Fondateur
Mathématicien-Économiste, Ingénieur Data et Chercheur en IA, je conçois depuis quinze ans des systèmes de décision pour les institutions publiques et les organisations malgaches. J’ai fondé le Cabinet IDEA et co-fondé l’ONG Idea Academy pour que ces outils ne restent pas l’affaire d’une minorité connectée.
Une conviction simple : une technologie qui n’atteint que ceux qui ont déjà accès à tout ne développe rien. Elle creuse.
Quatre convictions, formées sur le terrain plutôt qu’en séminaire. Elles expliquent pourquoi mes projets ressemblent rarement à ce qu’on propose habituellement à Madagascar.
Accessibilité
Au plus un cinquième de la population dispose d’internet. Une plateforme pensée pour le smartphone exclut d’emblée la majorité du pays. Je pars du canal le plus pauvre — voix, SMS, USSD, radio, agent de terrain — et je construis vers le haut. L’inverse ne fonctionne jamais : la version bas débit promise « pour plus tard » n’arrive pas.
Démocratisation
Une plateforme livrée sans compétences locales meurt à la fin du financement. Chaque mission que je conduis inclut le transfert : les équipes internes doivent pouvoir faire évoluer l’outil sans moi. C’est la raison d’être de l’ONG Idea Academy, et la mesure à laquelle j’accepte d’être jugé.
Souveraineté
Les données publiques malgaches, les données de santé, les données agricoles appartiennent à ceux qui les produisent. Je conçois des architectures où l’hébergement, les modèles et les règles d’accès restent maîtrisés localement — et où toute donnée collectée auprès d’une communauté lui revient sous une forme utile.
Mutualisation
Santé, éducation, économie, gouvernance, environnement : cinq domaines, mais un seul citoyen, un seul agent de terrain, un seul canal. Financer cinq fois la même passerelle opérateur revient à ne financer l’inclusion nulle part. Cette question est devenue mon sujet de recherche doctorale.
Finances publiques, enseignement universitaire et ingénierie data — trois métiers qui se rejoignent : comprendre la décision publique, savoir la transmettre, savoir l’outiller.
Janv. 2026
Direction Générale du Trésor — Centre de formation
Sessions pratiques intensives sur l’intelligence artificielle et l’analyse de données, conçues pour des agents publics sans formation technique préalable.
+50 agents
2024 — aujourd’hui
ONG Idea Academy
Ingénierie pédagogique et déploiement des programmes Data & IA dans les universités régionales de Diego, Fianarantsoa et Toliara. Financement YAS Madagascar.
+700 bénéficiaires
Juil. 2024
Direction Générale du Trésor
Conception technique et déploiement d’une plateforme de données, puis formation des équipes internes aux outils d’aide à la décision.
15 agents formés
2023
Université d’Antsiranana, département Économie
Enseignement de l’économétrie théorique et appliquée, entièrement conduit en programmation Python.
+50 étudiants
2021 — aujourd’hui
Cabinet IDEA et ONG Idea Academy
Formation des formateurs, conception et déploiement de la plateforme e-learning, recherche appliquée (NeuralProphet, machine learning interbancaire).
+20 formateurs
2020 — aujourd’hui
Cabinet IDEA (Intelligence Data Exploiting Agency)
Modélisation prédictive, tableaux de bord décisionnels et pipelines de machine learning pour des clients privés et publics, avec transfert de compétences aux équipes clientes.
Nov. 2018 — aujourd’hui
Direction des Études, Ministère de l’Économie et des Finances
Analyse de l’impact des finances publiques sur l’économie nationale, relations techniques avec le FMI, la Banque mondiale et la BAD, renforcement des capacités internes.
2018 — 2020
GREFTP V7V Manakara — formation technique et professionnelle
Gestion financière, comptable et administrative de l’établissement, suivi financier des programmes de formation.
2016 — 2022
Université de Toamasina
Enseignements académiques en sciences économiques et financières, de la licence au master.
+70 étudiants
2015 — 2018
Trésorerie Générale de Manakara
Supervision de la comptabilité publique régionale et formation continue des agents comptables locaux.
2015
Institut Malgache des Techniques de Planification
Mémoire : projection à moyen terme des variables macroéconomiques et sociales de l’économie malagasy sous modèle économique.
2012
Université d’Antananarivo
Mémoire : dynamique de l’inflation, du taux de change et la nouvelle macroéconomie ouverte.
2012
Université d’Antananarivo, département Économie
Modélisation économétrique des séries temporelles en DESS Finance, et théorie de la mesure appliquée à l’analyse économique.
+120 étudiants
2010
Université d’Antananarivo
Mémoire : modélisation du taux de change réel d’équilibre, cas de Madagascar.
2009
Université d’Antananarivo
Mémoire : codes affines et anti-chaînes.
Intelligence artificielle, LLM et agents
ExpertAssistants gouvernés, RAG documentaire et agents autonomes branchés sur des données métier — en production, pas en démonstration.
Open WebUI · MCP · Mastra · vLLM · pgvector · RAG
Machine learning et data science
ExpertPrévision macroéconomique, séries temporelles et modèles de risque, du prototype au cycle de vie industrialisé.
NeuralProphet · PyCaret · MLflow · scikit-learn · Pandas
Architecture data et restitution
ExpertPlateformes de données complètes : ingestion, entrepôt, sémantique, restitution et gouvernance des accès.
Airbyte · Superset · Directus · Next.js · PostgreSQL · MinIO
Développement d’applications décisionnelles
ExpertApplications d’aide à la décision et pipelines de données conçus pour être repris par les équipes internes.
Python · FastAPI · SQLAlchemy · Pydantic · Streamlit
Économétrie et modélisation macroéconomique
ExpertAnalyses structurelles, prévisions et évaluation de l’impact des finances publiques sur l’économie nationale.
Séries temporelles · Modèles structurels · Finances publiques
DevOps et MLOps
AvancéMise en production et exploitation continue des plateformes et des modèles, en environnement contraint.
Docker Swarm · ArgoCD · Harbor · GitLab CI/CD · Helm
Modélisation financière
ExpertModélisation et analyse de données financières complexes, jusqu’aux outils que les directions utilisent réellement.
Excel · Power Query · Power Pivot · DAX
Ces plateformes ne sont pas des maquettes. L’une sert aujourd’hui une administration nationale ; les autres sont en construction avec les mêmes exigences d’accessibilité et de gouvernance.
Gouvernance, finances publiques et transparence
Décider sur des chiffres qu'on peut remonter à leur source.
Système d'aide à la décision publique et de redevabilité. Il consolide les données de gouvernance et de finances publiques, les rend traçables jusqu'à leur origine, et ouvre un canal de doléance citoyenne accessible depuis un téléphone à touches.
Capacités documentées
Institutions publiques · Cour des comptes et corps de contrôle · Société civile et médias · Collectivités
Voir la plateformeÉducation, pédagogie et formation
Former, insérer, réinsérer — à l'ère de l'intelligence artificielle.
Système national d'apprentissage adaptatif, de l'éducation de base à la formation continue. Il porte les parcours, l'insertion et la réinsertion professionnelles, l'éducation civique, et prolonge la formation jusqu'aux familles hors ligne.
Capacités documentées
Ministère de l'Éducation et inspecteurs · Établissements et enseignants · Jeunes, apprenants et familles · Entreprises et bailleurs de formation
Voir la plateformeÉconomie : agriculture, élevage, pêche, tourisme
Le prix du marché et le bon geste agricole, jusqu'au village.
Système d'appui à l'économie rurale : cours des filières, diagnostic phytosanitaire, alertes météo et groupage d'intrants. Il s'adresse d'abord au producteur isolé, par le canal qu'il possède déjà.
Capacités documentées
Producteurs et coopératives · Directions régionales de l'agriculture et de l'élevage · Exportateurs et filières · Programmes de développement rural
Voir la plateformeSanté publique et soins primaires
La décision médicale au dernier kilomètre, en trente secondes.
Système d'appui à la santé communautaire. Il outille les agents communautaires de santé, met le triage à portée d'un appel gratuit et rend au médecin une décision préparée, qu'il valide en un clic.
Capacités documentées
Ministère de la Santé et districts sanitaires · Centres de santé de base et médecins-chefs · Agents communautaires de santé · Partenaires santé et recherche
Voir la plateformeSécurité des personnes, protection des biens et environnement
Protéger les personnes, les biens et la forêt — avec la communauté, sous autorité légale.
Système de protection intégrée articulé en trois volets : Aro Olona pour les personnes, Aro Fanana pour les biens, Aro Tontolo Iainana pour l'environnement. Aucune intervention n'est déclenchée par l'IA : seule l'autorité judiciaire qualifie une alerte.
Capacités documentées
Gendarmerie nationale et autorités judiciaires · Bureau national de gestion des risques et des catastrophes · Eaux et Forêts, gestionnaires d'aires protégées · Communes et comités communautaires
Voir la plateformeRecherche doctorale
Dans un contexte de fracture numérique extrême, l’inclusion n’est pas un problème de canal — celui-là est résolu et documenté. C’est un problème d’architecture et de gouvernance : le canal universel a un coût fixe élevé et un coût marginal faible, tandis que le financement public est découpé par secteur. Chaque projet doit donc payer seul un coût qu’il ne peut assumer, et se rabat sur la minorité déjà connectée.
Q1
Quelles briques d’un dispositif d’IA multi-sectoriel doivent être mutualisées, et lesquelles doivent rester sectorielles ?
Un critère opérationnel, applicable avant l’engagement des dépenses par un architecte comme par un financeur.
Q2
Le coût marginal d’un service destiné aux profils déconnectés décroît-il réellement avec la mutualisation du socle ?
Une mesure du coût par usager effectivement touché, exploitable comme instrument de décision publique.
Q3
Comment mesurer l’inclusion réellement produite par un système d’IA, au-delà du nombre d’inscrits et du volume de messages ?
Un indicateur centré sur la décision modifiée chez l’usager, désagrégé par niveau de maturité numérique.
Q4
Comment gouverner la donnée quand la personne concernée n’a ni accès à l’écrit administratif, ni connexion, ni terminal personnel ?
Un cadre de consentement oral, de retrait par canal universel et de restitution à la communauté productrice.
Q5
Quelles forces de financement, de gouvernance et d’organisation produisent le silo, et quels dispositifs le contiennent ?
Un retour d’expérience longitudinal sur quatre plateformes réelles, mesuré et non reconstitué après coup.
Q6
La valeur délivrée aux profils hors ligne dépend-elle davantage du réseau d’agents que de la performance des modèles ?
Une répartition documentée de l’intelligence entre le modèle, l’agent de terrain et l’usager.
Institution publique, bailleur, université ou entreprise : si votre projet suppose que la donnée et l’IA atteignent réellement le terrain, présentons-nous le problème.