AI Engineer et Software Engineer, passionné de tech.
Je m'appelle Pierre Chaumont, AI Engineer basé à Bordeaux. Je conçois et déploie des solutions locales, open source et auto-hébergées, qui allient robustesse technique et utilité métier. Je construis des API d'extraction documentaire, des chatbots connectés à la documentation interne (RAG), des agents outillés qui pilotent des services en langage naturel et des pipelines de traitement de données à grande échelle.
À propos
Qui je suis.
Quelques lignes sur mon parcours et ma façon de travailler.
AI Engineer spécialisé en software engineering, basé à Bordeaux, je conçois et déploie des solutions locales, via l'open source et l'auto-hébergé, alliant robustesse technique et utilité métier. Mon parcours m'a conduit à créer des API d'extraction documentaire, des chatbots connectés à la documentation interne (RAG), des agents outillés et des pipelines de traitement de données à grande échelle, tout en contribuant à la mise en production de systèmes IA utilisés quotidiennement. Diplômé d'un Master en IA & Big Data, j'accorde une importance particulière à la clarté, à la qualité du code et à la collaboration entre profils techniques et métiers. Curieux et rigoureux, j'aime transformer des idées complexes en produits simples, fiables et compréhensibles.
Projets
J'aime construire des choses.
Voici quelques-uns des projets sur lesquels j'ai travaillé.
Bibliothèque Python qui empêche les données personnelles d'atteindre un modèle de langage, sans rien casser dans l'application. Les PII sont détectées (regex, NER ou un autre LLM) puis remplacées par des placeholders stables, si bien que john.doe@example.com devient <<EMAIL:1>>. Le modèle ne travaille que sur du texte dé-identifié, et les vraies valeurs sont réinjectées dans la réponse, sans que l'utilisateur voie jamais la dé-identification. Un outil appelé par l'agent reçoit la valeur réelle, quand le LLM qui décide de l'appeler ne voit que le placeholder. Autour de la bibliothèque gravitent une API d'inférence, un hub, une application de démonstration et un design system.
Système de clés d'API sécurisé et prêt pour la production, agnostique du framework. Stratégies de hachage interchangeables (Argon2, bcrypt ou la vôtre), persistance au choix (SQLAlchemy, en mémoire, dépôt sur mesure) et couche de cache optionnelle (aiocache, Redis). Intégrations fournies pour FastAPI, Litestar, Django et Quart, plus une CLI Typer pour la gestion des clés. Anciennement fastapi-api-key.
Bibliothèque qui fait jouer un LLM aux échecs, en exploitant le fait qu'un modèle sait reproduire le format PGN d'une partie. Elle fournit de quoi mener des expériences, modifier le PGN en cours d'inférence et instrumenter les parties. Le point de départ était de vérifier si ChatGPT tient réellement une partie de 80 coups sans coup illégal.
Chatbot pour dialoguer avec des PDF via un système RAG qui ne fournit au modèle que les extraits pertinents du document. Une mémoire de conversation est intégrée, ce qui permet de longues discussions avec un même document.
Bot de pêche pour World of Warcraft, entièrement automatique. Les clics et mouvements de souris se font dans le jeu, sans aucune intervention humaine. Une page web permet de suivre en direct ce que le bot est en train de faire.
Le jeu de la vie de Conway, rendu en temps réel avec Pygame. Une grille de cellules dont les règles de naissance et de mort font émerger planeurs, oscillateurs et structures stables en quelques lignes de code.
Python
Pygame
Compétences
Ce que j'utilise.
Les outils que je pratique au quotidien, et ce qu'il y a autour.
Langages et frameworks
PythonFastAPILitestarPyTorch
IA et LLM
LangChainLangGraphQdrantLangfuse
Infrastructure
DockerDocker SwarmKubernetesMLflowGitOVH Cloud
Méthodes
Méthodologie agileManagement de projet SIGamification
À côté
Échecs en clubGuitareVoyages
Langues
Français, Langue maternelleAnglais, Professionnel (TOEIC)
Parcours
Mon changelog.
Le parcours, les diplômes et quelques titres au passage.
2025
AI Engineer chez FIDUCIAL Expérience
janv. 2025 à aujourd'hui ·
1 an 9 mois
Conception d'une API de traitement de documents non structurés, avec parsing, classification et extraction. Elle tourne en production autour de 20 000 requêtes par mois sur des documents notariaux. Industrialisation d'un socle RAG commun, décliné en chatbots métier pour les notaires, garagistes, pharmaciens et les autres activités du groupe. Conception d'une API d'orchestration de LLM sur modèles locaux, avec gestion du contexte et mémoire persistante, et développement d'agents outillés qui pilotent des services et des briques data en langage naturel, comme Matomo ou Supabase. Mise en place de la plateforme d'observabilité qui va avec.
2024
Certification « AI-Powered Software and System Design » Certification
Certification DeepLearning.AI validant la conception d'architectures logicielles assistée par l'IA, la création et l'optimisation de bases de données avec l'aide de LLM, et l'application de patrons de conception avancés.
Data Scientist chez Arkema, en freelance Expérience
oct. 2023 à mai 2025 ·
1 an 8 mois
Mission menée en parallèle des postes chez Scalian puis FIDUCIAL, avec l'accord de l'employeur et hors temps de travail. Développement de pipelines de données et d'outils d'IA, avec suivi de la qualité et livraison dans des délais courts.
Data Scientist chez Scalian Expérience
nov. 2023 à mai 2024 ·
7 mois
Au sein d'une équipe data de cinq personnes, conception et industrialisation d'un pipeline d'OCR pour extraire de manière structurée les données de millions de plans cadastraux manuscrits, avec la responsabilité de la mise en production. Développement de plusieurs systèmes à base d'IA déployés sur une infrastructure cloud, dont un chatbot d'analyse de projets GitLab, la génération automatique de tests unitaires et la simulation de pollution urbaine.
2021
Data Scientist chez Arkema, en alternance Expérience
sept. 2021 à sept. 2023 ·
2 ans 1 mois
Au service achat, développement de modèles prédictifs d'évolution des prix fournisseurs, connectés à des tableaux de bord Power BI. Création d'une bibliothèque Python automatisant les workflows ETL SAP derrière une interface graphique. Développement d'une application web de questionnaires intégrée à Microsoft Teams et pilotée par les données d'interaction.
Master IA & Big Data, ESGI Formation
sept. 2021 à juin 2023 ·
1 an 10 mois
Deep learning, traitement automatique de la langue, apprentissage par renforcement, BI et Big Data, Spark et programmation fonctionnelle, cloud et automatisation pour le machine learning, gestion de projet SI et méthodologie agile.
Développeur web à l'Université Claude Bernard Lyon 1 Expérience
févr. 2021 à avr. 2021 ·
3 mois
Développement d'une application web de gestion de tickets et de réservation de créneaux sur un spectromètre.
2020
Bachelor Chef de projet architecture des logiciels, ESGI Formation
sept. 2020 à juin 2021 ·
10 mois
Scripting Python, C et Java avancés, API Node.js, frontend Angular, tests unitaires, algorithmique avancée, conception de bases de données relationnelles, intelligence artificielle, Linux et gestion de projet agile.
2019
Vice-champion junior du Championnat Régional Jeune Distinction
Échecs, C.R.M.L.E. Le jeu est resté, puisque le projet Bresse fait jouer un LLM aux échecs et que chess_pytorch_ai cherche à en faire jouer un réseau de neurones.
Vice-champion junior du Championnat de Ligue ARA Distinction
Échecs, Ligue ARA.
2018
BTS Services informatiques aux organisations Formation
sept. 2018 à juin 2020 ·
1 an 10 mois
Bases du développement logiciel, des réseaux et de la gestion des systèmes d'information.
Retours
Ce qu'on en dit.
Avis de fin de mission et recommandations de personnes avec qui j'ai travaillé.
Avis de fin de mission
Je recommande vivement Pierre pour toute opportunité dans le domaine de la Data et de l'Intelligence Artificielle. Pierre a démontré des compétences exceptionnelles dans ces domaines, alliant une solide compréhension théorique à une application pratique remarquable. De plus, Pierre a toujours fait preuve d'un grand professionnalisme, d'une excellente éthique de travail et d'une volonté constante d'apprendre et de s'améliorer.
J'ai pu travailler aux côtés de mon collègue sur divers projets open source, cela a été une super expérience. Pierre a un profil Data Scientist avec une bonne appétence en ingénierie logicielle, maniant Git, CI/CD, Docker, et le cloud. Sa rigueur dans l'application de pratiques de développement garantit une bonne pérennité de travail. Avec un bon esprit de collaboration et un bon dévouement pour l'open source.
Gabriel P., Data Scientist ·
21 nov. 2024 · Malt
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