Mes prestations
Du chatbot intelligent à l'infrastructure data, en passant par l'automatisation de vos processus.
Chatbots RAG intelligents
- Assistants sur mesure qui comprennent vos documents internes (PDF, mails, bases de connaissances)
- Mémoire du contexte de chaque échange, réponses basées exclusivement sur vos données
- Chaque réponse est traçable jusqu'à sa source
- Idéal pour le support client, l'assistance interne ou la gestion documentaire
- Hébergement en Europe ou sur site disponible
LangChainPythonWeb fullstackInfrastructureQdrant
Ingénierie des données
- Pipelines de collecte et de transformation fiables, de zéro à la production
- Stack moderne : Python, dbt, Airflow
- De la connexion de nouvelles sources à la préparation de jeux de données pour l'entraînement de modèles
PythonDBTSQLAirflow
Projets associés
Automatisation par l'IA
- Classification de documents, rédaction de réponses types, extraction d'informations, résumés automatiques
- Agents qui orchestrent plusieurs modèles IA et s'intègrent à vos outils (CRM, APIs, bases de données)
- Maîtrise des coûts : Utilisation du modèle adapté selon les tâches
n8nAPIsQdrant
Développement SaaS
- De l'idée au MVP : architecture backend, interfaces web, intégration IA, APIs et déploiement
- Approche itérative pour valider le concept avant d'investir davantage
- Stack moderne (Next.js, Python, Docker, ...), livraison d'un produit que vous pouvez faire évoluer
WebMVPDocker
Machine learning
- Modèle entraîné spécifiquement sur vos données pour dépasser les solutions génériques
- Préparation des données, entraînement, évaluation et déploiement pris en charge
- Cas d'usage : classification, extraction, enrichissement, recherche sémantique
- Idéal pour les entreprises disposant déjà de données historiques à valoriser
MLClassificationPrédictionData Science
Projets associés
Questions fréquentes
- Quelle est la différence entre un chatbot RAG et ChatGPT ? ▾
- Un chatbot RAG répond en s'appuyant exclusivement sur vos documents internes. Contrairement à ChatGPT, il ne génère pas de réponses hors-contexte et chaque réponse est traçable jusqu'à sa source. Résultat : aucune hallucination sur vos données métier.
- Puis-je utiliser ces services tout en restant conforme au RGPD ? ▾
- Oui. Toutes les intégrations peuvent être déployées avec un hébergement européen ou on-premise, sans transfert de données vers des serveurs américains. Je travaille prioritairement avec Mistral AI et OVHcloud pour les cas nécessitant une conformité RGPD stricte.
- Quel est le délai typique pour livrer un projet IA ? ▾
- Pour un chatbot RAG ou une automatisation ciblée, comptez 2 à 4 semaines selon la complexité et la qualité des données source. Un pipeline data ou un MVP SaaS peut nécessiter 4 à 8 semaines. Un cadrage précis est effectué avant toute estimation.
- J'ai peu de données internes. Puis-je quand même bénéficier d'un LLM ? ▾
- Absolument. Les LLM modernes fonctionnent très bien avec quelques dizaines de documents bien structurés. La phase de data engineering permet aussi de consolider et d'enrichir des données existantes, même fragmentées, avant de les exploiter.
- Comment se déroule une mission type ? ▾
- Appel de cadrage (30 min) pour comprendre le besoin, proposition technique et devis sous 48h, développement itératif avec points hebdomadaires, puis livraison avec documentation et transfert de compétences pour que votre équipe soit autonome.
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