IA appliquée · ROI mesurable · Pas de hype

IA & Automatisation

L'IA là où elle crée vraiment de la valeur.

LLM, agents IA, RAG, n8n. J'intègre l'intelligence artificielle et l'automatisation dans vos processus métiers avec un objectif clair : un ROI mesurable, pas un prototype qui reste en démo. Du cadrage jusqu'à la production, avec votre équipe.

Cadrage gratuit de 20 min. Disponibilité immédiate.

Ce que je construis

Des intégrations qui tiennent en production, pas des PoC.

Agents IA autonomes

Automatisation de tâches à haute valeur : qualification de leads, traitement de documents, veille concurrentielle, support de premier niveau. Des agents qui font vraiment quelque chose d'utile, pas des démos.

RAG & bases de connaissance

Rendre votre documentation, vos contrats, vos données métiers interrogeables en langage naturel. Architecture RAG robuste avec Supabase/PGVector ou Pinecone, selon votre scale et votre budget.

Automatisation de workflows (n8n)

Connexion de vos outils métiers (CRM, ERP, Slack, email, APIs tierces) via des workflows automatisés. Réduction des tâches manuelles répétitives avec un ROI mesurable en semaines, pas en mois.

Intégration LLM en production

API OpenAI, Anthropic, modèles open source. Prompt engineering, gestion des coûts (LLMOps), évaluation des sorties, garde-fous. Je transforme un prototype GPT en fonctionnalité fiable en production.

Mon approche

ROI d'abord

Je commence par identifier où l'IA crée vraiment de la valeur dans votre contexte. Pas d'IA pour l'IA.

Prototype rapide

Un premier prototype fonctionnel en 1 à 2 semaines pour valider l'hypothèse avant d'industrialiser.

Production solide

Monitoring, gestion des erreurs, maîtrise des coûts. Une feature IA qui tient en prod, pas un PoC éternel.

Transfert de compétences

Votre équipe doit pouvoir maintenir et faire évoluer ce qui est livré. Je documente et je transmets.

Stack IA

LLM

OpenAI API Anthropic API Mistral Llama (local)

Orchestration

LangChain LlamaIndex n8n Agents custom

Mémoire & recherche

PGVector Pinecone Supabase Redis

Infra

AWS Lambda Vercel Edge Docker Monitoring LLM

Questions fréquentes

Comment savoir si l'IA est pertinente pour mon cas d'usage ?

C'est la première question que je pose lors du cadrage. L'IA est pertinente quand le problème est difficile à résoudre avec des règles explicites, quand il y a du volume à traiter, et quand l'erreur est tolérable ou vérifiable. Je vous dis honnêtement si l'IA n'est pas la bonne réponse.

Quel budget prévoir pour un premier projet IA ?

Un premier prototype ciblé (agent ou RAG sur un périmètre défini) se fait généralement en 2 à 4 semaines. Les coûts d'API sont souvent inférieurs à 100€/mois pour des volumes raisonnables. Je travaille à minimiser les coûts d'infrastructure dès la conception.

Vous utilisez quels modèles LLM ?

Principalement les APIs OpenAI et Anthropic pour la fiabilité en production. Des modèles open source (Llama, Mistral) pour les cas où la confidentialité des données est critique ou pour réduire les coûts sur des tâches simples. Le choix dépend de votre contexte, pas de mes préférences.

Pouvez-vous former mon équipe à l'IA ?

Oui. Je documente systématiquement ce que je livre et j'organise des sessions de transfert avec votre équipe. L'objectif est qu'ils puissent maintenir et faire évoluer les intégrations sans dépendre de moi.

Autres services

Un projet IA à concrétiser ?

20 minutes pour évaluer si l'IA est la bonne réponse à votre problème et définir une première étape concrète.

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