J’ai dirigé le développement d’une plateforme tout-en-un basée sur un concept innovant : la Generative UI, une approche qui exploite l’intelligence artificielle pour créer des interfaces dynamiques et personnalisées, capables de s’adapter en temps réel au comportement et au contexte des utilisateurs.

Notre solution permet :

• l’extraction automatique des coordonnées à partir de relevés topographiques,
• la visualisation de ces coordonnées sur une carte interactive,
• la vérification des litiges fonciers afin de s’assurer de l’absence de conflits,
• et, en bonus, un assistant virtuel intelligent pour répondre à toutes les questions liées au foncier au Bénin.
• Je suis fier d’avoir guidé mon équipe dans la résolution de ce défi et de voir notre solution se déployer avec succès.

Avec mon équipe, nous avons eu le privilège de présenter la solution WOFLIX, qui a par la suite évolué pour devenir FaYoo — un projet sur lequel nous continuons de travailler aujourd’hui, avec le soutien de Sèmè City (via The Academy) et, bien entendu, de Celtiis Bénin, grâce à l’accompagnement continu de l’équipe DTD/RSE de Celtiis Bénin.

Lauréat des DSI Awards 2025 grâce au projet Orienty, une plateforme innovante d’orientation académique et professionnelle conçue pour accompagner les apprenants et les professionnels dans leurs choix de parcours, en s’appuyant sur l’analyse des profils, des compétences et des opportunités de formation et de carrière.

Conception d’un agent IA de prospection – Agence BB Express

Conception et mise en place d’un agent d’intelligence artificielle dédié à la prospection commerciale au sein de l’agence BB Express. Cet agent, orchestré avec n8n, automatise les workflows de prospection et améliore l’efficacité des actions commerciales grâce à l’IA.

Objectifs

• Automatisation de la prospection : génération et qualification automatique de leads à partir de différentes sources.
• Orchestration des workflows : utilisation de n8n pour connecter les outils CRM, email et bases de données.
• Personnalisation des messages : génération de messages de prospection adaptés aux profils des prospects grâce à l’IA.
• Suivi et relance intelligente : gestion automatisée des relances et du suivi des prospects.
• Optimisation des performances commerciales : amélioration du taux de conversion et réduction du temps consacré aux tâches manuelles.

Conception d’un agent IA pour le dépôt de courriers via WhatsApp – SBIN

Conception et déploiement d’un agent d’intelligence artificielle destiné à automatiser le dépôt et la transmission de courriers à la SBIN via WhatsApp. L’agent, orchestré avec n8n, permet de fluidifier les échanges, de réduire les délais de traitement et de fiabiliser la gestion des courriers.

Objectifs

• Automatisation du dépôt de courriers : envoi et transmission des documents via WhatsApp sans intervention manuelle.
• Orchestration des workflows : utilisation de n8n pour coordonner la réception, le traitement et l’envoi des courriers.
• Gestion des documents : vérification, classement et traçabilité des courriers déposés.
• Notifications et confirmations : envoi automatique d’accusés de réception et de notifications de suivi.
• Gain de temps et fiabilité : réduction des erreurs humaines et accélération des processus administratifs.

Conception et déploiement d’un agent d’intelligence artificielle dédié à la réception, au suivi et à la résolution des tickets clients. Orchestré avec n8n, cet agent automatise le processus de gestion des tickets pour améliorer la réactivité et l’efficacité du support.

Objectifs

• Automatisation de la création de tickets : réception et enregistrement automatique des demandes clients.
• Priorisation et catégorisation : tri des tickets selon leur urgence, type et service concerné.
• Suivi et notifications : mise à jour automatique de l’état des tickets et envoi de notifications aux clients et aux équipes.
• Réduction des délais de traitement : amélioration de la rapidité et de la précision dans la gestion des demandes.
• Optimisation du support client : meilleure allocation des ressources et satisfaction accrue des utilisateurs.

Compétences : IA appliquée, automatisation de workflows, n8n, gestion des

Conception et déploiement d’un agent d’intelligence artificielle dédié à la gestion et à l’automatisation des demandes de rendez-vous. Orchestré avec n8n, cet agent fluidifie la planification, réduit les échanges manuels et améliore l’expérience utilisateur.

Objectifs

• Automatisation des demandes de rendez-vous : réception, traitement et validation automatique des requêtes.
• Planification intelligente : synchronisation avec les agendas et proposition de créneaux disponibles en temps réel.
• Gestion des confirmations : envoi automatique de confirmations, rappels et notifications.
• Réduction des erreurs : limitation des doublons et des conflits de planning.
• Amélioration de l’expérience utilisateur : processus rapide, clair et accessible via des canaux digitaux.

Compétences : IA appliquée, automatisation de workflows, n8n, gestion d’agenda, expérience utilisateur.

NéphroPredict est une application web médicale moderne, développée avec FastAPI et React, conçue pour prédire les stades de la maladie rénale chronique (MRC) à partir de données cliniques. Propulsée par un modèle de machine learning RandomForest, la plateforme fournit des prédictions précises accompagnées d’une visualisation avancée des résultats.

Son interface élégante et responsive permet aux professionnels de santé d’accéder facilement à une description détaillée des stades de la MRC, d’exporter les rapports de prédiction au format PDF et de comparer les performances du modèle avec celles d’autres algorithmes.

Ce projet illustre comment FastAPI, scikit-learn, React, TailwindCSS et TypeScript peuvent être combinés pour créer des outils efficaces, conviviaux et à fort impact pour la santé prédictive et l’aide à la décision clinique.

DERMATO STUDIO est une application web innovante conçue pour la détection précoce des maladies de la peau à partir de l’analyse d’images dermatoscopiques. En s’appuyant sur des techniques avancées de deep learning, cette plateforme vise à assister les utilisateurs dans l’identification et la segmentation des anomalies cutanées, améliorant ainsi l’accès au diagnostic dermatologique.

Objectifs

• Téléversement d’images : les utilisateurs peuvent facilement importer des images de leurs lésions cutanées pour analyse.
• Segmentation d’images : l’application utilise des algorithmes tels que U-Net pour isoler et identifier les anomalies de la peau.
• Analyse des anomalies : les anomalies détectées sont classées en catégories telles que le mélanome, le carcinome, etc., à l’aide de modèles de machine learning.
• Rapport diagnostique : les utilisateurs reçoivent un rapport complet détaillant les résultats de l’analyse et les actions recommandées.
• **Inte