IA générative · LLM · RAG

IA générative & LLM en production

Votre entreprise veut tirer parti des LLM, mais entre les démos qui marchent en notebook et les systèmes qui tiennent en production, il y a un monde. J'aide les équipes tech à concevoir, déployer et opérer des produits IA générative qui apportent une vraie valeur business — sans pile technique inutile, sans coûts qui s'envolent, sans dépendance bloquante à un seul fournisseur.

Discutons de votre projet IA Réserver un appel · 30 min

Pour qui

CTO ou Head of Engineering qui veut un POC GenAI productisable, pas un jouet
Direction métier face à un projet IA qui s'enlise (latence, coût, qualité)
Équipe data/ML qui maîtrise l'IA mais a besoin d'architecture cloud-native solide
Startup qui doit livrer une feature IA différenciante avant ses concurrents

Ce que vous obtenez

Une architecture RAG/agent claire, documentée, déployable par votre équipe
Des coûts maîtrisés (modèles, vector DB, observabilité) avec budget par requête
Des garde-fous sécurité (prompt injection, data leakage, PII) intégrés dès le design
Une stratégie de fallback et de mesure (qualité, coût, latence) dès le jour 1

Formats de mission

Du diagnostic court à l'accompagnement long, choisissez le format adapté à votre besoin et votre rythme.

Audit & cadrage IA générative

5 à 10 jours

Analyse de votre cas d'usage, de la donnée disponible et de votre infra. Recommandation d'architecture (RAG vs fine-tuning, choix du modèle, vector DB, orchestration), estimation budget et planning.

Livrables

Document d'architecture cible (C4) avec choix techniques argumentés
Estimation coûts opérationnels par scénario d'usage
Backlog priorisé pour la phase de mise en œuvre

Conception & mise en production de RAG

6 à 12 semaines

Pipeline d'ingestion documentaire, embeddings, vector store, retrieval augmenté, prompts robustes, évaluation continue. Intégration dans votre stack (Python/Node) et déploiement cloud (AWS de préférence) avec observabilité.

Livrables

Pipeline RAG production-ready (ingestion, retrieval, génération)
Jeux de test et métriques d'évaluation (faithfulness, answer relevance, context precision)
Tableau de bord coût + qualité + latence

Audit sécurité & gouvernance LLM

5 jours

Revue des risques spécifiques aux LLM : prompt injection, jailbreaks, fuites de données, hallucinations critiques, gestion PII, traçabilité des décisions. Recommandations actionnables.

Livrables

Threat model adapté à votre contexte LLM
Plan de remédiation priorisé
Politiques de prompt et de logging recommandées

Accompagnement équipe & montée en compétence

Régulier (½ à 2 jours/semaine)

Sessions de design review, pair-programming sur les modules sensibles, formation aux patterns RAG/agents, mise en place des bonnes pratiques d'évaluation et d'observabilité côté équipe.

Comment je travaille

Une méthode simple, itérative, qui privilégie l'impact business à la sophistication technique.

Cadrer le vrai problème

On commence par challenger le besoin : est-ce vraiment un cas d'usage IA ? Quelle valeur business ? Quelles métriques de succès ? Beaucoup de projets GenAI échouent sur cette étape, pas sur la technique.

Concevoir une architecture sobre

Choix du modèle (open source vs fermé, taille), pattern (RAG, fine-tune, agent), stockage (Postgres/pgvector, Qdrant, Pinecone), orchestration (LangChain, LlamaIndex, custom). Chaque choix s'argumente sur coût + qualité + lock-in.

Livrer en itérations courtes

Premier déploiement en 4-6 semaines, avec un sous-ensemble du périmètre. On mesure tout : qualité réponses, latence, coût, satisfaction utilisateur. On itère.

Industrialiser et passer la main

Observabilité production (Langfuse, OpenTelemetry), CI/CD des prompts, évaluation continue, runbooks. À la fin, l'équipe interne opère seule.

Questions fréquentes

Les réponses aux questions que les clients me posent le plus souvent.

RAG ou fine-tuning : par où commencer ?

RAG dans 80 % des cas. Le fine-tuning ne s'envisage que pour des contraintes très spécifiques : style de réponse fortement marqué, domaine ultra-niche, ou besoin de réduire la latence sur un cas d'usage figé. Avec un bon RAG bien évalué, on couvre la plupart des besoins B2B sans la dette opérationnelle d'un modèle entraîné.

Quel budget prévoir pour mettre un RAG en production ?

Pour un POC sérieux : 4-6 semaines de mission, soit ~30-50 k€ TJM consultant. Pour un système production-grade avec évaluation et observabilité : 3-4 mois, 80-150 k€. À cela s'ajoutent les coûts opérationnels (modèle, vector DB, infra) qui dépendent du volume — typiquement 200 à 5 000 €/mois selon l'usage.

Faut-il choisir OpenAI, Anthropic, Mistral ou un modèle open source ?

Cela dépend de quatre critères : sensibilité des données (souveraineté), exigences de qualité (Claude et GPT-4 sont en tête), coût par requête, et tolérance au lock-in. Je recommande presque systématiquement de coder avec une couche d'abstraction (provider switchable) pour ne pas dépendre d'un seul fournisseur.

Comment mesurer la qualité d'un système RAG ?

On utilise un ensemble de métriques techniques (faithfulness, context precision, answer relevance — voir RAGAS, TruLens) appliquées à un golden set de questions/réponses. Plus une boucle de feedback utilisateur réel. Sans cette mesure, impossible d'itérer sereinement.

Et la sécurité dans tout ça ?

Trois angles : prompt injection (un utilisateur manipule l'instruction), data leakage (le modèle révèle des données sensibles), et hallucinations critiques (réponse fausse présentée comme vraie). On travaille avec des défenses en profondeur : sanitization en entrée, isolation des contextes, validation en sortie, et un threat model spécifique LLM.

Prêt à avancer ?

Premier échange gratuit, sans engagement. Décrivez votre besoin par message ou réservez 30 minutes en visio — vous repartez avec une recommandation actionnable.

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Autres expertises

Architecture

Une bonne architecture, c'est celle qui permet à votre équipe de livrer plus vite sans casser ce qui existe. Trop de microservices tuent la vélocité. Un monolithe mal organisé tue la maintenabilité. Mon job : trouver le bon équilibre pour votre contexte, et le rendre opérable au quotidien.

Cloud & DevOps

Votre infrastructure cloud devrait être un avantage concurrentiel, pas un poste de coût qui dérape. J'accompagne les équipes tech sur la conception, la migration et l'optimisation d'architectures AWS — avec une obsession : un setup que votre équipe peut comprendre, opérer et faire évoluer sans dépendre de moi.

Développement Web

Quand l'équipe de devs interne a besoin d'un renfort senior, ou quand un projet web mérite mieux qu'un studio standardisé, j'apporte 17 ans de code en production : architecture frontend solide, accessibilité prise au sérieux, performances mesurées.