit, ce que je construis et comment je travaille.
Ce que je construis
Avec un parcours mêlant data science, machine learning, direction de R&D et ingénierie backend, je fais le lien entre la recherche en IA et la réalité de la production. Je conçois des systèmes multi-agents autonomes et des workflows d'IA agentique qui résolvent des tâches complexes par l'orchestration et la coordination.
Avec le Model Context Protocol (MCP) et des frameworks comme LangGraph et CrewAI, je construis des systèmes avec état, résilients, qui dépassent le prototype — de l'automatisation de workflows aux pipelines de données et aux déploiements complets, sur une infrastructure Python et FastAPI qui passe à l'échelle.
Stack technique & expertise
Orchestration multi-agents · RAG & architectures vectorielles · Data science & machine learning · Backend de production · MCP & conception d'outils · Automatisation pilotée par objectifs & RPA
Comment je travaille
La production d'abord
Une technique n'entre ici qu'après avoir tenu sur une charge réelle — pas parce qu'un article ou une page éditeur la recommande.
Les modes de défaillance nommés
Chaque leçon dit ce qui casse et pourquoi. Une méthode sans mode de défaillance documenté n'a pas assez servi.
Ouvert par défaut
Les outils sur lesquels je m'appuie sont publiés, documentés et gratuits : ToolOps et Guardsman.
Des sources, pas des affirmations
Chaque leçon se termine par ses sources primaires : toute affirmation peut être remontée à son origine.
Contact
Un système à construire ?
Si vous montez un pipeline RAG, un workflow d'agents IA ou une intégration MCP et que vous voulez comparer vos notes, échanger des idées, ou simplement éviter les erreurs que j'ai déjà faites — écrivez-moi.
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