Capacités

Ce que je fais, concrètement.

Cinq expertises pour passer de l'idée au système en production. Vous entrez par ce que vous savez faire, ou par le problème que vous voulez résoudre.

01

LLM & RAG

Vos documents deviennent une base de connaissances interrogeable en langage naturel, avec des réponses sourcées.

La bonne réponse, sourcée, en quelques secondes.

2 s

pour une réponse sourcée dans vos documents

100 %

des réponses citent leurs sources

0

réponse inventée tolérée en production

Ce que je construis

01

RAG documentaire

Contrats, procédures, historiques: vos documents deviennent interrogeables en langage naturel, avec citation des sources.

RAG · Réponses sourcées · Recherche sémantique

02

Recherche & extraction

Retrouver, extraire et structurer l'information noyée dans vos fichiers, e-mails et bases, à l'échelle.

Extraction · Structuration · pgvector · Qdrant

03

Choix et intégration des modèles

Le bon modèle pour chaque tâche (Claude, GPT, open-source), branché proprement sur vos systèmes.

Claude · OpenAI · Open-source · MCP

La stack

  • Claude
  • OpenAI
  • RAG
  • pgvector
  • Qdrant
  • Embeddings
  • Reranking
  • Python

02

Agents & orchestration

Des agents qui exécutent de vraies tâches dans vos outils, coordonnés quand un seul ne suffit pas.

Un agent qui agit, pas un chatbot qui cause.

24h/24

l'agent ne dort jamais, n'oublie jamais

multi-agents

chacun sa tâche, orchestrés

MCP

vos outils branchés proprement

Ce que je construis

01

Agents métier outillés

Un agent qui répond, décide et exécute des actions dans vos outils, et escalade vers un humain quand il le faut.

Actions outillées · Escalade humaine · Support

02

Orchestration multi-agents

Plusieurs agents spécialisés qui se coordonnent sur des tâches complexes, avec un chef d'orchestre et des garde-fous.

Multi-agents · Coordination · Garde-fous

03

Connexion aux outils (MCP)

Vos CRM, e-mails, bases et API branchés à l'agent via des intégrations propres et maintenables, dont MCP.

MCP · Intégrations · API

La stack

  • MCP
  • LangGraph
  • Claude
  • Tool use
  • n8n
  • Python
  • TypeScript
  • Webhooks

03

Cloud & on-prem

Vos systèmes IA déployés là où vos contraintes l'exigent, jusque dans votre infrastructure, sans que vos données n'en sortent.

Vos données restent chez vous.

on-prem

modèles privés dans votre infra

UE

hébergement souverain possible

0

donnée qui fuit hors de votre périmètre

Ce que je construis

01

Déploiement cloud

Mise en production scalable et monitorée sur votre cloud (AWS, GCP, Azure, Vercel), avec CI/CD et coûts maîtrisés.

AWS · GCP · Vercel · CI/CD

02

On-prem & modèles privés

Des modèles open-source déployés dans votre infrastructure: vos données ne quittent jamais votre périmètre.

On-prem · Open-source · Souveraineté · Sécurité

03

Industrialisation (MLOps)

Versioning, monitoring, mises à jour sans coupure: un système d'IA qu'on exploite sereinement dans la durée.

MLOps · Monitoring · Zero-downtime

La stack

  • Docker
  • AWS
  • GCP
  • Azure
  • Ollama
  • vLLM
  • Terraform
  • Vercel

04

Audit & optimisation

J'identifie où l'IA crée vraiment de la valeur, et je réduis la facture de ce qui tourne déjà.

L'IA au juste prix, là où elle rapporte.

−30 à −70 %

sur la facture IA, à qualité égale

ROI

chaque cas d'usage chiffré

48 h

pour un premier retour d'audit

Ce que je construis

01

Audit & stratégie IA

Vos process passés au crible pour trouver les cas d'usage à vrai ROI, et écarter honnêtement ceux qui n'en valent pas la peine.

Audit · Cas d'usage chiffrés · Roadmap ROI

02

Optimisation des coûts

Choix des modèles, caching, architecture des prompts, batching: la facture LLM baisse sans perdre en qualité.

−30 à −70 % · Caching · Batching · Choix de modèles

03

Cadrage de faisabilité

Avant d'investir: ce qui est faisable, à quel coût, avec quels risques, sur vos données réelles.

Faisabilité · POC ciblé · Analyse de risques

La stack

  • Audit de tokens
  • Prompt engineering
  • Caching
  • Batching
  • Observabilité
  • Évaluation

05

Fiabilité en production

Evals, garde-fous et observabilité pour des systèmes IA qui ne dérivent pas et ne cassent pas en silence.

L'IA qui ne dérape pas.

evals

chaque version mesurée avant la prod

garde-fous

les dérives bloquées, pas subies

observabilité

vous voyez ce que fait l'agent

Ce que je construis

01

Évaluations (evals)

Des jeux de tests qui mesurent la qualité réelle de vos réponses, à chaque version, avant la mise en prod.

Evals · Non-régression · Qualité

02

Garde-fous

Filtres, validation des sorties, limites d'action: l'agent reste dans son couloir, même face à l'inattendu.

Guardrails · Validation · Sécurité

03

Observabilité

Traces, logs, alertes: vous voyez ce que fait le système en production et vous êtes prévenu avant que ça dérive.

Tracing · Monitoring · Alerting

La stack

  • Evals
  • LangSmith
  • Traces
  • Guardrails
  • Observabilité
  • Logfire
  • Monitoring

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