Tacklab est mon studio. J'assemble le bon mélange de développeurs humains et agentiques pour mener un produit de l'expression du besoin jusqu'à la production, en ligne et supervisée.
CTPO AI-native (Chief Technical & Product Officer). Je mène aussi des missions de CTO-as-a-Service et du conseil auprès de startups.
La bonne équipe d'humains et d'agents — concevoir, construire, déployer, et garder le tout en bonne santé en production.
$ des missions à la bonne échelle — d'un prototype de 3 à 5 jours pour tester une idée, jusqu'à un produit complet en production dont j'assure la maintenance et l'évolution
Je construis de vraies applications de bout en bout — du concept et de l'architecture jusqu'à un produit déployé et supervisé. AI-native de bout en bout, en combinant développeurs humains et agentiques pour aller vite sans sacrifier la qualité.
Un leadership technique intégré ou à la demande : architecture, roadmap, build-vs-buy, organisation des équipes et delivery. Le jugement d'un CTO, dimensionné à la réalité de votre entreprise.
Stratégie technique pour les fondateurs : adoption de l'IA, transformation de l'ingénierie et les décisions techniques difficiles — ancrées dans le livrable, pas dans les slides.
Je ne livre pas pour disparaître ensuite. J'opère ce que je construis — supervision, fiabilité, suivi de la qualité et itération continue sur les systèmes en production, une fois que de vrais utilisateurs en dépendent.
De vrais systèmes que j'ai conçus, construits et menés jusqu'en production.
Un agent vocal IA qui répond au téléphone pour les cliniques vétérinaires — en français.
Nolia répond au téléphone pour des cliniques vétérinaires en France et au Québec : elle prend, déplace et annule des rendez-vous, retrouve les patients et trie les urgences — en français parlé naturel, accents compris.
J'ai tout construit. Le pipeline vocal temps réel (Twilio vers une cascade ElevenLabs STT → LLM → TTS réglée pour des tours de parole sous 600 ms). Un cœur de décision orchestré par le code, qui garde les règles métier dans le code plutôt que de faire confiance au prompt — l'agent ne peut réserver qu'un créneau qu'il a réellement proposé. Des intégrations multi-tenant dans les logiciels que les cliniques utilisent déjà (GmVet, Google Calendar, Vetup). Le tout tourne sur AWS, et je l'opère en production — en suivant la qualité des conversations, la fiabilité des appels d'outils, la latence et la précision de reconnaissance sur les parties difficiles : noms propres et numéros de téléphone.
Mesurer comment les marques apparaissent quand on interroge un LLM plutôt qu'un moteur de recherche.
Le GEO — Generative Engine Optimization — mesure comment une marque apparaît quand on interroge ChatGPT, Claude, Gemini et Perplexity : la visibilité que le SEO traditionnel ne voit tout simplement pas. Tacklab GEO est le produit que ce site servait à vendre à l'origine. Aujourd'hui, il illustre ce que je peux livrer de bout en bout.
J'ai conçu et construit toute la plateforme : un pipeline d'analyse LLM multi-passes qui sépare une réponse non biaisée de l'extraction d'entités et du scoring de sentiment, une architecture de données multi-tenant sur GCP et BigQuery, une analyse quotidienne automatisée avec ordonnancement intelligent, et les tableaux de bord par-dessus. De qualité production de bout en bout — CI/CD avec déploiements filtrés par chemin, feature flags, smoke tests et rollback instantané sur environ 140 000 lignes de TypeScript, Vue et Python.
Un plan d'intégration post-fusion à 90 jours et une transformation de l'ingénierie AI-native sur 6 à 12 mois pour un SaaS de gestion des dépenses (30 M€+) fusionnant deux produits et deux cultures d'ingénierie. Architecture plateforme et données, organisation des équipes (Team Topologies, Conway inversé) et un modèle de gouvernance de l'IA qui transforme la conformité en avantage concurrentiel. Un condensé de ma façon de penser en tant que CTO.
Coaching individuel régulier du CTO fondateur d'une startup early-stage dans l'automatisation des processus industriels — un partenaire de réflexion sur l'architecture, les décisions techniques et le leadership d'ingénierie à mesure que l'entreprise grandit. Le CTO-as-a-Service dans sa forme la plus directe : aider un fondateur technique à prendre de meilleures décisions, plus vite.
Ce qui permet à une petite équipe de livrer de bout en bout, c'est ma façon de travailler : développeurs humains et agentiques avancent ensemble, avec des outils sur mesure que j'ai construits pour garder les agents rapides et sûrs.
Un système de revue de code où des agents indépendants traquent les bugs, la conformité aux règles et les régressions via l'historique git, notent chaque remarque par niveau de confiance et filtrent le bruit — dimensionné au changement, pour qu'un correctif de cinq lignes n'ait pas droit à un cours d'architecture.
Des outils spécialisés et réutilisables pour les tâches répétitives — accès sécurisé à la base via des tunnels SSM, automatisation du navigateur pour les tests, génération de docs et de diagrammes, passations de session propres. Le travail ennuyeux, automatisé.
Les agents sont des membres de l'équipe, avec des budgets explicites, des garde-fous et des boucles de feedback — pas une boîte noire. La logique métier vit dans le code, les agents accélèrent le travail, et un humain reste responsable de chaque merge.
// certains de ces outils seront bientôt publiés en open-source
> Je prends peu de projets à la fois. Dites-moi comment je peux vous aider.