Pierre Colart

Senior AI/ML Engineer / Solution

Ingénieur AI & solution depuis plus de 9 ans, je conçois des systèmes sécurisés et je pilote des stratégies d'IA. Mon terrain : mener des POC jusqu'en production et déployer de l'IA responsable en environnement régulé (SOC 2, RGPD) — en traduisant la complexité technique en valeur métier pour des interlocuteurs non techniques.

Expérience

Passbolt

Statut: aujourd'hui

Senior AI/ML Engineer / Solution

2022 — aujourd'hui4 ans

Gestionnaire de mots de passe open source utilisé par des gouvernements et de grandes organisations

Pilotage de la stratégie IA de l’entreprise, de la vente au support — pas seulement l’ingénierie.
Formation de vingt ingénieurs au développement agentique.
Refonte de l’autofill pour 500 000 utilisateurs : détection des formulaires d’authentification passée de 60 % à 90 %.
Conception du moteur de collecte de données par IA générative qui alimente les modèles d’autofill et d’anti-phishing.
Tests d’intrusion par IA open source et automatisation des campagnes d’audit SOC 2, bâtis en interne.
Lancement de l’application Windows et responsabilité de son architecture, de son modèle de sécurité et de sa livraison.
Arbitrages avec l’équipe de design sur ce qu’un poste de travail permet et qu’un navigateur interdit : Windows Hello déplace la frontière de confiance avant d’être une occasion d’interface.
Application Windows en UWP natif, puis migration vers Tauri 2 : six mois, quatre personnes.
Développement d’extensions navigateur à cryptographie avancée (Node.js, bibliothèque de composants React).
Encadrement de l’équipe mobile — cinq personnes — puis de l’équipe produit sur le chiffrement.

TypeScript
Node.js
React
Rust
Tauri
IA générative
Outillage développeur
Open source
JavaScript
AppSec
Test d'intrusion
Cryptographie
SOC 2
Anti-phishing
Extension navigateur
PostgreSQL
Kotlin

Switch Case

Statut: aujourd'hui

AI / ML Engineer

août 2020 — aujourd'hui6 ans 2 mois

Produits d'IA générative, sécurité automatisée et RAG à grande échelle

Product AI : moteur de collecte de données par IA générative, pour entraîner et déployer des modèles d’autofill et d’anti-phishing partis de zéro.
Argus : LLM autonomes parcourant le web pour repérer les pages sensibles, formulaires d’authentification et de paiement, pilotés par une extension de navigateur exposée en MCP.
Labellisation rendue déterministe par conception : le modèle applique des règles écrites et explique ce qu’il n’a pas su classer. Il ne décide pas.
Jeu de données transformé en modèle reconnaissant une zone sensible, champ de mot de passe ou formulaire d’authentification : il alimente l’autofill et alerte avant qu’un identifiant n’arrive sur un site malveillant.
Refonte de l’autofill de Passbolt sur cette base : détection des formulaires d’authentification dans la page passée de 60 % à 90 %, pour 500 000 utilisateurs.
Sirius, même architecture : capture de sites de phishing, catégorisation par ML et LLM, inférence d’images, détection de sites et de courriels frauduleux.
Les deux nés d’une feuille de route personnelle et restés sa propriété : Passbolt exploite Argus et Sirius comme outil externe, et se sert de leurs données deux fois, pour entraîner ses modèles et pour décider des prochaines fonctionnalités de l’autofill.
Répartition du runtime sur la charge et non sur la préférence : AdonisJS là où vit le produit, Rust pour le pipeline d’ingestion, les machines virtuelles et l’inférence.
Sécurité pilotée par l’IA : agents autonomes orchestrant des scanners pour des tests d’intrusion automatisés, et campagnes d’audit SOC 2.
Solution RAG sur plusieurs millions de lignes, pour une plateforme de remboursement de médicaments : un CSV de médicaments croisé avec le texte de loi qui régit le remboursement, deux sources sans structure commune.
Escalade vers l’expert par conception : sur les médicaments critiques, c’est l’humain qui répond, pas le modèle.
Prototype N8N / Supabase validé, puis réécriture sur Mastra, back en Rust et front en React.
Garde-fou avant publication : pipeline de test parallèle confrontant chaque réponse à des règles définies.
Réindexation sans intervention : déposer un nouveau CSV ou un texte de loi dans l’interface d’administration relance seule la pipeline d’embeddings vers les bases vectorielles.
Rédaction des articles de R&D en IA et apprentissage automatique publiés sur le blog.

Python
Rust
Go
Mistral AI
LLM open source
Agents autonomes
Orchestration d'agents
MCP
Mastra
Embeddings
Bases vectorielles
TensorFlow
PyTorch
Supabase
Test d'intrusion
AppSec
SOC 2
RAG
React
Next.js
Anti-phishing
Extension navigateur
PostgreSQL

ColartBe

Freelance — livraison de projets

2017 — 20258 ans

Missions de bout en bout pour institutions européennes, startups et PME

Huit ans de missions menées du cadrage à la mise en production : architecture, développement, déploiement, puis reprise par l’équipe cliente.
Deux terrains principaux : l’IA appliquée à des données sensibles pour des institutions européennes, et les systèmes connectés pour des produits grand public.
Interlocuteur technique unique face à des équipes métier non techniques, du premier atelier de cadrage jusqu’à la recette.

Java
Rust
React
React Native
NestJS
TensorFlow
Mistral AI
IoT
PostgreSQL

Miind

Solution Architect

2022 — 20221 an

Système de dédouanement national

Traçabilité de l’origine et de l’acheminement des colis pour les douanes belges, sous nouvelle réglementation européenne.
Architecture temps réel sur Kafka, dimensionnée pour le volume de petits colis expédiés depuis la Chine.
Plan d’architecture applicative et cloud défendu face aux architectes du gouvernement, puis développement du back.
Tech lead Java d’une équipe de 8 développeurs répartie entre la Belgique et l’Inde.

Java
Spring
Kafka
Angular
Cloud
PostgreSQL

Luxhub

Solution Architect

2020 — 20222 ans

Infrastructure d'open banking pour institutions financières

Architecte responsable des systèmes de paiement en ligne, aujourd’hui utilisés par les banques belges, luxembourgeoises, françaises et néerlandaises, une partie des allemandes, PayPal parmi les clients.
Dimensionnement pour absorber l’intégralité des paiements d’une journée, sans arbitrer lesquels comptent.
Place de marché des API financières : les agrégateurs réutilisent l’API d’une banque au lieu de l’intégrer une par une.
Entrée unique normalisant des systèmes bancaires sans accès commun, sous l’obligation PSD2 d’ouvrir leurs API.
Exploitation sur AWS, chaîne d’intégration et de livraison continues incluse.
Développement de modèles de lutte anti-blanchiment (AML).
Définition des standards d’intégration et de sécurité, en collaboration avec les institutions clientes.
Encadrement direct de cinq développeurs, en report au CTO, sur des systèmes bancaires critiques.

Java
Spring Boot
Vue.js
Strapi
AWS
CI/CD
Conception d'API
Paiement
PSD2
AML
PostgreSQL

Positive Thinking Company

Ingénieur full-stack

2018 — 20202 ans

Systèmes de calcul et d'ingestion de fonds d'investissement

Architecture du moteur de calcul de fonds sous obligation MiFID II de restitution en temps réel, granularité fonds / sous-fonds / share class.
Production des livrables réglementaires EPT (European PRIIPs Template) et PRIIPs KID.
Chaîne de dépôt quotidien des institutions financières européennes : ingestion, vérification et calcul, construite depuis son démarrage.
Moteur d’ingestion paramétrable absorbant des centaines de formats de dépôt non standardisés, sans connecteur dédié par organisme.
Chaîne d’ingestion sur Kafka, deux piles .NET et Java cohabitant sur le même flux.
Clients : une grande partie des banques luxembourgeoises, mission Kneip.
Tech lead d’une équipe interne de 10 développeurs Java/JavaScript, entretiens techniques et formation.

Java
.NET
Kafka
Angular
Vue.js
MiFID II
GraphQL
PostgreSQL

Projets⁵

Commission européenne — Agent RAG souverainà la une

Déploiement local d'un RAG à grande échelle sur documents sensibles

Conception et déploiement d’un agent RAG à grande échelle s’appuyant sur des modèles open source (Mistral AI) et des bases vectorielles.

Aucun appel sortant : tout le traitement reste on-premise, embeddings compris, sur une infrastructure que le commanditaire administre lui-même. La conformité RGPD est structurelle, pas déclarative.

La difficulté tient à la forme, pas au volume : des millions de lignes de médicaments en CSV d’un côté, un texte de règles rédigé de l’autre, à croiser pour trancher un remboursement.

Escalade vers l’expert sur les cas que le modèle ne tranche pas. Chaque mise en ligne passe d’abord par une pipeline de test parallèle qui confronte les réponses à des règles définies.

Mistral AI
Rust
Mastra
Embeddings
Bases vectorielles
RAG
On-premise

Commission européenne — Visioconférence souveraineà la une

Plateforme temps réel auto-hébergée, jusqu'à 300 participants

Plateforme de visioconférence auto-hébergée pour les concours d’entrée et les cours à distance : aucune donnée ne sort de l’infrastructure de la Commission, jusqu’à 300 participants par conférence.

Conception de l’intégralité du système, plan d’architecture serveur compris. Messagerie temps réel sur RabbitMQ, architecture événementielle, client accessible depuis un navigateur sur leur propre page.

WebRTC
Java
React
RabbitMQ
Temps réel

personal-cv

2026Ce site — contenu en markdown, déploiement continu

Site statique bilingue généré depuis des fichiers markdown validés par un schéma Zod. Chaque push sur main déclenche le build et la publication. La feuille de style d’impression produit un PDF propre depuis la même source.

Astro
React
Tailwind
GitLab CI

Code source

Cinextra — Billetterie et automatisation de salle

Site, caisse enregistreuse et pilotage IoT des projections

Site de billetterie relié à la caisse : réservation en ligne et achat sur place puisent le même stock de sièges.
Intégrité transactionnelle sur une ressource unique : deux acheteurs ne peuvent obtenir le même siège numéroté.
Livraison des entrées à une cinquantaine de fournisseurs, chacun dans son format — API ou CSV.
Automatisation de la salle : lancement des projections et éclairage, par objets connectés et systèmes filaires.
Python pour l’automatisation, Java pour le reste — arbitrage assumé.
Modèle de prédiction des projections pour l’aide à la programmation.

Java
Spring
Angular
Python
Cloud
Concurrence
IoT
Prédiction
MongoDB

Domecho — Plateforme domotique IA

Prédictions domotiques par apprentissage, OCR et analyse visuelle

Alternative auto-hébergeable à Home Assistant : n’importe quelle plateforme, n’importe quel objet connecté.
Apprentissage temps réel sur les usages, croisé au calendrier, pour proposer des routines — préchauffer une pièce un jour de congé.
LLM Llama auto-hébergé exécutant des fonctions, écrit avant que le function calling n’existe côté API.
Assistant vocal sur Mozilla TTS : voix, raisonnement et exécution sans dépendance à un service tiers.
Reconnaissance faciale à la caméra d’entrée, reliée à l’alarme : le visage reconnu porte son code PIN.
Plateforme hébergée sur Google Cloud.
Intégration Zigbee, Z-Wave, Bluetooth, Thread et WiFi.
Modèles TensorFlow de prédiction domotique, complétés par de l’OCR et de l’analyse visuelle.
Application web (React, NestJS), mobile (React Native), service Python pour les objets connectés.

TensorFlow
Llama
Mozilla TTS
NestJS
React
React Native
Python
Google Cloud
Zigbee
Z-Wave
Thread
MongoDB

Formation

Spécialisation Generative AI for Cybersecurity

juil. 2026

Établissement: LearnQuest

Spécialisation Cybersécurité & IA

2025 — 2026

Établissement: Macquarie University

Spécialisation Deep Learning

2023

Établissement: Stanford University

Bachelier en informatique

2014 — 2018

Établissement: HELMo — Liège, Belgique

Certifications

Certified Kubernetes Administrator (CKA)

sept. 2026

Organisme: The Linux Foundation — Pearson VUE
Identifiant: Identifiant : 5XFRKKD2NBJX

AI Agents for Cybersecurity

janv. 2026

Organisme: Starweaver
Identifiant: Identifiant : A9JTQTYAQUEQ

Google Cybersecurity — Certificat professionnel

janv. 2024

Organisme: Google
Identifiant: Identifiant : 186ef7aaae358de22c0c3764f03b49d5

TensorFlow Developer — Certificat professionnel

juil. 2023

Organisme: DeepLearning.AI
Identifiant: Identifiant : DHWZJ5GS8V7S

Compétences

Backend

TypeScript
Java
Rust
C#
Python
Go
NestJS
Spring Boot

Frontend

React
React Native
Angular
Vue.js

ML / IA

TensorFlow
PyTorch
Systèmes RAG
Agents autonomes
MCP
Mastra
Mistral AI
Llama
Ollama
Vertex AI

Sécurité

Conformité SOC 2 / RGPD
Cryptographie
Anti-phishing
Analyse de risque
Architecture zero-trust

Domaines régulés

PSD2
MiFID II
PRIIPs / EPT
AML
Douane

Cloud & données

Bases vectorielles
PostgreSQL
Kubernetes
Observabilité
Optimisation de performance
Kafka
RabbitMQ
AWS
Azure
Google Cloud
Docker
CI/CD

Langues

Français — langue maternelle
Anglais — courant (C1)
Néerlandais — notions