Mon approcheIngénierie IA appliquée
J'aide les entreprises à intégrer l'IA dans leur environnement réel : leurs données, leurs outils, leurs accès, leur sécurité, leur supervision, leurs coûts et l'adoption par les équipes.
Mon rôle : construire la base technique qui fait passer un cas d'usage IA du prototype à la production. Agents, RAG, évaluation, jeux de données, et toute la partie fullstack qui les rend utilisables.
Ce n'est pas un produit, c'est une manière de travailler : de l'ingénierie IA appliquée, de bout en bout.
PourquoiLe constat
Beaucoup de projets IA s'arrêtent à la démo. Rarement à cause du modèle : parce que le système autour n'a pas été construit. Accès aux données, droits, coûts, traçabilité, supervision des agents, mesure de la qualité des réponses, adoption par les équipes.
Mon travail consiste à transformer une idée IA en un usage fiable, sécurisé, évalué et maintenable.
Approche par couchesDu cloud à l'usage
Une IA utile ne repose pas sur un modèle seul, mais sur plusieurs couches qui fonctionnent ensemble : données, outils, sécurité, infrastructure, intégration, pratiques de déploiement, gouvernance et adoption. Je les traite toutes.
Formation des équipes, usage réel, indicateurs de valeur, gains mesurables, extension à d'autres cas d'usage.
API, interfaces et branchement dans vos outils existants (CRM, ERP, GED, messagerie, outils internes).
Agents spécialisés, RAG et RAG agentique, assistants métier, automatisations, fine-tuning quand il se justifie.
Ingestion de vos sources, découpage, embeddings, bases vectorielles, et jeux d'évaluation construits avec vos experts métier.
Cloud, environnements, déploiement continu, observabilité, scalabilité et suivi des coûts.
Évaluations continues, droits d'accès, traçabilité, conformité RGPD, contrôle humain et règles d'usage. Sur chaque couche.
Ça évite les initiatives IA isolées : chaque usage est conçu avec ses données, ses droits, ses règles de sécurité, sa méthode d'évaluation, son mode d'exploitation, ses indicateurs de valeur et l'adoption par les équipes.
L'objectif, c'est une IA fiable, intégrée et maintenable dans votre environnement existant. Je ne vends pas de plateforme propriétaire : je construis avec vos outils, vos contraintes et vos équipes.
Le code, les prompts, les jeux de données et les évaluations vous appartiennent.
Ce que ça couvreLes fondations
Pour fonctionner dans la durée, l'IA a besoin d'une base solide : des données maîtrisées, des intégrations propres, une qualité mesurée, une sécurité adaptée et un suivi continu des usages.
Connecter les bonnes sources, structurer les accès, limiter l'exposition des données sensibles. Et construire, avec vos experts, les jeux de données qui servent à évaluer le système. La qualité, la fraîcheur et les droits sur les données conditionnent la fiabilité des réponses.
Des agents aux outils bornés, des RAG qui citent leurs sources. Je choisis l'architecture la plus simple qui tient la charge : un pipeline RAG bien évalué bat souvent un agent ambitieux mal maîtrisé.
Aucune mise en production sans mesure : jeux de tests, LLM-as-a-judge calibré sur des annotations humaines, métriques de fidélité et de pertinence, détection des régressions à chaque changement de prompt ou de modèle.
Intégrer l'IA dans vos outils plutôt que d'en ajouter un de plus : API, interfaces, connecteurs vers votre CRM, votre ERP, votre GED ou votre messagerie. Sans ajouter de complexité inutile.
Encadrer les usages, les modèles, les droits et les flux de données. Tracer les réponses générées, les sources mobilisées, les actions des agents et les décisions qui demandent une validation humaine. Chaque usage peut être audité et expliqué.
Mesurer la consommation, anticiper les dérives et piloter les coûts dans le temps. Former les équipes, accompagner les utilisateurs pilotes, et ancrer l'IA dans les pratiques du quotidien.
Ce que ça changePour vous
Parlons de vos usages, de vos outils existants et des conditions nécessaires pour une IA utile, sécurisée et adoptée.
Les technologies avec lesquelles je construis
Claude
OpenAI
Mistral AI
Gemini
Hugging Face
LangChain · LangGraph
LangSmith
Langfuse
PyTorch
Python
FastAPI
TypeScript
Next.js
React
PostgreSQL · pgvector
Supabase
Docker
AWS
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