Portrait
Son parcours
Tristan Fransen est Senior Machine Learning Engineer chez Pennylane, le logiciel financier et comptable des PME et de leurs experts-comptables. Au sein de l’équipe Agent Behaviour, il travaille aujourd’hui à l’évaluation et à l’amélioration du comportement des agents IA de l’entreprise. À son arrivée, il a d’abord participé à la standardisation et au scaling des pipelines de machine learning classique, de la constitution de la vérité terrain jusqu’au déploiement en production.
Il travaille depuis plus de huit années dans l’IA appliquée. En 2018, il rejoint Shippeo, plateforme de suivi logistique en temps réel, en tant que premier Data Scientist, avant de diriger l’équipe. Il y participe à la création d’algorithmes prédisant les retards d’expédition pour de grands groupes comme Carrefour ou Renault, couvrant plus de 28 millions d’expéditions par an à travers le monde.
Tristan est diplômé de l’École polytechnique.
Son regard
Sa légitimité numérique et GenAI
Des chaînes logistiques à la comptabilité, le cœur du métier de Tristan reste le même : s’assurer qu’un modèle est fiable en conditions réelles. Chez Pennylane, il conçoit des pipelines et du tooling d’évaluation pour des agents qui gèrent plus de 40 000 requêtes utilisateurs par jour, sur des cas d’usage allant de l’analyse financière pour les dirigeants de PME à l’automatisation de tâches métier pour les cabinets. Pour définir ce qu’est une « bonne » réponse, il se base directement sur le travail et les méthodes des experts-comptables. Sa philosophie : déployer un modèle est devenu relativement accessible, mais le véritable défi consiste à prouver qu’il prend les bonnes décisions et qu’il s’améliore à chaque nouvelle version.
