Services IA
De votre besoin à un système IA exploitable
Je conçois, intègre et industrialise des solutions GenAI, RAG, agents IA et Machine Learning, sur AWS comme dans des infrastructures privées ou air-gapped. 6 ans d’expérience, dont plus de 3 ans en freelance sur des projets GenAI.
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Cadrer
Besoin · données · contraintes
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Construire
Modèles · RAG · agents · APIs
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Déployer
Cloud · on-premise · CI/CD
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Exploiter
Évaluer · observer · optimiser
GenAI, RAG & agents IA
RAG sourcés et évalués, agents outillés reliés à vos outils, avec validation humaine avant toute action sensible.
- RAG hybride & reranking
- LangGraph & MCP
- Human-in-the-loop
En missionYMUNIT : RAG avec citations obligatoires (Recall@7 = 0,95), workflow LangGraph et serveur MCP connecté à Jira.
Architecture & AI Engineering
Du cadrage technique aux API qui exposent vos composants IA aux équipes produit, proprement intégrées au SI.
- Architecture cible & roadmap
- Python, FastAPI & Pydantic
- Sorties structurées & contrats d’API
En missionYMUNIT : composants LLM, RAG et agents exposés via FastAPI, chaînes de prompts jusqu’à 20 étapes versionnées.
Serving LLM, fine-tuning & IA souveraine
Modèles open-weight servis et adaptés sur GPU, jusqu’en environnement air-gapped, sans dépendance à une API externe.
- vLLM & NVIDIA H100
- Quantification & KV cache FP8
- LoRA / QLoRA
En missionYMUNIT : Mistral sur vLLM / H100 en air-gapped, débit ×1,8, coût d’inférence -40 %, VRAM -45 %.
AWS, MLOps & LLMOps
Environnements reproductibles, déploiements automatisés et coûts suivis, du code à la production.
- Bedrock, Lambda & ECS/Fargate
- Terraform & Docker
- GitLab CI/CD & CloudWatch
En missionYMUNIT : environnement AWS complet en moins d’1 h au lieu de plusieurs jours, 3 environnements reproductibles.
Évaluation, sécurité & observabilité
Qualité, coût, latence et sécurité mesurés avant chaque changement de prompt ou de modèle, et suivis en production.
- Golden dataset & LLM-as-a-judge
- Charge & latence p95
- Guardrails & prompt injection
En missionYMUNIT : benchmark d’une dizaine de LLM, coût par token -30 % à qualité évaluée équivalente.
Machine Learning & Data
Modèles prédictifs et pipelines de données à l’échelle, jusqu’aux outils de décision utilisés par les équipes.
- scikit-learn & XGBoost
- PySpark, BigQuery & Airflow
- Streamlit & Power BI
En missionBouygues Telecom : ROC-AUC 0,83 sur 2,4 M d’enregistrements/jour. SNCF : 51 % des incidents dans le top 30 des gares.
Résultats mesurés en production
Tarif & modalités
Un cadre clair, du cadrage à la production.
Un TJM de référence et un périmètre défini en amont, pour une mission ciblée, un renfort d’équipe ou un projet de bout en bout.
6 ans d’expérience · 2× AWS Certified · Cloud & on-premise · Paris et à distance
TJM de référence
550 € HT / jour
Du cadrage à la production.
Mission ciblée · Renfort d’équipe · Projet de bout en bout
Cadre d’intervention
- Périmètre, charge et livrables définis en amont
- À distance, hybride ou sur site
- Cloud, infrastructure privée ou environnement isolé
- Déplacements hors Île-de-France chiffrés séparément
Budget total défini par devis selon le nombre de jours convenus. Documentation et livrables techniques intégrés au périmètre.