Portrait professionnel de Fred Zanghi

INGÉNIEUR DATA & IA · FREELANCE

Ingénierie Data & IA au service de solutions concrètes.

Je conçois des solutions intelligentes, automatisées et robustes pour l’analyse documentaire, les architectures RAG, les workflows métiers et les systèmes pilotés par la donnée.

  • RAG & NLP
  • Data engineering
  • Automatisation

PROJETS SÉLECTIONNÉS

Projets récents

Huit réalisations qui illustrent plusieurs facettes de notre travail : IA générative, recherche documentaire, Data, automatisation, transmission, optimisation métier, agents IA et développement web.

Analyse documentaire

RAG juridique auditable

Architecture de recherche et question-réponse sur corpus Légifrance intégrant datalake structuré, retrieval sparse, dense et hybride, API et observabilité.

Bénéfice principal

Produire des réponses sourcées, reproductibles et contrôlables.

  • Python
  • BM25
  • Embeddings
  • FastAPI
  • LangChain
  • Langfuse
Détails du projet
Mission internationale

VARA — Conformité réglementaire RWA

Pipeline backend d’analyse automatisée de whitepapers, intégré à l’application ARIA et orienté conformité dans le cadre VARA (autorité de régulation des actifs virtuels à Dubaï).

Bénéfice principal

Accélérer et fiabiliser l’analyse tout en conservant la traçabilité des preuves et des traitements.

  • Python
  • OCR
  • LLM
  • OpenAI
  • Gemini
  • Docker
Détails du projet
Data · NLP · Business Intelligence

AJC — Data, matching & Power BI

Système Data/NLP combinant traitement de plus de 56 000 CV en production, matching explicable, consolidation multi-source et dashboards Power BI.

Bénéfice principal

Réduire les traitements manuels et fournir aux équipes des outils de sélection et de pilotage directement exploitables.

  • Python
  • OCR
  • NLP
  • Power BI
  • Docker
  • pandas
Détails du projet
Automatisation en production

ARIA — Crypto-News & automatisation

Écosystème Python automatisant la collecte et l’enrichissement de crypto-news, la détection de Hot News, leur consolidation par LLM et l’alimentation de données marché et blockchain.

Bénéfice principal

Transformer en continu des flux d’actualités et de données crypto en informations structurées directement exploitables par la plateforme ARIA.

  • Python
  • Scraping
  • NLP
  • LLM
  • REST API
  • Docker
Détails du projet
Transmission & expertise

AJC — Formation IA, Data & Python

Conception et animation de formations pour adultes en IA, Machine Learning, Python, Data et Deep Learning, avec exercices pratiques accessibles directement dans Colab.

Bénéfice principal

Transformer des concepts techniques complexes en compétences concrètes sans imposer d’installation locale aux apprenants.

  • Python
  • Machine Learning
  • Big Data
  • Deep Learning
  • Colab
Détails de la mission
Système métier déployé

Le Pommier — Intranet & pilotage opérationnel

Conception d’un intranet PHP centralisant RH, achats, ventes, comptabilité, HACCP et télémétrie pour le pilotage quotidien d’un site touristique 5 étoiles.

Bénéfice principal

Centraliser la traçabilité métier pour accélérer les validations, le reporting et la prise de décision.

  • PHP
  • Intranet
  • Data
  • Excel
  • Quadratus
  • BI
Détails du projet
Laboratoire personnel

Agents & outils IA personnels

Expérimentations autour d’assistants spécialisés : traduction, interprétation conversationnelle, agents outillés et connexions à des services externes.

Bénéfice principal

Explorer des usages IA construits à partir de besoins concrets.

  • LLM
  • Agents IA
  • MCP
  • Speech
  • API
  • Python
Découvrir les expérimentations · bientôt
Projet fil rouge

Zang.AI — Portfolio & WordPress Lab

Construction progressive d’un portfolio professionnel, d’abord en HTML/CSS/JavaScript puis préparé pour évoluer vers WordPress et PHP.

Bénéfice principal

Transformer l’apprentissage web et WordPress en réalisation concrète, documentée et évolutive.

  • HTML
  • CSS
  • JavaScript
  • PHP
  • WordPress
  • REST API
Détails du projet

COMPÉTENCES

Du socle scientifique aux systèmes IA exploitables.

Les compétences sont regroupées par familles et reliées à une même démarche : comprendre les données, construire les modèles, mesurer leurs limites puis les intégrer à des usages réels.

FIL CONDUCTEUR

Maths → Stats → Data → ML → Évaluation

Un même raisonnement traverse les projets : partir des fondements, comprendre la donnée, préparer les variables, choisir une approche de modélisation puis vérifier objectivement ses performances.

Socle scientifique & transmission : 6 ans d’enseignement des mathématiques, puis conception et animation de formations professionnelles Data / IA.

Progression du socle scientifique : Maths, Stats, Data, Machine Learning puis Évaluation

01

Machine Learning & IA

Modèles supervisés, non supervisés et réseaux de neurones pour classifier, prédire, segmenter et analyser des données avec des résultats comparables et mesurables.

  • Régression
  • Classification
  • Clustering
  • Trees / Ensembles
  • SVM / KNN
  • Neural Networks

02

Statistiques, probabilités & inférence

Étudier distributions et relations entre variables, formuler des hypothèses et quantifier l’incertitude avant de transformer une observation en conclusion défendable.

  • EDA
  • Probabilités
  • Tests statistiques
  • Inférence
  • Corrélations
  • Intervalles de confiance

03

Data preparation & Feature Engineering

Nettoyer, transformer et sélectionner les données afin de construire des variables pertinentes et des pipelines de préparation reproductibles avant la modélisation.

  • Preprocessing
  • Feature Engineering
  • Feature Selection
  • Pipelines
  • Scikit-learn
  • Data Quality

04

Évaluation & diagnostic des modèles

Mesurer, comparer et optimiser sans biaiser l’analyse : validation croisée, métriques adaptées, diagnostic over/underfitting et quantification de l’incertitude.

  • Cross-validation
  • Metrics
  • Over / Underfit
  • GridSearch
  • Diagnostic
  • Incertitude

05

LLM, NLP & Document AI

Exploiter textes et documents avec OCR, NLP, embeddings, retrieval, RAG et LLM pour construire des systèmes documentaires sourcés et automatisés.

  • NLP
  • OCR
  • Embeddings
  • RAG
  • LLM
  • Agents IA

06

Back-end & industrialisation

Transformer les traitements Data / IA en services intégrables, reproductibles et observables, sans surévaluer une expérience Cloud encore volontairement secondaire.

  • FastAPI
  • Flask
  • REST
  • Docker
  • Git
  • CI/CD

EN PROGRESSION

Développement Web & WordPress

Consolidation pratique de WordPress, PHP, JavaScript, HTML et CSS à travers la construction progressive de Zang.AI.

  • WordPress
  • PHP
  • JavaScript
  • HTML
  • CSS

ARTICLES

Journal technique et retours d’expérience.

Les articles expliquent les choix techniques, les problèmes rencontrés et les solutions mises en œuvre.

PARCOURS

Des mathématiques au pilotage, puis de la Data à l’IA.

Une trajectoire qui relie socle scientifique, enseignement, management, systèmes métiers, Data Science et intelligence artificielle.

  1. Fondations

    Mathématiques, enseignement & informatique

    Formation scientifique en mathématiques, puis enseignement en collèges, lycées et BTS, avec un socle durable en raisonnement logique, algorithmique et transmission.

  2. Management

    Direction & gestion métier

    Direction d’activités et d’équipes, gestion financière, RH, fournisseurs, infrastructures et prise de décision dans des environnements complexes.

  3. Systèmes & pilotage

    Pilotage & systèmes internes

    Reporting, KPI, automatisation des flux et conception d’outils métiers, jusqu’au développement d’un intranet PHP de pilotage opérationnel.

  4. Data & IA

    De la Data Science aux systèmes IA

    Modélisation statistique et Machine Learning, pipelines Data, évaluation des modèles, puis NLP, RAG, IA générative et automatisation de solutions métier.

  5. En progression

    Web & WordPress

    Consolidation du développement web à travers Zang.AI : HTML, CSS, JavaScript et PHP, avec une évolution progressive vers WordPress.

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