— Étude de cas
XPO Logistics
Lead AI Engineer & Architecte Solutions IA · Juillet 2026 — aujourd'hui
Automatisation de la facturation à partir des documents de transport, et pilotage de la stratégie IA d'un acteur majeur du transport et de la logistique.
Contexte
Pilotage de l'exploration, du design et du déploiement de solutions d'intelligence artificielle au sein d'XPO : reprise et fiabilisation d'un projet IA existant, puis cadrage technique de nouveaux cas d'usage.
01
Facturation automatisée
- Conception d'un pipeline d'extraction automatisée sur les POD et CMR transmis en image par les équipes métier.
- Classification automatique des documents (CMR, POD, autre) et extraction des informations clés.
- Règles métier de validation : documents conformes transmis automatiquement à SAP pour facturation.
- Gestion des rejets : refus motivé avec justification et relance automatique.
02
Fiabilisation & modèles internes
- Audit complet de l'architecture existante, refonte et fiabilisation pour une exploitation en production.
- Prototypage et entraînement de modèles internes : computer vision, document understanding, OCR, LLM.
- Conception d'intégrations MCP pour connecter les modèles aux outils et données métier.
03
Cadrage & gouvernance
- Revue technique et analyse de faisabilité, recommandations d'architecture aux équipes décisionnaires.
- Évaluation critique des prestataires externes : faisabilité, scalabilité, choix d'intégration.
- Documentation technique, dossiers d'architecture et gestion des risques.
Résultats
- Projet principal stabilisé : architecture repensée, plus robuste et fiable qu'à mon arrivée
- Feuille de route technique établie avec pistes d'évolution priorisées
- Décisions prestataires sécurisées par une évaluation technique indépendante
Stack technique
Computer VisionOCRDocument UnderstandingLLMMCPPythonFastAPIReactAngular
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