Trop de POC IA dorment dans un tiroir. Moi, je livre des systèmes que vos équipes gardent, branchés sur vos données, fiables en production.
Capacités
Du modèle au système exploité, voici ce que je prends en charge.
Cas d'usage
Voici des cas typiques. Le vôtre est unique : c'est justement le sujet de notre premier appel.
Un support débordé aux heures de bureau.
Un agent qui répond jour et nuit et escalade quand il faut.
24h/24
Factures et contrats traités un par un.
Extraction et structuration automatiques, à l'échelle.
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Le savoir de l'équipe éparpillé.
Un copilote qui connaît votre métier et vos règles.
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Réalisations
Quelques cas récents, du RAG interne à l'automatisation du back-office : le problème de départ, ce que j'ai livré, et les chiffres.
Un assistant interne (RAG) branché sur la base documentaire, avec réponses sourcées.
Des heures perdues à chercher la bonne information
Une réponse sourcée en quelques secondes
Un agent de support qui répond 24h/24, traite les demandes courantes et escalade les cas complexes vers un humain.
Des clients qui attendaient une réponse jusqu'au lendemain
Une réponse immédiate, à toute heure
Des workflows n8n branchés sur la boîte mail et le CRM : tri et qualification des demandes par IA, relances automatiques, fiches clients tenues à jour.
Des heures par semaine perdues en tri et en saisie
Un back-office qui tourne tout seul, sous supervision
Exemples anonymisés le temps de publier les études de cas détaillées.
Méthode
Chaque projet suit le même pipeline. Vous savez toujours où en est le système, ce qui est fait et ce qui tourne.
Les premières étapes se comptent en jours et en semaines. La dernière ne s'arrête jamais.
Travailler ensemble
Pas de prix affiché : chaque système est propre à votre cas. On cadre le bon format au premier appel.
Un état des lieux honnête, en quelques jours : où l'IA vous ferait gagner, où elle vous coûterait pour rien.
Pour qui
Vous hésitez sur où commencer, ou vous doutez d'un projet en cours.
Ce que vous obtenez
Livrable
Un rapport clair et une roadmap chiffrée.
Un prototype qui prouve la valeur sur vos données réelles, en quelques semaines.
Pour qui
Vous voulez dérisquer avant d'investir dans un build complet.
Ce que vous obtenez
Livrable
Un POC fonctionnel et les mesures qui tranchent.
Le système livré en production, fiable, monitoré, que vos équipes gardent. En quelques semaines à quelques mois selon le périmètre.
Pour qui
Le cas d'usage est validé, il faut un système qu'on exploite pour de vrai.
Ce que vous obtenez
Livrable
Un produit production-ready, à vous.
Je fais tourner, je fiabilise et je fais baisser la facture, mois après mois.
Pour qui
Vous avez de l'IA en prod à maintenir, améliorer ou dégonfler côté coûts.
Ce que vous obtenez
Livrable
Un système qui reste fiable et rentable.
Pourquoi guinat
Je livre des systèmes qui tournent en vrai et que vos équipes gardent, pas des POC qui dorment.
On ne fait de l'IA que là où elle rapporte. Je vous déconseille les cas qui n'en valent pas la peine.
Cloud ou on-prem, hébergement UE, modèles privés : votre périmètre reste le vôtre.
Je suis Nathan. De l'audit au déploiement, vous parlez à celui qui conçoit, code et déploie, pas à un intermédiaire.
Le token coûte cher : caching, bon modèle au bon endroit, 30 à 70 % d'économies constatées.
Evals, garde-fous, observabilité : des systèmes dignes de confiance, pas des boîtes noires.
Ressources
Des notes concrètes sur le coût des LLM, le RAG en entreprise et la fiabilité des agents.
Questions franches
Les vraies inquiétudes, traitées franchement. Il en reste une ? Écrivez-moi, je réponds sous 24 h.
01
Oui. Selon vos contraintes : hébergement en UE, modèles privés dans votre infrastructure, ou cloud sous accord strict. Vos données ne servent jamais à entraîner des modèles publics, et je signe un accord de confidentialité dès le premier échange si vous le souhaitez.
02
Oui. Je déploie des modèles open-source directement dans votre infrastructure. Vos données ne quittent jamais votre périmètre. On arbitre ensemble le compromis coût, performance et souveraineté.
03
Mal architecturée, oui. Le bon modèle au bon endroit, du caching et du batching changent tout : je constate 30 à 70 % d'économies à qualité égale sur les systèmes que j'audite. Et on ne construit que les cas rentables.
04
Non. Beaucoup de tâches répétitives se règlent avec un simple workflow bien conçu, moins cher et plus prévisible. Je n'ajoute l'IA que là où il faut du jugement : classer, extraire, rédiger. C'est même souvent par là qu'on commence.
05
C'est le vrai sujet. Réponses sourcées (RAG), garde-fous sur les sorties et evals à chaque version : on mesure la qualité avant la prod et on bloque les dérives, au lieu de les subir.
06
Un audit se compte en jours, un POC sur vos données en quelques semaines, un build production en semaines à quelques mois selon le périmètre. Dès le premier échange, vous avez un calendrier clair.
07
Je vous le dirai franchement. Un audit tranche vite entre un cas à fort ROI et un cas où l'IA n'apporte rien. Mieux vaut un non honnête qu'un projet qui déçoit.
08
Oui. Je reprends l'existant, je le fiabilise (evals, garde-fous, observabilité) et je le fais passer de la démo à la production, ou je réduis sa facture.
09
C'est prévu dès la conception : architecture standard, code documenté, passation incluse dans chaque build. Le système vous appartient et n'importe quel développeur compétent peut le reprendre. Être seul a d'ailleurs un avantage : celui qui a conçu votre système est celui qui le maintient.
Parlons-en
Premier appel gratuit et sans engagement. Vous repartez au minimum avec un avis franc.