Ce que je fais, concrètement.
Six expertises pour passer de l'idée au système en production. Entrez par le problème que vous voulez résoudre ou par la brique technique qui vous intéresse : les deux mènent au même endroit.
De l'idée à la production
Elles s'enchaînent, elles ne s'empilent pas.
Les six capacités ne sont pas une liste. Elles s'enchaînent, de l'intelligence branchée sur vos données jusqu'à la fiabilité en production.
- 01LLM & RAGVos documents deviennent une base de connaissances interrogeable en langage naturel, avec des réponses sourcées.
- 02Agents & orchestrationDes agents qui exécutent de vraies tâches dans vos outils, branchés via MCP, le standard qui vous évite de tout recâbler à chaque changement de modèle.
- 03Automatisation & workflowsVos tâches répétitives confiées à des workflows fiables, avec de l'IA là où il faut du jugement, et des alertes quand quelque chose coince.
- 04Cloud & on-premVos systèmes IA déployés là où vos contraintes l'exigent, jusque dans votre infrastructure. L'agent agit sur vos outils, et quand le modèle et le serveur MCP tournent dans votre périmètre, aucune donnée n'en sort.
- 05Audit & optimisationJ'identifie où l'IA crée vraiment de la valeur, et je réduis la facture de ce qui tourne déjà.
- 06Fiabilité et sécurité en productionEvals, garde-fous, observabilité et sécurité : des systèmes IA qui ne dérivent pas, ne cassent pas en silence, et bien plus difficiles à détourner.
L'index
Quinze problèmes, six briques.
Vous savez ce qui coince, pas forcément la brique qu'il vous faut. Chaque brique porte les problèmes qu'elle règle : trouvez le vôtre, la destination est en tête de groupe.
- 01
LLM & RAG
La bonne réponse, sourcée et recoupée, en quelques secondes.
Ce que ça règle
- Des heures à chercher dans vos documents
- Des réponses qu'on ne peut pas vérifier
Claude · OpenAI · RAG · pgvector · Qdrant · Embeddings · Reranking · Python · Vision · OCR · Agentic RAG
- 02
Agents & orchestration
Un agent qui agit, pas un chatbot qui cause.
Ce que ça règle
- Une intégration à refaire à chaque changement de modèle
- Des outils qui ne se parlent pas
MCP · LangGraph · Claude · Tool use · n8n · Python · TypeScript · Webhooks
- 03
Automatisation & workflows
Le travail répétitif tourne tout seul, sous contrôle.
Ce que ça règle
- Les mêmes tâches ressaisies à la main chaque jour
- Une automatisation qui plante en silence
n8n · Make · Zapier · Python · TypeScript · API · Webhooks · Claude
- 04
Cloud & on-prem
Vos données restent chez vous, même quand l'agent agit.
Ce que ça règle
- Une IA qui doit envoyer vos données à un tiers pour agir
- Des données qui doivent transiter par un cloud tiers
- Un POC qui tourne sur un laptop
Docker · AWS · GCP · Azure · Ollama · vLLM · Terraform · Vercel
- 05
Audit & optimisation
L'IA au juste prix, là où elle rapporte.
Ce que ça règle
- Un projet IA lancé sur des données en désordre
- De l'IA partout, sauf là où ça rapporte
Audit de tokens · Prompt engineering · Caching · Batching · Observabilité · Évaluation
- 06
Fiabilité et sécurité en production
L'IA qui ne dérape pas, et bien plus dure à détourner.
Ce que ça règle
- Une IA qu'on peut détourner avec une simple phrase
- Un RAG qui répond à partir de documents interdits à l'utilisateur
- Une IA qui hallucine ou dérive en silence
- Une boîte noire en production
Evals · LangSmith · Traces · Guardrails · Observabilité · Logfire · Monitoring · OWASP LLM · Promptfoo · Red-teaming
La stack complète
Tout ce que je mets en œuvre.
L'ensemble des technologies que je mets en œuvre sur les six capacités.
43 technologies6 capacités
- Claude
- OpenAI
- RAG
- pgvector
- Qdrant
- Embeddings
- Reranking
- Python
- Vision
- OCR
- Agentic RAG
- MCP
- LangGraph
- Tool use
- n8n
- TypeScript
- Webhooks
- Make
- Zapier
- API
- Docker
- AWS
- GCP
- Azure
- Ollama
- vLLM
- Terraform
- Vercel
- Audit de tokens
- Prompt engineering
- Caching
- Batching
- Observabilité
- Évaluation
- Evals
- LangSmith
- Traces
- Guardrails
- Logfire
- Monitoring
- OWASP LLM
- Promptfoo
- Red-teaming
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