Liège · Systèmes IA · Automatisation

Frédéric Lambrechts

Systèmes IA & automatisation pour dirigeants

J'aide les équipes à transformer leur contexte métier en workflows IA utilisables : bases de connaissance, graphes, automatisations et intelligence go-to-market.

18+ ans MedTech / digitalFull-stack AI & automationMissions ciblées · Liège

Expérience & travaux sélectionnés

Une trajectoire lisible : operator depth, builder execution.

Le CV ne doit pas être séparé de la preuve. Les rôles importants et les projets sont montrés ensemble, avec assez de détail pour comprendre le travail sans transformer la page en PDF.

2024 - present
Travail indépendant systèmes IA / SuperSwift

Builder produit IA full-stack & opérateur stratégique

Construction de systèmes IA context-first, workflows d'automatisation et outils d'intelligence GTM MedTech, avec SuperSwift comme preuve produit.

SuperSwiftGraphes de connaissanceContext engineeringFull-stack AIGTM intelligence
  • Concevoir et construire des workflows IA full-stack autour de la collecte de contexte, bases structurées, graphes de connaissance, extraction et workflows agentiques.
  • Développer SuperSwift comme système d'intelligence GTM MedTech : concurrents, comptes, KOLs, distributeurs, offres d'emploi, signaux LinkedIn/blog et contexte marché.
  • Transformer un contexte commercial, marché et opérationnel dispersé en systèmes réutilisables pour l'outreach, l'account planning, l'analyse marché et l'aide à la décision.
  • Travailler hands-on en TypeScript, Python, Supabase, Neo4j, automatisation type n8n/Make, APIs Claude/OpenAI, Claude Agent SDK, MCP et patterns d'évaluation.
2022 - 2024
Osimis

CEO / Chief Business Development Officer

Pilotage commercial, partenariats stratégiques et positionnement écosystème pour une plateforme européenne de distribution d'IA en imagerie médicale.

CEO/CBDOIA imagerie médicalePartenariatsScale commercialHôpitaux européens
  • Construire et gérer des partenariats stratégiques avec des fournisseurs d'algorithmes d'IA médicale et des acteurs hospitaliers.
  • Étendre l'adoption dans des réseaux hospitaliers européens et positionner la plateforme comme couche de distribution majeure pour l'IA en radiologie.
  • Travailler sur la stratégie go-to-market, les relations fournisseurs, le customer development, les discussions pricing, l'enablement partenaire et l'exécution opérationnelle.
  • Transformer un écosystème clinique complexe en mouvements commerciaux concrets : bons algorithmes, acheteurs, contraintes d'adoption, rôles distributeurs et workflows hospitaliers.
Early career
Accenture

Fondations consulting en delivery structure

Fondations consulting derrière le profil d'opérateur : résolution de problèmes structurée, transformation, gestion stakeholders et discipline de delivery.

ConsultingTransformationDelivery structureStakeholders
  • Travail dans un environnement consulting où clarté, maîtrise du scope, alignement stakeholders et rythme de delivery comptaient autant que l'analyse.
  • Développement de l'habitude de transformer des problèmes business ambigus en work packages, points de décision et chemins d'implémentation.
  • Cela reste central aujourd'hui : le travail IA n'est pas seulement technique, il aide les équipes dirigeantes à décider quoi automatiser, quoi contextualiser d'abord et quoi ne pas construire.
Finance career
Écosystème Deutsche Bank / Petercam / BNP Paribas

Finance, analyse et discipline commerciale

Fondations analytiques, commerciales et client-facing avant d'aller plus loin dans le software, la MedTech et les systèmes IA.

FinanceClient workJugement commercialAnalyse
  • Développement de l'analyse financière, de la communication client et du jugement commercial dans des environnements où confiance, précision et timing comptent.
  • Discipline conservée dans le travail MedTech et IA : comprendre l'acheteur, quantifier les enjeux et éviter la technologie pour la technologie.
2015
Le Wagon

Transition vers le développement full-stack

Passage de rôles opérateurs/commerciaux vers le développement logiciel hands-on, base du travail produit et IA actuel.

Full-stackRuby on RailsJavaScriptSQLProduct building
  • Formation full-stack Le Wagon : Ruby on Rails, JavaScript, SQL, database design et fondations web application.
  • Cette transition rend le travail IA/produit pratique : pas seulement conseiller les équipes, mais construire les systèmes et workflows.

Formation & apprentissage appliqué

Fondations formelles, pratique actuelle.

2023 - 2026

Applied AI Engineering

Self-study appliqué

Apprentissage appliqué via des systèmes réels, communautés expertes, workflows agents et problèmes clients/produit.

  • Context engineering
  • Graphes de connaissance
  • Claude Agent SDK
  • Workflows Python / TypeScript
Jan - Mar 2015

Développement full-stack

Le Wagon, Batch #7

Ruby on Rails, JavaScript, SQL et database design.

  • Première cohorte hors France
  • Code orienté produit
  • Fondations web application
1998 - 2003

Master en Business Administration

ICHEC Brussels

Track PME et entrepreneuriat.

  • Magna Cum Laude
  • Erasmus : Allemagne
  • Fondations business

Offres de mission

Commencer petit, mais correctement.

L'offre reste volontairement sobre : clarifier le contexte, choisir un workflow, puis construire seulement si le périmètre est suffisamment net.

Choisir avant de construire

Cadrage context-first

Un format court pour identifier le bon premier workflow, inventorier le contexte disponible et décider de la suite sans lancer un grand chantier.

  • Workflow prioritaire
  • Inventaire contexte / données
  • Estimation faisabilité et ROI
  • Recommandation de suite
Construire sur un périmètre clair

Sprint workflow IA

Structurer le contexte métier et livrer un premier workflow IA utilisable en quelques semaines, avec points de contrôle humains et documentation.

  • Base de contexte
  • Automatisation connectée
  • Handover équipe
  • Périmètre défini après cadrage
Accompagner sans dépendance

Advisory / fractional

Aider une équipe dirigeante à transformer stratégie IA, automatisation ou intelligence GTM en décisions, systèmes et pratiques quotidiennes.

  • Adoption IA durable
  • Architecture pragmatique
  • GTM intelligence
  • Support leadership

Vous avez un workflow concret à clarifier ? Commençons par vérifier si le contexte est suffisamment net.

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Un workflow à clarifier ou une mission à cadrer ?

Le premier échange sert à vérifier le fit, pas à vendre une transformation floue.

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