Ilyas Ouhnine RAG · Intelligence documentaire

Références

Ce qui a été construit, dans quelles contraintes, et ce que je referais autrement.

BidTender — SaaS multi-tenant
RAG citable sur des documents qui cassent les pipelines

Un dossier de consultation marocain arrive en dix à trente fichiers — PDF, Word, Excel, plans AutoCAD — en français et en arabe, souvent scannés, jusqu’à 3 592 pages pour un seul marché. J’ai construit le système qui les lit, avec chaque valeur extraite rattachée à l’extrait de texte qui l’a produite.

4 h → 40 mindépouillement d’un dossier · 10 → 30 dossiers/mois, effectif constant
Leyton — mission de conseil
Personnalisation temps réel avec un pipeline de personas RAG

Une plateforme cosmétique recommandait par segments figés, en ignorant tout le texte qu’elle possédait déjà. Passage à une recommandation par personne, en temps réel, construite sur de la récupération documentaire — et explicable par l’équipe métier.

+15 %taux de conversion · −20 % de cycle d’analyse
Chemin du Roi — plateforme industrielle
Jumeau numérique d’une unité de méthanisation

Cinq flux temps réel hétérogènes, cinq protocoles, cinq notions du temps — unifiés en une plateforme sur laquelle des ingénieurs d’exploitation prennent des décisions tous les matins.

5 → 1protocoles unifiés · OPC UA · Modbus · MQTT · SFTP · API
Lbassi · Wadrari
Deux produits mobiles conçus, construits et publiés en solo

Ce que ces deux applications prouvent tient en un mot : je finis. Un client qui confie un système documentaire craint de recevoir un notebook impressionnant et rien qui tourne.

En distributionpas en prototype · Kotlin · Expo · Supabase RLS