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Lilian DelaveauLD

Lilian Delaveau

Fractional CTO & AI Architect (Agents/RAG/LLMOps)

€1,200/day
Paris, FR
8-15 years

Average response time: 1 hour

About Lilian

Architecte IA & CTO fractionné spécialisé dans le passage des projets GenAI du prototype à la production.

J’aide startups, PME et directions techniques à concevoir, industrialiser et gouverner des systèmes IA réellement utilisables : agents IA, automatisation de workflows métier, RAG / GraphRAG, pipelines de données, LLMOps, évaluation, monitoring, sécurité et infrastructure cloud.

Domaines de compétence :
- Agents IA & automatisation métier : orchestration d’outils, workflows multi-étapes, API, n8n / Make / Zapier quand pertinent, human-in-the-loop, intégration aux systèmes existants.
- RAG avancé & systèmes de connaissance : bases vectorielles, GraphRAG, structuration de corpus, retrieval multi-hop, reranking, évaluation de la qualité des réponses.
- LLMOps / MLOps GenAI : mise en production, observabilité, évaluation continue, gestion des coûts LLM, routage multi-modèles, Docker / Kubernetes / AWS, pipelines robustes.
- Gouvernance IA & sécurité : cadrage des risques, conformité opérationnelle, AI Act, traçabilité, guardrails, protection contre les usages non maîtrisés, supervision des systèmes IA en production.

Exemples de missions réalisées :
- système d’analyse et de modération automatisée d’avis clients à grande échelle ;
- pipelines de data mining et structuration de données web pour une grande marque internationale ;
- architectures d’agents LLM et scaffolding décisionnel pour automatiser des workflows opérationnels ;
- audit de maturité IA, roadmap GenAI et accompagnement de dirigeants / équipes techniques.
  • French

    Native or bilingual

  • English

    Native or bilingual

Can work on-site
Paris (up to 50km)

Experience

  • Korbak
    Conférencier / Formateur LLMOps / Missions de conseil GenAI
    CONSULTING AND AUDITS
    November 2023 - Today (2 years and 7 months)
    Paris, France

    Accompagnement de startups, PME, directions techniques et équipes dirigeantes dans la conception, l’industrialisation et la gouvernance de systèmes d’IA générative en production.


    Mes missions couvrent le cadrage stratégique, l’architecture technique, le choix de stack, la mise en production, l’évaluation, la sécurité, la gouvernance et l’accompagnement des équipes.

    Interventions principales :
    - audit de maturité IA, identification des cas d’usage et construction de roadmaps GenAI ;
    - conception d’architectures agents IA, RAG / GraphRAG, pipelines de données et automatisation métier ;
    - accompagnement CTO / direction technique sur les arbitrages build vs buy, cloud, coûts LLM, sécurité et scalabilité ;
    - mise en place de pratiques LLMOps / MLOps GenAI : évaluation, monitoring, observabilité, routage multi-modèles, supervision humaine ;
    - cadrage gouvernance IA : AI Act, traçabilité, guardrails, usages autorisés, risques de sécurité, conformité opérationnelle ;
    - formation et acculturation de dirigeants, équipes produit et équipes techniques aux impacts concrets de l’IA générative.

    Exemples de missions :
    - architecture d’un système de modération automatisée d’avis clients à grande échelle ;
    - pipelines de data mining et structuration de données web pour une grande marque internationale ;
    - accompagnement de dirigeants sur stratégie IA, gouvernance, adoption interne et feuille de route produit ;
    - conception de systèmes d’agents LLM connectés à des outils métier pour automatiser des workflows opérationnels.
    LLMOps AI Architecture Formation Conférencier MLOps
  • MIAKITO
    Founder & CTO / Architecte IA / LLMOps (Agents, RAG & infra de production)
    RESEARCH
    February 2023 - Today (3 years and 4 months)
    Paris, France

    Création et développement d’une activité dédiée à la conception de systèmes d’IA générative appliqués à l’automatisation métier, au retrieval avancé et à l’orchestration d’agents LLM.

    MIAKITO est un laboratoire produit et technique pour développer des briques réutilisables autour des architectures LLM en production : agents, RAG / GraphRAG, bases vectorielles, pipelines de données, modération automatisée et workflows d’automatisation.

    Travaux principaux :
    - conception d’architectures LLMOps et de pipelines d’agents connectés à des outils métier ;
    - expérimentation de systèmes de mémoire, orchestration d’outils, retrieval multi-hop et GraphRAG ;
    - structuration et exploitation de corpus textuels volumineux ;
    - mise en place de systèmes de classification et de modération automatisée ;
    - développement de pipelines de data mining sur contenus clients, données produits et données web ;
    - conception de briques d’évaluation pour mesurer la qualité des réponses, la robustesse et les erreurs des systèmes LLM.
    LLMOps MLOps GraphRAG RAG Langchain
  • Immersive Therapy
    Founder & CTO, medtech, traitement du signal & produit numérique
    MEDICAL
    November 2017 - March 2021 (3 years and 4 months)
    Rennes, France

    Fondateur et directeur technique d’une startup medtech développant une solution numérique pour patients souffrant d’acouphènes chroniques.

    J’ai piloté l’ensemble du cycle produit et technique : vision produit, architecture logicielle, algorithmes de traitement du signal, application patient, backend, expérimentation clinique exploratoire et itérations avec les utilisateurs.

    Responsabilités principales :
    - définition de la stratégie produit et de la roadmap technique ;
    - conception de l’architecture logicielle et backend ;
    - développement d’algorithmes de traitement et synthèse de signaux audio thérapeutiques ;
    - modélisation personnalisée des profils auditifs et caractéristiques d’acouphènes ;
    - conception d’un moteur d’inférence permettant d’adapter dynamiquement les protocoles de stimulation sonore ;
    - pilotage des expérimentations produit, des itérations utilisateurs et des arbitrages techniques.

    Cette expérience fondateur/CTO nourrit aujourd’hui mon approche des projets IA : construire des systèmes utiles, robustes, compréhensibles par les équipes métier, et capables de passer du prototype à l’usage réel.
    Traitement du signal Machine learning Application Mobile Python

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    Centrale Paris
    2018
    Diplôme d'ingénieur Majeure Système Embarqués et Réseaux Options Réseaux de Neurones, Algorithmes Génétiques et Intelligence Artificielle
  • Classes préparatoires aux grandes écoles (CPGE), MP*
    CPGE Lycée Pothier
    2014
    Classes préparatoires aux grandes écoles (CPGE) MPSI / MP*

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