Bonjour, bienvenue sur mon site

Ivan Bosso

Je suis

J'optimise vos process grâce à l'IA et vos données, je vous débarrasse des tâches répétitives, et vous gagnez du temps.

Ingénieur Data / IA, je conçois des solutions de machine learning, de LLM et d'IA générative qui passent vraiment en production : RAG, fine-tuning, automatisation. Du data engineering au développement full-stack, je couvre toute la chaîne pour transformer vos données et vos process en résultats concrets, à grande échelle.

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Problème

Données

Modèle

Production

Valeur

// Ce sur quoi vous pouvez compter

Concrètement, ce que je vous apporte

En mission comme au sein de votre équipe : des outils qui servent vraiment, et un impact que vous pouvez chiffrer.

Du concret, pas un prototype

Je livre des outils utilisés en production, tous les jours. Pas une démo qui finit oubliée dans un coin.

Un ROI que vous mesurez

Temps gagné, erreurs en moins, coûts réduits : je chiffre l’impact. Vous savez ce que ça rapporte.

Autonome, de bout en bout

De la donnée jusqu’à l’interface, je couvre toute la chaîne. Opérationnel vite, sans qu’on ait à tout cadrer pour moi.

Je m’intègre à votre métier

Industrie, finance, paie, immobilier : je m’adapte à votre terrain et à votre équipe.

Projets phares

Des cas concrets : le problème, ce que j’ai fait, ce que ça a changé.

Tout voir →

CGR International

IA appliquée

Extraction LLM de données techniques pour la cotation industrielle

Lire des plans techniques hétérogènes avec un LLM de vision et en extraire des données structurées pour alimenter automatiquement le calculateur de cotation.

En prod

extraction documentaire par IA

Étude de cas →

ODERIS

IA appliquée

Classification IA de slides à l’échelle pour la due diligence

Ranger automatiquement les slides de rapports de Vendor Due Diligence dans une taxonomie métier, à l’échelle de plus de 250 000 slides, en maîtrisant le coût des appels au LLM.

Grande échelle

classification IA de documents

Étude de cas →

IGAM

Data

Détection NLP non supervisée de sujets récurrents

Pipeline NLP non supervisé, de bout en bout, pour cartographier les sujets récurrents du flux d’emails entrant d’un cabinet d’expertise comptable.

De bout en bout

pipeline NLP non supervisé

Étude de cas →

Valloire Habitat

Data

Scoring immobilier territorial multi-sources

Développé sur 7 mois une chaîne complète data → décision évaluant l’attractivité immobilière d’une commune.

7 mois

chaîne data → décision

Étude de cas →

// Ma façon de travailler

L’humain avant l’outil

Au-delà de la technique, ma conviction : l’IA est un levier, pas un but. Je m’en sers pour créer de la valeur, là où elle a du sens.

L’humain d’abord

Au-delà de la performance, je conçois pour les personnes qui vont s’en servir. Un outil n’a de valeur que s’il est adopté.

Tout n’est pas à automatiser

Ce n’est pas une course à l’automatisation. Certaines décisions doivent rester humaines, et je sais où l’IA aide vraiment.

L’IA est un moyen, pas une fin

Je pars de la valeur, pas de la hype. La bonne techno, c’est celle qui règle votre problème, pas la plus à la mode.

Orienté valeur, pas « toolmaniac »

Les outils changent vite ; m’enfermer dans un seul serait un risque. Je reste agnostique et je m’attache au résultat qui dure.

// whoami

En clair

Je pars de votre besoin, je conçois la solution, je la déploie, et je mesure ce qu’elle vous fait gagner. La technologie n’est qu’un moyen.

ivan_bosso.py

class IvanBosso:
    role      = "Ingénieur Data / IA"
    expertise = ["ML", "LLM", "RAG", "fine-tuning"]
    je_fais   = "intégrer l'IA dans vos process"
    je_livre  = [
        "du temps gagné",
        "des décisions fiables",
        "un résultat chiffré",
    ]
    obsession = "votre résultat, pas la hype"

    def collaborer(self) -> str:
        return "parlons de votre besoin"