De l'idée au déploiement
Une IA utile, mesurée, intégrée à vos outils. Je construis des solutions IA qui résolvent un problème réel et qui restent exploitables dans le temps.
Ce que je fais (et ce que ça change)
Agents "utiles"
Pas un chatbot décoratif
Des agents qui accomplissent une tâche : préparer, vérifier, synthétiser, classer, déclencher, relancer… Avec une règle d'or : ce qui est sensible se contrôle (validation, logs, permissions).
RAG (Recherche Augmentée)
Réponses sourcées
On connecte le modèle à vos sources : documents, base de connaissances, procédures, référentiels. But : réduire les hallucinations, donner des réponses sourcées, et accélérer l'accès à l'info.
Automatisation documentaire
Le vrai ROI
PDF / mails / pièces jointes → extraction → données structurées → workflow. Le vrai ROI se cache souvent ici : moins de ressaisie, moins d'erreurs, plus de vitesse.
Industrialisation (LLMOps)
De la démo au produit
Observabilité, coût par action, latence, qualité, tests, suivi de versions, garde-fous. Sans ça, l'IA est une démo. Avec ça, c'est un produit.
À qui ça s'adresse
PME
Cas d'usage "pragmatique"
Vous voulez un gain rapide :
- "Assistant de direction" / copilote interne
- Synthèse de réunions & mails, préparation d'ordres du jour
- Extraction d'infos depuis contrats, offres, factures, docs RH
- Réponse assistée sur base documentaire interne
- Routage de demandes (support, ADV, SAV)
ETI / Industriels
Chantiers structurants
Vous avez des contraintes lourdes (données, process, sécurité, terrain) :
- Workflows agentiques multi-étapes avec validation humaine
- Intégration SI (ERP/CRM/PLM, API, SSO)
- Traçabilité, gouvernance, environnements, monitoring
- Protocoles d'évaluation et amélioration continue
- Déploiement hybride / on-prem si nécessaire
Offres packagées
Claires, et adaptées au niveau de maturité
Diagnostic IA
1-2 joursPour décider vite, sans fantasmer.
Idéal pour : PME/ETI qui veulent trier les idées et investir au bon endroit.
Agent de direction (PME)
2-4 semainesUn assistant interne qui fait gagner du temps dès le premier mois.
Inclus :
- → Cadrage + périmètre + garde-fous (permissions, redactions)
- → Connecteurs (Drive/SharePoint/Notion/Confluence)
- → Protocole d'évaluation simple (qualité, temps gagné)
- → Déploiement (web interne, Slack/Teams, ou interface dédiée)
Option : Mode "validation obligatoire" avant envoi d'un mail / d'un doc
Sprint POC / pilote
2-6 semainesQuand il faut prouver sur un vrai flux, avec des métriques.
Mise en production & LLMOps
ContinuPour passer de "ça marche" à "ça tient".
Méthode "industrielle"
(sans être lourde)
Données
Ce qu'on a, ce qu'on peut connecter, ce qu'on doit éviter
Évaluation
Un jeu de tests + métriques (même simples)
Sécurité & conformité
Confidentialité, droits, journalisation, rétention
Intégration
L'IA doit vivre là où vous travaillez déjà
Maîtrise des coûts
Coût par action, caching, modèles adaptés, limites
Questions fréquentes
"On n'a pas de data science team."
Pas besoin pour démarrer : beaucoup de cas d'usage "agent + RAG + workflow" sont accessibles avec une bonne méthode.
"Nos données sont sensibles."
On travaille avec des garde-fous : filtrage, redaction, contrôle d'accès, traçabilité, et options de déploiement adaptées (hybride si besoin).
"Combien ça coûte ?"
Ça dépend du périmètre et des intégrations. Le diagnostic sert justement à dimensionner et éviter les dépenses inutiles.
Agent PME rapide ou chantier industriel ?
On commence par un cadrage : objectifs, données, contraintes, et un plan de route.
Parlons de votre projet IA
Décrivez votre cas d'usage, je vous réponds avec une proposition adaptée.