Djerba, Tunisia
Ingénierie IA, Data & Big Data
Je conçois des produits numériques intelligents — agents IA, copilotes RAG, applications web et mobiles — de la donnée jusqu'à l'utilisateur.
“Une IA utile, c'est d'abord une IA qui sait dire « je ne sais pas ».”
— Lamis Essid
Profil
Ingénieure IA & Data : je conçois l'intelligence du produit et je la livre jusqu'à l'application.
Ingénieure Big Data & Intelligence Artificielle
Certification NVIDIA — IA & IA générative
Je conçois des systèmes d'agents IA de bout en bout — diagnostic assisté, copilotes RAG, pipelines vocaux et multimodaux — livrés sous forme d'applications web et mobiles complètes, avec le socle Big Data & BI qui va derrière.
Ce que je fais
De l'application de gestion au site web, du logiciel métier à l'agent intelligent : des solutions numériques sur mesure, avec l'intelligence artificielle au cœur de vos projets.
Chatbots & assistants · Agents IA autonomes · Solutions IA sur mesure
Applications de caisse (POS) · Logiciels de facturation · Back office & tableaux de bord
Applications mobiles (iOS & Android) · Solutions QR code
Sites web vitrines · Sites web dynamiques · Applications web sur mesure
Projets de digitalisation · Automatisation & intégrations
Sélection
Des systèmes d'agents IA aux plateformes data — une sélection de projets menés de bout en bout.
Une plateforme intégrée qui exploite 8 ans d'historique réel d'un atelier automobile — pilotage, copilote de diagnostic, maintenance prédictive et relation client.
Un système digital intelligent — site web, application mobile et chatbot IA — pour unifier 34 000+ réservations éparpillées sur 186 documents scannés.
Prévoir les ventes et les pertes de chaque produit d'un point de vente, et recommander les bonnes quantités à commander.
Un assistant qui répond aux questions de stratégie marketing à partir d'un corpus de cours — et dit clairement quand il ne sait pas.
Un système d'agents qui planifie, rédige et publie du contenu, du brief à la mise en ligne.
Un agent clinique qui estime la charge cognitive d'un soignant à partir de sa voix, et adapte ses recommandations à son état.
Diapositive 1 / 6
Depuis 2020
Formations, expériences et missions, dans l'ordre — avec les chiffres qui comptent.
TSS
Projets clients / freelance
NVIDIA Deep Learning Institute — GoMyCode
Ouerkema Innovation
iTeam University, Tunis — cursus validé, soutenance de PFE en cours
Djerba Holiday Beach
iTeam University, Tunis
Ulysse Voyages, Djerba
AMEN Détergent · Nouvelair Handling · OACA
ISET Djerba
Derniers écrits
Notes techniques, retours de projets et réflexions sur la construction de systèmes IA.
En construisant le copilote vocal de Sentinelle, le vrai problème de latence n'était pas où je l'attendais — et la solution n'a rien coûté en qualité audio.
Pourquoi la plupart des pipelines RAG hallucinent par excès de confiance, et trois leviers concrets pour qu'un agent sache reconnaître les limites de ce qu'il a trouvé.
Une chaîne linéaire suffit pour beaucoup de cas d'usage LLM. Voici le signal concret qui m'a fait basculer certains projets vers LangGraph — et ceux où je suis restée sur une simple chaîne.
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Une sphère de mots-clés à faire pivoter — le cœur de la stack, en un coup d’œil.
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