Je suisAlexis Balayre

Ingénieur IA spécialisé en IA vocale temps réel, systèmes LLM et ML en production. Je construis Lia Live AI, la plateforme d'interprétation IA en temps réel d'Acolad, à Paris.

Qui suis-je ?

Nom : Alexis Balayre

Nationalité : Française

Localisation : Paris, France

Diplômes : Diplôme d'ingénieur de l'ISEP | MSc in Computational and Software Techniques in Engineering, Cranfield University

Spécialisations : IA vocale temps réel | Systèmes LLM | Systèmes agentiques | ML en production | Génie logiciel

Poste : Ingénieur IA chez Acolad, où je construis Lia Live AI

Ingénieur IA spécialisé en IA vocale temps réel, systèmes LLM et ML en production, avec une double formation en génie logiciel et en science des données. Je conçois, construis et exploite des systèmes d'IA de bout en bout, de l'architecture au déploiement. Chez Acolad, je construis Lia Live AI, notre plateforme d'interprétation IA en temps réel : de la parole en entrée, de la parole interprétée en sortie en moins d'une seconde, dans plus de 80 langues. Cela couvre les pipelines d'ASR en streaming, de traduction par LLM et de TTS, le backend distribué derrière les sessions en direct, le routage multi-fournisseurs et le cadre d'évaluation qui tranche chaque choix de modèle sur la qualité et la latence. Prochaines étapes : fine-tuning, optimisation de l'inférence et déploiement sur appareil. Auparavant, j'ai appliqué le NLP et l'IA générative (RAG, GraphRAG) chez Dassault Systèmes et mené des recherches en apprentissage profond avec Airbus sur la vision par ordinateur pour le ravitaillement autonome des avions. Je construis aussi en open source, surtout de l'outillage et des pipelines IA. Et la sécurité de l'IA me tient à cœur : à mesure que ces systèmes gagnent en autonomie et manipulent des données plus sensibles, les rendre dignes de confiance compte autant que les rendre performants.

Expériences

  • Logo Acolad

    Ingénieur IA chez Acolad

    Sept. 2025 - Aujourd'hui

    Acolad est un leader mondial des solutions linguistiques et de contenu, présent dans 25 pays. En tant qu'ingénieur IA, je construis Lia Live AI, la plateforme d'interprétation IA en temps réel d'Acolad, dont je suis responsable de bout en bout, de la recherche appliquée sur la parole jusqu'à l'infrastructure de production.

    - Je construis les pipelines vocaux temps réel : transcription en streaming, traduction par LLM et synthèse vocale en streaming, pour livrer une parole interprétée en moins d'une seconde dans plus de 80 langues, en modes consécutif et simultané.
    - Je conçois le backend distribué derrière les sessions multilingues en direct : une API sans état, un moteur à affinité de session qui exécute les pipelines audio et une passerelle qui arbitre chaque appel aux fournisseurs, avec un contrôle d'admission pour que des sessions temps réel avec état montent en charge horizontalement sur WebRTC, la téléphonie et WebSocket.
    - Je suis responsable de la couche IA : routage piloté par configuration entre Deepgram, OpenAI, Gemini et Gradium, traduction ancrée dans la conversation en cours et les glossaires clients, plus des fonctions agentiques qui font remonter clarifications et contexte culturel.
    - Je construis le cadre d'évaluation qui tranche chaque choix de modèle et de fournisseur, en notant qualité et latence comme une métrique unique face au délai mesuré d'un interprète humain.
    - Je fais tourner le service en production : réponse aux incidents, observabilité OpenTelemetry et Datadog, authentification multi-tenant, effacement conforme au RGPD et facturation avec attribution des coûts par appel, plus la plateforme d'ingénierie qui va avec (conception pilotée par ADR, revue de code par LLM en CI).
    - Je pilote la prochaine génération de la plateforme : fine-tuning de modèles vocaux, optimisation de l'inférence et déploiement sur appareil.

  • Logo Dassault Systèmes

    Data Scientist chez Dassault Systèmes

    Janv. 2025 - Juil. 2025

    Dassault Systèmes, « The 3DEXPERIENCE Company », donne aux entreprises et aux particuliers des univers virtuels pour imaginer des innovations durables. En tant que Data Scientist, j'ai travaillé au sein de l'équipe Industry Market Intelligence - Corporate Strategic Planning pour automatiser et optimiser les processus de données, afin de produire des analyses stratégiques et d'éclairer la prise de décision.

    - Accélération du reporting stratégique et de la veille de marché en automatisant les flux de données et en analysant des jeux de données à grande échelle (des millions d'enregistrements) avec Python et SQL.
    - Conception et mise en œuvre de solutions fondées sur les données, combinant web scraping, traitement automatique du langage (topic modelling, analyse de sentiment) et IA générative (LLM, RAG, GraphRAG) pour extraire des informations de données structurées et non structurées.
    - Construction et maintenance d'outils de veille concurrentielle et de suivi pour appuyer les décisions de la direction et renforcer le positionnement de Dassault Systèmes dans ses secteurs d'activité.

  • Logo Sidetrade

    Data Engineer freelance chez Sidetrade

    Oct. 2024 - Nov. 2024

    Sidetrade est une plateforme SaaS de référence, dopée à l'IA, qui aide les entreprises à améliorer leur besoin en fonds de roulement et leur trésorerie en optimisant la gestion de la relation client et en automatisant les processus financiers.

    - Définition de l'architecture et des flux de données d'une solution automatisée de reporting de l'empreinte carbone, pour réduire le travail manuel et accélérer la production des rapports.
    - Conception de l'intégration des données de NetSuite, Egencia, Eurécia et Navan dans Power BI, pour des tableaux de bord dynamiques en temps réel avec des analyses exportables.
    - Proposition d'une solution ETL sur Microsoft Fabric pour fluidifier le traitement des données structurées et non structurées.
    - Projet interrompu en cours de mise en œuvre pour des contraintes de confidentialité des données liées au RGPD.

  • Logo Cranfield University

    Étudiant-chercheur à Cranfield University

    Mai 2024 - Sept. 2024

    Mémoire de master en collaboration avec Airbus, soutenu par UK Research and Innovation (UKRI) et l'Aerospace Technology Institute (ATI), consacré à l'amélioration de l'efficacité et de la précision des systèmes automatisés de ravitaillement au sol pour les aéroports intelligents. Développement d'un cadre d'apprentissage automatique combinant le modèle de détection d'objets YOLOv10 et un modèle séquentiel d'apprentissage profond proposé pour l'occasion (SizPos-GRU), afin de prédire avec précision la position future de la trappe de ravitaillement d'un avion commercial dans un flux vidéo.

  • Logo Garage ISEP

    Vice-président du Blockchain Lab de Garage ISEP

    Sept. 2022 - Sept. 2023

    Garage ISEP est l'association étudiante de l'ISEP dédiée aux technologies (Blockchain, Intelligence Artificielle, ...). Organisation d'ateliers et de conférences pour apprendre et maîtriser les technologies Blockchain.

  • Logo CoinShares

    Développeur Blockchain chez CoinShares

    Sept. 2022 - Janv. 2023

    CoinShares est la plus grande et la plus ancienne société d'investissement en crypto-actifs d'Europe, avec plusieurs milliards de dollars d'actifs sous gestion. Au sein de l'équipe DeFi, j'ai contribué à construire un outil décentralisé de gestion d'actifs, une expérience concrète de la finance décentralisée.

Projets

Aperçu du projet Pupitre : plan de contrôle pour des sessions Claude Code en parallèle

Pupitre : plan de contrôle pour des sessions Claude Code en parallèle

Une CLI pour faire tourner de nombreuses sessions Claude Code en parallèle sans perdre la trace du code qu'elles écrivent. Chaque agent travaille dans son propre worktree git, sous une spécification de tâche dont le périmètre est imposé par un hook avant qu'une seule modification n'atterrisse. Un radar de conflits signale les sessions qui touchent les mêmes fichiers, et chaque merge passe par une gate : build, tests, lint, audit de périmètre, puis deltas de dette technique (duplication, code mort, complexité, couverture) mesurés contre une référence qui ne fait que se resserrer. Les raccourcis sont refusés ou inscrits dans un registre de dette avec une condition de revue, et chaque merge produit un compte rendu de décision. Une session « chef d'orchestre » optionnelle planifie et pilote les workers, mais le merge reste entre les mains de l'humain. Pupitre est construit avec Pupitre : ses propres PR passent par sa propre gate.

  • TypeScript
  • Node.js
  • Claude Code
  • Git Worktrees
  • tmux
  • CLI
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Aperçu du projet agentspine : une seule configuration d'agent pour tous les assistants de code

agentspine : une seule configuration d'agent pour tous les assistants de code

Un scaffolder npm (npx agentspine) qui écrit une seule fois conventions, skills et hooks bloquants dans .agents/ et branche Claude Code, Codex, opencode, Mistral Vibe et Cursor pour les lire, afin que cinq outils cessent de diverger dans cinq répertoires de configuration. Les politiques de hooks partagées sont écrites une fois, et un adaptateur par outil parle le protocole de chaque hôte. Une commande doctor vérifie que chaque blocage a bien pris effet. Des packs de skills optionnels ajoutent le TDD, le diagnostic, la planification, une revue de code multi-agents en six axes et une revue de PR dans GitHub Actions où le modèle n'a aucun accès en écriture à la PR. Le résultat est du Markdown et du shell POSIX, donc utilisable dans n'importe quelle stack.

  • TypeScript
  • npm
  • Claude Code
  • Codex
  • Cursor
  • Agent Skills
  • GitHub Actions
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Aperçu du projet Claude Code Config : cadre de développement agentique

Claude Code Config : cadre de développement agentique

Un modèle de configuration Claude Code indépendant de la stack, qui transforme le codage agentique en un flux de travail reproductible et relu : mémoire projet en couches (AGENTS.md + CLAUDE.md), règles de conventions par chemin, 34 skills, 12 sous-agents et 7 hooks shell déterministes qui imposent des contrôles qu'aucun modèle ne peut contourner, comme la quality gate, le nommage des fichiers et l'interdiction de commiter sur main. Il embarque aussi une revue de PR multi-agents dans GitHub Actions : six relecteurs rapportent et un validateur réfute les conclusions faibles. Un script de publication écrit ensuite le résultat, si bien que le modèle n'a aucun canal d'écriture vers la PR. Lancer /adapt-to-project l'adapte à n'importe quel dépôt. Ce portfolio tourne dessus.

  • Claude Code
  • MCP
  • Git Worktrees
  • Shell / Bash
  • GitHub Actions
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Aperçu du projet AI Daily Summary : pipeline d'actualité IA auto-hébergé

AI Daily Summary : pipeline d'actualité IA auto-hébergé

Un pipeline auto-hébergé qui lit l'actualité IA du jour à votre place. Il ingère les newsletters Gmail, les flux RSS, les tendances GitHub et des crawls web, enrichit chaque article avec Gemini (pertinence, catégorie, résumé, tags, embeddings), écarte les quasi-doublons par similarité vectorielle dans PostgreSQL + pgvector, et envoie chaque jour une newsletter HTML avec une rubrique Release Radar et un briefing audio en pièce jointe. Il envoie des alertes instantanées à la sortie d'un nouveau modèle et suit les évolutions des classements publics de modèles. Un tableau de bord React, une API REST, un point d'accès de chat sur vos propres données et un serveur MCP s'appuient sur la même base, avec planification, reprises sur erreur et tests en CI.

  • Python
  • FastAPI
  • Gemini
  • PostgreSQL + pgvector
  • MCP
  • React
  • Docker
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Aperçu du projet AuraHelpdeskGraph : chatbot de support GraphRAG

AuraHelpdeskGraph : chatbot de support GraphRAG

Un chatbot de support qui s'appuie sur des LLM locaux, la recherche par similarité vectorielle et des graphes de connaissances pour fournir une assistance contextuelle, en retrouvant et en présentant des solutions issues de l'historique des tickets de support.

  • Python
  • Graph Database (Neo4j)
  • Streamlit
  • openai python client
  • function calling
  • GraphRAG
  • Ollama
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Aperçu du projet RagDocs : chatbot RAG pour la documentation technique

RagDocs : chatbot RAG pour la documentation technique

RagDocs est un outil open source pour interroger de la documentation technique avec des LLM locaux. Il indexe les documents dans une base vectorielle Milvus et répond aux questions par génération augmentée par récupération (RAG), de sorte que la documentation reste privée et que les requêtes ne coûtent aucun appel d'API externe. Construit avec Next.js, FastAPI, LlamaIndex et Ollama, et déployable via Docker.

  • Python
  • Vector Database (Milvus)
  • Next.js
  • FastAPI
  • LLamaIndex
  • Ollama
  • Docker
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Aperçu du projet Base de connaissances sur les modèles vocaux

Base de connaissances sur les modèles vocaux

Une base de connaissances sélective et assumée sur l'IA vocale open source, organisée par domaine : ASR, TTS, speech-to-speech, speech LLMs et diarisation. Chaque domaine couvre les outils et bibliothèques, les modèles notables, les jeux de données, les benchmarks et classements, l'inférence et son optimisation, les recettes de fine-tuning et de RL, et les articles clés. C'est la liste de lecture derrière mon travail quotidien sur la traduction vocale en temps réel.

  • ASR
  • TTS
  • Speech-to-Speech
  • Speech LLMs
  • Diarization
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Aperçu du projet Base de connaissances sur les agents

Base de connaissances sur les agents

Le pendant de la base vocale pour les agents LLM : frameworks et orchestration multi-agents, protocoles (MCP, A2A, tool calling), mémoire et gestion du contexte, harnais d'évaluation et classements, et sécurité (garde-fous, sandboxing, permissions). Même structure que la base vocale, avec un guide de contribution et des règles de curation.

  • Agent Frameworks
  • MCP
  • A2A
  • Agent Evals
  • AI Safety
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Aperçu du projet Mémoire de master : prédiction de la position future de la trappe de ravitaillement sous pression des avions commerciaux

Mémoire de master : prédiction de la position future de la trappe de ravitaillement sous pression des avions commerciaux

Ce mémoire développe un cadre d'apprentissage profond pour prédire la position future des trappes de ravitaillement des avions, afin d'améliorer les systèmes de ravitaillement automatisés. L'approche associe un modèle YOLOv10 affiné pour la détection au modèle séquentiel proposé « SizPos-GRU », qui capture les relations temporelles et spatiales entre les images d'une vidéo grâce à une architecture encodeur-attention-décodeur. Les résultats montrent que SizPos-GRU surpasse les autres modèles, avec une erreur de déplacement moyenne (ADE) de 4,28 % et une erreur de déplacement finale (FDE) de 9,18 % lorsqu'il utilise 30 images passées pour prédire 60 images futures. Avec 15 images passées pour en prédire 30, le modèle atteint une ADE de 2,15 % et une FDE de 4,83 %. Ces résultats montrent une amélioration significative de la précision des prédictions et confirment l'efficacité du cadre pour automatiser et améliorer les opérations de ravitaillement.

  • Python
  • PyTorch Lightning
  • OpenCV
  • OpenAI API
  • Label Studio
  • Docker
  • YOLOv10
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Aperçu du projet GPTAggregator

GPTAggregator

GPTAggregator est une application Python qui offre une interface unifiée pour dialoguer avec divers grands modèles de langage (LLM) via leurs API respectives. Le projet est conçu pour être simple d'usage et facile à étendre, ce qui en fait un outil puissant pour les développeurs, les chercheurs et toute personne souhaitant exploiter les capacités des grands modèles de langage. GPTAggregator permet de passer sans rupture d'un modèle à un autre au sein d'une même conversation, de centraliser le stockage des conversations, d'optimiser automatiquement les messages, et bien plus encore.

  • Python
  • Streamlit
  • Hugging Face Transformers
  • OpenAI API
  • MistralAI API
  • Anthropic API
  • Groq API
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Aperçu du projet Résumé de réunions par IA

Résumé de réunions par IA

AI-Powered Meeting Summarizer est une application Gradio qui convertit les enregistrements audio de réunions en transcriptions et en produit des résumés concis, avec whisper.cpp pour la conversion audio vers texte et Ollama pour le résumé. Idéal pour extraire rapidement les points clés, les décisions et les actions à mener d'une réunion.

  • Python
  • Gradio
  • whisper.cpp
  • Ollama
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Aperçu du projet Projet de groupe : apprentissage profond pour la modélisation de la turbulence

Projet de groupe : apprentissage profond pour la modélisation de la turbulence

Ce projet porte sur l'intégration innovante de l'apprentissage automatique à la mécanique des fluides numérique (CFD) pour dépasser les limites des modèles de turbulence classiques. En combinant des réseaux de neurones informés par la physique (PINN) et l'identification parcimonieuse de systèmes dynamiques non linéaires (PySINDy), nous cherchons à améliorer la précision et l'efficacité des simulations d'écoulements turbulents. Cet effort interdisciplinaire mobilise le calcul haute performance pour transformer la modélisation prédictive de la dynamique des fluides.

  • Python
  • PyTorch Lightning
  • PySINDy
  • PINN
  • HPC
  • AWS
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Aperçu du projet Détection d'anomalies sur radiographies thoraciques avec Faster R-CNN

Détection d'anomalies sur radiographies thoraciques avec Faster R-CNN

Ce projet met en œuvre le modèle Faster R-CNN avec un backbone ResNet-50, implémenté avec PyTorch Lightning, pour détecter et localiser des anomalies thoraciques sur des radiographies du thorax.

  • Python
  • PyTorch Lightning
  • Faster R-CNN
  • ResNet-50
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Aperçu du projet Analyse des données COVID-19 avec Apache Spark

Analyse des données COVID-19 avec Apache Spark

Ce projet mobilise les technologies Big Data et d'apprentissage automatique pour analyser l'impact mondial de la pandémie de COVID-19. Avec Apache Spark, il traite de vastes jeux de données de cas de COVID-19 et en dégage des enseignements sur la propagation et les effets du virus.

  • Apache Spark
  • Apache Airflow
  • Scikit-learn
  • Pyspark
  • Pandas
  • Seaborn
  • Matplotlib
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Aperçu du projet Cloud computing et IoT pour la surveillance environnementale

Cloud computing et IoT pour la surveillance environnementale

Ce projet associe le cloud computing et l'Internet des objets (IoT) pour une surveillance environnementale complète, centrée sur l'analyse de la qualité de l'air. Avec Apache Spark et Amazon Timestream, il gère de grands volumes de données issues de capteurs IoT pour calculer précisément l'indice de qualité de l'air (AQI) et éclairer l'état de l'environnement.

  • Apache Spark
  • Amazon Timestream
  • AWS EC2
  • Grafana
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Aperçu du projet PriceSense : corréler le sentiment des actualités et les cours boursiers

PriceSense : corréler le sentiment des actualités et les cours boursiers

Ce projet étudie la relation entre le sentiment des actualités financières et les cours de bourse à l'aide de deux pipelines de données. Le premier utilise LocalStack pour imiter Amazon S3 pour le stockage et la messagerie ; le second s'appuie sur Apache Kafka pour le streaming et l'échange de messages en temps réel. Les deux pipelines traitent les actualités financières et les cours, calculent des scores de sentiment, fusionnent ces données puis les indexent dans Elasticsearch pour l'analyse et la visualisation.

  • Apache Spark
  • Apache Kafka
  • Apache Airflow
  • Elasticsearch
  • Kibana
  • LocalStack
  • AWS
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Compétences

ExpertAu quotidien, niveau productionMaîtriséSolide, utilisé sur de vrais projetsNotionsUne première expérience pratique

Langages de programmation

Expert
TypeScriptPythonSQL
Maîtrisé
SolidityC/C++Shell / Bash
Notions
JavaRust

IA générative & LLM

Expert
OpenAIGeminiClaudeHugging Face Transformers
Maîtrisé
vLLMOllamaLangChainLangGraphLlamaIndex

Parole & IA temps réel

Expert
DeepgramGradiumLiveKit

IA & data intelligence

Expert
NumPypandasScikit-learnMatplotlibPyTorch Lightning
Maîtrisé
XGBoost / LightGBMPolarsPlotlyspaCyMLflow
Notions
OpenCV

Workflow de développement IA

Expert
Claude CodeMCP
Maîtrisé
Git Worktrees

Bases de données

Expert
MongoDBPostgreSQLElasticsearch
Maîtrisé
OpenSearchNeo4jRedisMilvusChroma

Outils de data engineering

Expert
Apache Airflow
Maîtrisé
Apache Spark
Notions
Apache Kafka

Frontend

Expert
Next.jsTailwindCSSStreamlit
Maîtrisé
Vue.js / NuxtGradio

Backend

Expert
Node.js / NestJSFastAPI

Hébergement & services cloud

Expert
AWS
Maîtrisé
RunPodCloudflare
Notions
Azure

Administration serveur & DevOps

Expert
Docker
Maîtrisé
Git / GitHub Actions / CI/CDLinux (Ubuntu, CentOS)Kubernetes
Notions
NGINX

Autres outils

Expert
LaTeX

Hackathons

  • Logo Vainqueur ETHGlobal ETHOnline 2023

    Vainqueur ETHGlobal ETHOnline 2023

    Oct. 2023

    ETHOnline est un hackathon en ligne de trois semaines doté de plus de 200 000 USD de prix, accompagné d'une série de sommets qui célèbrent les événements et les enseignements les plus marquants des douze derniers mois dans le web3. Enigma introduit le standard des Secret NFTs : une approche inédite à double URI. Chaque NFT expose une couche publique et une couche privée, à laquelle seuls les propriétaires ont pleinement accès. De l'art aux adhésions, protéger la vie privée dans le domaine numérique est essentiel. Enigma a remporté deux prix au hackathon ETHGlobal ETHOnline 2023 : « The Graph — Best New Subgraph or Substream » et « Scroll — Pool Prize ».

  • Logo Vainqueur Chainlink Spring 2022

    Vainqueur Chainlink Spring 2022

    Mai 2022

    Hackathon pour construire la prochaine génération d'applications Web3, doté de plus de 500 000 $ de prix. Lauréat du prix Chainlink Top Quality Projects.

  • Logo Vainqueur ETHGlobal HackMoney 2022

    Vainqueur ETHGlobal HackMoney 2022

    Mai 2022

    Le plus grand hackathon DeFi au monde. Sleepn est une application décentralisée de suivi du sommeil qui permet de gagner de l'argent en dormant. Sleepn a remporté deux prix au hackathon ETHGlobal HackMoney 2022 : « Polygon — Best App » et « Superfluid — Best Use With Another Partner ».

  • Logo Devoteam

    Finaliste du Cyber Hackathon de Devoteam

    Oct. 2021 - Nov. 2021

    Finaliste de la compétition de cybersécurité « Devogame » organisée par Devoteam, parmi plus de 3 800 participants. Proposition d'un système de vérification des journaux d'une entreprise fondé sur une blockchain privée et un consensus par clés privées.

Formation

  • Logo Cranfield University

    Cranfield University - MSc in Computational and Software Techniques in Engineering

    Sept. 2023 - Sept. 2024

    MSc à Cranfield University dans le cadre d'un double diplôme avec l'ISEP.

    Cranfield University, au Royaume-Uni, est un établissement public réputé, exclusivement consacré à l'enseignement et à la recherche de troisième cycle. Spécialisée en sciences, ingénierie, technologie et management, elle est la seule université britannique réservée au troisième cycle.

    Modules suivis :
    - Machine Learning and Big Data
    - Artificial Intelligence
    - High Performance Technical Computing
    - Cloud Computing
    - Small-Scale Parallel Programming
    - Management for Technology

  • Logo ISEP

    ISEP - Diplôme d'ingénieur

    2021 - 2024

    Cycle ingénieur à l'ISEP, à Paris. Spécialisation Data Intelligence.

    L'ISEP est une école d'ingénieurs du numérique située à Paris. Elle forme des ingénieurs généralistes dans les domaines clés du numérique : informatique et cybersécurité - électronique et robotique - télécommunications et Internet des objets - imagerie - intelligence artificielle.

  • Logo CVUT

    CVUT - Semestre académique à l'étranger

    Févr. 2021 - Juin 2021

    Semestre académique en anglais à l'Université technique de Prague (CVUT).

    Modules suivis :
    - Telecommunication Systems and Networks
    - Introduction to Cyber Security
    - Environmental Engineering
    - Discrete Mathematics
    - Programming
    - English

  • Années préparatoires à l'école d'ingénieurs ISEP, à Paris.

    Le CII suit un programme propre à l'ISEP, équilibré entre trois domaines d'enseignement : sciences fondamentales du numérique | techniques et technologies | langues, cultures, humanités et développement durable. Il comprend un semestre international dès la deuxième année.