Casablanca · ingénieur produit, 4+ ans · un client à la fois
Je construis et j’assume les systèmes où un chiffre faux coûte cher.
Comptes fournisseurs chez OysterHR, une plateforme d’emploi mondiale. Gestion du temps pour les hôpitaux clients de Mibtech : 80 000 pointages par jour qui doivent tomber sur la bonne fiche de paie, plus le déploiement Akdital, construit et testé à 200 000. Une boutique en paiement à la livraison qui prend des commandes maintenant. Et l’IA dans les trois, où je passe l’essentiel de ma réflexion : rendre un modèle utile là où se tromper coûte cher.
Je fais tout moi-même : schéma, API, écrans, deploy, et l’appel quand ça casse à 2 h du matin. Freelance ou contrat, un client à la fois.
pointages en une rafale, rejoués sur un petit serveur
40+
systèmes livrés, la plupart sous NDA
20+
bases hospitalières fusionnées en un entrepôt
300k$
travail de facturation retiré par an, flux fournisseurs
70%
de chargement en moins sur un produit dégradé
Pourquoi une seule personne
Pas besoin d’une équipe. Une personne qui ne passe jamais la main.
Je tiens à la fois le schéma, le chemin de l’argent, le pipeline d’IA et le deploy dans ma tête : un correctif n’attend jamais derrière la réunion de quelqu’un d’autre. Quand vous m’embauchez, le build, le déploiement, la supervision et l’appel de 2 h du matin sont la même personne. Tout ce que vous savez décrire peut se construire, en semaines plutôt qu’en trimestres.
Qui est d’astreinte quand ça casse ? Cette réponse fixe le prix du build.
Produit et spec : quoi construire d’abord, quoi couper, ce que ça doit survivre.
Les écrans que votre équipe et vos clients touchent vraiment.
Déploiement, supervision, alertes, sauvegardes. Ce qui en fait un système et pas une démo.
Support et itérations, parce que je réponds de ce que j’ai livré.
Votre repo, votre compte cloud, vos identifiants et un runbook écrit dès la première semaine. Rien n’est pris en otage.
L’IA, ma façon de travailler. Ça se voit.
J’écris du logiciel avec des agents dans la boucle : une spec d’abord, puis de petites étapes vérifiées, tests et revue avant toute fusion. C’est comme ça qu’une personne seule porte un build qui demandait autrefois une équipe, et la sécurité vient du processus, pas du modèle.
La machine derrière ce processus est à moi. Citadel est une plateforme privée que j’ai conçue, construite et exploitée : des agents avec leurs propres modèles, outils, permissions et budgets ; un scheduler ; une mémoire qui survit à un redémarrage ; des deploys ; et un journal unique qui montre ce que chaque agent a fait. Rien sur étagère ne faisait ça, alors je l’ai écrite. Comme toute mon activité tourne dessus, un build client démarre avec un outillage qui a déjà passé quelques milliers de tâches réelles.
De la spec à la pull request relue, avec des tests qui passent avant que je regarde le diff.
Les agents écrivent l’essentiel du code. Conception, modèle de données et fusions restent chez moi.
Tout ce qu’un agent fait est journalisé, donc une mauvaise décision est un diff que je peux lire.
Quand un agent se trompe, c’est un test qui échoue qui le rattrape, pas un client.
Registre des agents : modèle, exécution, permissions et délégués, par projet.Le cockpit que j’ouvre chaque matin : projets, travail en cours, santé des serveurs, ce qui m’attend.Un workflow : déclencheur, étapes, conditions, chaque exécution journalisée. Un processus qu’on peut montrer du doigt.
Le parcours
L’argent des autres est passé par mon code
Deux plateformes multi-tenant, toutes deux sur l’argent des autres. Je tenais le modèle de données, le chemin de l’argent, et ce que le modèle pouvait toucher.
01
OysterHR
Ingénieur produit · comptes fournisseurs & IA appliquée
Depuis 2026 · à distance
paiements · IA en production
Plateforme d’emploi mondiale, un des leaders de l’EOR : ses clients recrutent dans plus de 180 pays. Je tiens l’automatisation des comptes fournisseurs : le pipeline qui lit les factures, le produit où les comptables les vérifient, et le chemin de l’argent derrière, sur des centaines d’entités juridiques clientes.
Le processus remplacé dépendait du nombre de personnes. Sur les factures traitées à ce jour, l’économie annualisée est d’environ 300 000 $, à quelques milliers de factures par mois.
L’IA est branchée avant la comptabilité, donc construite comme un auditeur la construirait : sorties structurées en JSON Schema, prompts par fournisseur stockés en base comme des données (intégrer un fournisseur, c’est une ligne, pas un deploy), validation dans le code avant le grand livre, et validation humaine avant que l’argent bouge.
Chaque appel qui peut toucher un paiement est journalisé : modèle, version du prompt, tokens, latence, hash du document. Six mois plus tard, le pipeline sait encore s’expliquer en revue.
Rapprochement, correspondances comptables et écritures ERP : du code déterministe. Deux mises à jour d’état qui vont ensemble s’écrivent dans une seule transaction, et chaque écriture est idempotente : un fournisseur payé deux fois, c’est pire qu’un deploy raté.
Le coût d’inférence se traite comme un autre coût : routing, cache de prompts et budgets de contexte gardent le modèle moins cher que le processus remplacé.
L’équipe livre autrement, elle aussi : automatisation de la spec à la pull request, skills maison et intégrations MCP, tri du support, réparation des tests flaky. C’est la partie que je referais gratuitement.
02
Mibtech
Ingénieur · RH, gestion du temps, opérations hospitalières
De 2023 à 2026 · Casablanca
opérations hospitalières · IA appliquée
Mibtech édite des logiciels RH et hospitaliers au Maroc. Je tenais le produit de gestion du temps de son SaaS RH multi-tenant : plus de 20 bases de cliniques et d’hôpitaux privés, 80 000+ pointages par jour. J’ai aussi construit le déploiement hospitalier pour Akdital, le plus grand groupe hospitalier privé du pays, en expansion en Arabie saoudite, aux Émirats et en Afrique.
Le pointage de bout en bout : badgeages rapprochés des plannings, majorations de nuit, pauses et heures supplémentaires, jusqu’aux éléments de paie qu’ils produisent. Juste tenant par tenant, à 80 000+ pointages par jour, y compris le pic du changement d’équipe qui décide si la paie boucle vendredi.
Pour Akdital, j’ai construit et testé en charge le déploiement hospitalier avant que quiconque signe. Le groupe n’a pas donné suite : le projet s’est arrêté dans les achats, pas dans le code. Le test, lui, est vérifiable par n’importe qui : 200 000 événements au même moment sur un petit serveur, rien de perdu, aucune majoration de nuit faussée d’un centime.
20+ bases hospitalières cloisonnées fusionnées dans un entrepôt ClickHouse, ELT dbt. Ingestion 3× plus rapide.
Une surface produit s’était dégradée au point que les gens s’en plaignaient. Je suis remonté à la cause : chargements 70 % plus rapides, endpoints critiques autour de 50 ms, via cache, déport de jobs et refonte de requêtes, isolation des tenants intacte.
Un agent de support LLM face à de vrais employés, où une mauvaise réponse devient un problème de conformité. Recherche limitée à ce que chaque employé peut voir, appels d’outils filtrés côté serveur, réponses tirées de sources que l’utilisateur pouvait ouvrir lui-même.
Plus de 50 terminaux de contrôle d’accès poussent leurs badgeages au lieu d’un polling chaque minute : une passerelle IoT plus une application desktop de lecture de badges, en production sous Prometheus, Grafana et Sentry.
Services
Ce que vous pouvez me confier
Même personne, même exigence. Le périmètre et le prix sortent d’une conversation, parce que la bonne réponse dépend de ce que vous avez déjà.
Construire le produit
Une marketplace, un flux de paiements, un système interne que personne ne vend sur étagère. De la page blanche à la production : schéma, API, interface, deploy, astreinte. Une URL chaque vendredi avec quelque chose qui tourne.
6 à 12 semaines en général
Réparer ce qui lâche
Un produit qui se dégrade, une intégration qui casse, un lancement qui glisse, ou une équipe qui ne croit plus à une fonctionnalité IA. Je trouve la cause et je reste jusqu’au correctif qui tient sous trafic réel.
5 jours de diagnostic, puis un devis ferme
Une IA qui survit à la production
Extraction, agents, retrieval, évals, garde-fous, maîtrise des coûts. Surtout de la plomberie : rendre le modèle juste, auditable et assez bon marché pour le laisser tourner.
2 à 6 semaines
Vous en décharger
Fractionné ou forfait mensuel. Je prends le backlog, je livre chaque semaine, et je réponds quand ça casse. Aussi conseil, revue d’architecture, due diligence technique et aide au recrutement.
mensuel, reconductible
Agences : votre marque, votre PM, votre contrat, NDA par défaut, et je reste hors de votre relation client sauf si vous m’y invitez. Si vous avez déjà une spec, envoyez-la et vous recevez un devis ferme sous 48 heures, sans semaine de diagnostic. Et si je ne suis pas la bonne personne, je le dis et je vous oriente vers quelqu’un qui l’est.
Comment ça se passe
Comment ça se passe vraiment
01
L’appel
30 minutes. Ce qui est cassé, ce que ça vous coûte, ce que vous avez déjà essayé. Vous repartez avec un plan, que vous m’embauchiez ou non.
02
La semaine de diagnostic
Payante, à prix fixe. Je lis le code et les données, je cartographie le risque, je reviens avec périmètre, calendrier et devis ferme par phase. Si la réponse honnête est que le build ne vaut pas le coup, vous gardez le rapport et on s’arrête là.
03
Le build
Tranches hebdomadaires sur une URL cliquable. Un appel par semaine, le reste async, pas de deck de statut.
04
Après
Passation, runbook, supervision. Ou je reste au forfait et garde le système sain, mois par mois. À vous de voir.
Travaux choisis
Livré, et encore en ligne
Quatre que je peux montrer. Le reste : NDA ou employeurs.
Citadel
Ma plateforme, la raison pour laquelle une personne seule livre au rythme d’une équipe. Orchestration multi-agents, couche d’outils MCP, scheduler, mémoire, deploys et audit, en Rust (axum, sqlx) avec une interface React. Propriétaire, pas à vendre, et en marche tous les jours : ce site, mes produits et le travail des clients se construisent dessus.
Boutique marocaine et gestion des commandes, en ligne et en train de prendre des commandes : catalogue, paiement à la livraison, suivi des commandes, admin.
Next.js · PostgreSQL
Li7abiti
Plateforme en paiement à la livraison : schéma de 146 tables, authentification OTP, RTL arabe d’abord, opérations de commandes et préparation.
Next.js 16 · PostgreSQL · RTL
Semsar
Pipeline de veille marché : collecte planifiée, prix normalisés entre sources, reporting dont un humain peut faire quelque chose.
Quatre choses que je dirais à l’appel de toute façon
01
Le code qui touche l’argent doit être ennuyeux. Chaque surprise dans un système de paiements est payée par quelqu’un, rarement par l’auteur de la ligne.
02
Un modèle peut lire, proposer et expliquer. Un humain signe. Dès qu’un modèle signe, vous possédez un passif sans piste d’audit.
03
Toute estimation est un pari tant que personne n’a lu les données. Je regarde donc avant de chiffrer, même quand ça me coûte le contrat.
04
La maintenance est la facture de la complexité. Elle arrive dix-huit mois plus tard, imputée à celui qui a hérité du code.
Contact
Parlons-en.
Dites-moi ce qui est cassé, ce que ça vous coûte et ce que vous avez déjà essayé. Trente minutes, pas de baratin. Vous repartez avec un plan, utilisable avec moi ou sans moi.