AI Toolsen
How Hugging Face Became My Go-To Platform (And Why It Should Be Yours)
A practical tour of the Hugging Face ecosystem — models, datasets, Spaces, Inference — and how to use it from prototype to production.
Lire
Ingénieur IA, automatisation et intégration
L'IA et l'automatisation, conçues pour la production
Agents IA et systèmes RAG, automatisation des flux, intégration de systèmes de santé (HL7, FHIR) — pensés pour être fiables, sécurisés et maintenables.
- 39+
- Articles publiés
- 11+
- Études de cas
- 10+
- ans en logiciel et IA
Mohamed Amine Charif
IA · Automatisation · Logiciel
Outils et plateformes que j’utilise
À propos
De la première exigence à la mise en production
6+ ans, Canada et international
Interopérabilité santé — HL7 et FHIR
Trilingue — français, anglais, arabe
Je conçois et livre des systèmes logiciels et d'IA de bout en bout — du recueil des besoins avec votre équipe jusqu'à la mise en production. Plus de six ans au Canada et à l'international, principalement sur des applications d'IA, de l'automatisation de flux et de l'intégration de systèmes de santé.
J'ai aussi enseigné au niveau universitaire et formé des professionnels à la programmation, à l'IA et à l'automatisation — ce que je livre est donc documenté et explicable, pas une boîte noire.
La priorité : des systèmes qui continuent de fonctionner. Code moderne et testé, architecture claire, sécurité et maintenabilité traitées comme des exigences — pas des options.
Expertise
Une vision full-stack, du modèle à la production
Les outils et domaines que j'utilise au quotidien pour livrer des systèmes fiables.
Programmation
Java, Python, JavaScript
IA et agents
LangChain, Ollama, API OpenAI, agents IA, LLM
Bases de données
PostgreSQL, MySQL, FileMaker, ChromaDB
Automatisation
n8n, flux de travail, API REST, intégrations
Interopérabilité santé
HL7, FHIR, migration de données, Mirth Connect
Infrastructure
Cloud (AWS, Azure), Docker, CI/CD, API
Méthode de travail
Un chemin prévisible vers un logiciel qui fonctionne
01
Découverte
On cartographie le flux, les contraintes et les données. Je clarifie ce à quoi ressemble le succès avant d'écrire une ligne de code.
02
Conception
Architecture, intégrations et plan clair — choisis pour la fiabilité, la sécurité et la maintenabilité à long terme.
03
Développement
Livraison itérative avec des composants testés et documentés. Vous voyez un logiciel fonctionnel tôt et souvent.
04
Déploiement et support
Déploiement conteneurisé, CI/CD et supervision — plus une formation pour que votre équipe s'approprie la solution.
Projets
Toutes les études de cas Projets sélectionnés
AI Agents01
Custom AI Agent for Knowledge & Support
A conversational agent that answers from a company's own documents and acts on its internal APIs — running entirely on-premise so no data leaves the building.
→Instant answers for staff and customers, no per-token cloud bill, and full data privacy from local model hosting.
Healthcare IT02
MAIE — medical availability integration engine
An integration engine that receives medical-availability slots from clinics in three different formats — native JSON, FHIR R4 bundles and HL7 SIU — normalises them, resolves the identifiers, and lands them in the booking system for the CRDS.
→One endpoint that any provider can send to, whatever their format, with identifier resolution, de-duplication and per-slot error reporting.
Healthcare IT03
FHIR R4 Bundle Generator for Healthcare Systems
A Java service that turns hospital data — HL7 v2, CSV, JSON — into validated FHIR R4 bundles (Patient, Encounter, Observation, Practitioner), later repackaged as a Spring Boot microservice.
→99% conformance to FHIR profiles and a clean, independently deployable service that analytics and partner platforms can consume.
AI Agents04
Victoria — reliable email-triage agent
A rebuild of an n8n email-triage flow that hallucinated. Deterministic code now handles the rules; the LLM only makes the fuzzy judgement call, with a strict schema and a human review queue behind it.
→No more malformed output or invented values: the model can't choose a priority, a CC address or an SMS on its own — code derives all of that from a validated decision.
Platform05
BurgerBase — a self-hosted backend for Base44 apps
A self-hosted Node.js / TypeScript backend that replaces Supabase for React apps generated with Base44 — JWT auth, a dynamic REST API, sandboxed Deno functions and an automated deploy CLI.
→In production for multiple clients on both Windows Server and Linux, with FileMaker, SMTP and LLM (Anthropic / OpenAI / Ollama) integration built in.
Web Apps06
Doctoral Student Management Application
A web portal for a university's PhD administration — profiles, supervisors, milestones, defenses and documents — with automated annual re-registration and report generation.
→One system of record replacing scattered spreadsheets and email, with re-registration and reporting that used to be manual now automated.
Certifications
Certifications et formations
Model Context Protocol: Advanced Topics
Anthropic · 2025
HL7 FHIR Fundamentals
HL7 International · 2025
Full Stack: React and Java Spring Boot — The Developer Guide
Udemy · 2023
Spring Boot 3, Spring 6 & Hibernate for Beginners
Udemy · 2023
Spring Boot Unit Testing with JUnit, Mockito & MockMvc
Udemy · 2023
Articles
Voir les 39 articlesL’IA et l’automatisation, en pratique
Programmingen
Testing AI Applications: Unit, Integration and A/B Testing
How to test probabilistic AI systems — what unit and integration tests can still catch, plus eval sets and A/B testing for model behaviour.
Lire
AI Toolsen
OpenAI Whisper: The AI Audio Transcription Revolution
How Whisper handles speech-to-text across languages and noise — model sizes, accuracy, running it locally, and building a transcription pipeline.
Lire
Dites-moi ce que vous cherchez à bâtir
Décrivez le flux que vous voulez automatiser ou le système que vous voulez bâtir. Vous recevrez une évaluation franche : si je peux aider, et ce que ça demanderait.