Bonjour, je suis Mehdi Khoder
J’excelle dans la conception de solutions IA intelligentes et je maîtrise de nombreux langages et technologies cloud.
22 ans de confiance auprès d’entreprises leaders
Services
Architecture de solutions IA
Conception et mise en œuvre de systèmes IA (intégration de LLM, recherche vectorielle, scalabilité de niveau entreprise), alignés sur les objectifs métier et la maîtrise des risques.
DevOps & modernisation cloud
Migration et modernisation sur Azure, conteneurisation et automatisation CI/CD pour renforcer fiabilité, sécurité et vitesse de livraison.
Leadership technique
Leadership opérationnel pour équipes distribuées : organisation, recrutement et mentorat, gouvernance de delivery et excellence engineering à l’échelle.
Intégration LLM & RAG
Mise en place de RAG industrialisés et de workflows agentiques pour l’automatisation à forte intensité de connaissance, l’intelligence documentaire et les cas d’usage orientés client.
Localisation multilingue & QA de traduction
Revue de traduction et QA de localisation de niveau natif en anglais, français et arabe — couvrant l’architecture i18n, la traduction de contenu et des contrôles qualité assistés par IA pour les produits SaaS et e-learning multilingues.
Pourquoi travailler avec moi ?
De développeur à cofondateur de startup, d’architecte de solutions à directeur d’ingénierie logicielle — aujourd’hui, j’accompagne les entreprises du prototype à la production sur leurs projets IA. Le conseil seul ne suffit pas. Le résultat est mon engagement — mais la livraison est ma promesse.
Mon expérience
Plus de 22 ans de leadership en ingénierie logicielle sur des marchés internationaux : développement, management d’équipes distribuées et architecture de solutions cloud à l’échelle entreprise. Aujourd’hui, je me spécialise dans l’automatisation par l’IA et le conseil en freelance.
Ingénieur Solutions IA | Architecte de Solutions
Stratège technique freelance spécialisé dans les solutions alimentées par l’IA pour les défis commerciaux réels. Construction d’un portefeuille qui intègre l’automatisation, l’IA générative et les grands modèles de langage (LLM) avec des composants et services modulaires pilotés par l’IA pour les solopreneurs, les agences numériques et les entreprises innovantes.
- •Développé des flux d’automatisation intelligents utilisant n8n et des agents IA pour la qualification des leads, la gestion des formulaires et la transformation de contenu
- •Créé des solutions GenAI pour la personnalisation à grande échelle, notamment le matching CV vs JD, la génération de diapositives de marque et les pipelines de storytelling
- •Développé des pipelines RAG pour soutenir des domaines riches en connaissances comme la formation, les ventes et les opérations
- •Conçu des modèles IA réutilisables pour l’habilitation d’agences, les freelancers de services et les entreprises axées sur le contenu
- •Consolidé des projets dans GitHub pour présenter les capacités et démontrer aux clients privés
Consultant Solutions IA
Livraison et mise à l’échelle de systèmes de validation IA générative d’entreprise dans un environnement pharmaceutique réglementé, transformant des prototypes à faible précision en plateformes IA prêtes pour la production, auditables et évolutives.
- •Mise à l’échelle d’une plateforme de validation de références de ~45 % à ~76 % de précision par rapport aux référentiels de validation humaine, avec vérification au niveau des citations et résultats auditables
- •Conception d’un pipeline RAG évolutif couvrant diverses bibliothèques de référence pharmaceutiques, incluant l’analyse de documents, la récupération de preuves et l’évaluation des verdicts
- •Transformation d’une plateforme de révision éditoriale de ~40 % à ~65 % de précision, en construisant le premier pipeline d’évaluation formel avec notation structurée
- •Mise en place de contrats de sortie structurés (JSON schema) avec validation, logique de retry/réparation et catégorisation basée sur des règles
- •Refonte des pipelines d’ingestion ETL avec gestion des versions et traitement piloté par manifeste, et optimisation du schéma vectoriel Snowflake
- •Activation du multi-tenant et de l’exécution concurrente, et préparation de la migration de Render vers Azure
Responsable du Développement
Renforcé des équipes d’ingénierie distribuées (Royaume-Uni & Inde) de 3 à 8 ingénieurs. Établi des processus Agile, initié la Dockerisation de la pile PHP legacy et construit un assistant de revue de code basé sur OpenAI.
- •Renforcé des équipes supportant les lignes de produits Cedar et LMC
- •Établi les meilleures pratiques SDLC et processus Agile
- •Géré Azure Resource Manager et environnements DevOps
- •Construit un prototype OpenAI pour la revue de code legacy
Architecte de Solutions
Dirigé des migrations cloud majeures incluant les pipelines CI/CD vers Azure DevOps, la migration Sybase vers Azure SQL, et conçu l’architecture de passerelle EDI cloud-native utilisant les services Azure.
- •Migré CI/CD de Jenkins vers Azure DevOps en 2 mois
- •Dirigé la migration de base de données Sybase vers Azure SQL
- •Conçu une passerelle EDI cloud-native avec Apache Camel
- •Géré la migration de données RDF de 1TB avec clustering Virtuoso
Développeur Java Senior
Livré des APIs backend RESTful pour LMS (Soprano) utilisant Java, Spring et Hibernate. Fourni du mentorat et une expertise métier à travers des équipes interfonctionnelles.
- •Construit des APIs RESTful avec Java, Spring, Hibernate
- •Mentorat d’équipe interfonctionnelle et pair programming
- •Architecture et développement du système LMS
Projets sélectionnés
Une sélection de projets récents en ingénierie IA, architecture cloud et pratiques de delivery modernes.
Assistant RAG propulsé par LLM
Conception d’un assistant RAG combinant ChromaDB (recherche vectorielle) et OpenAI pour des réponses fondées sur les documents, avec recherche sémantique et prompting robuste.
Assistant RAG propulsé par LLM
Conception d’un assistant RAG combinant ChromaDB (recherche vectorielle) et OpenAI pour des réponses...
Blog technique
Réflexions sur l’ingénierie IA, l’architecture et le delivery, nourries par plus de 22 ans d’expérience terrain.
Comment implémenter des systèmes RAG prêts pour la production, capables de traiter des documents à l’échelle entreprise avec Azure AI et des bases vectorielles.
Découvrez des patterns éprouvés pour des systèmes microservices résilients : circuit breakers, sagas et event sourcing.
Tour d’horizon des patterns essentiels à connaître, avec des exemples pratiques en Java, Python et TypeScript.
Présentation de dépôts récents : automatisation IA, utilitaires DevOps et solutions cloud-native, avec notes d’implémentation.
Bonnes pratiques pour optimiser CI/CD : exécution parallèle, caching et intégration de tests automatisés.
Approches pragmatiques d’intégration de LLM dans l’entreprise : design d’API, prompting et optimisation des performances.
Discutons de votre transformation IA
Vous souhaitez moderniser une plateforme, introduire l’IA de façon maîtrisée ou améliorer votre delivery ? Parlons-en. Je propose une consultation gratuite de 30 minutes pour cadrer vos objectifs et définir une prochaine étape pragmatique.