Audit & optimisation

Audit & stratégie IA

Vos process passés au crible pour trouver les cas d'usage à vrai ROI, et écarter honnêtement ceux qui n'en valent pas la peine.

Audit · Cas d'usage chiffrés · Roadmap ROI

Optimisation des coûts

Choix des modèles, caching, architecture des prompts, batching: la facture LLM baisse sans perdre en qualité.

−30 à −70 % · Caching · Batching · Choix de modèles

État de vos données (data readiness)

Avant de construire quoi que ce soit, je regarde vos données là où elles vivent : sont-elles complètes, à jour, rassemblées, exploitables ? Bâtir l'IA sur des données pas prêtes, c'est bâtir sur du sable. Je vous dis ce qui bloque et par quoi commencer, sans grand chantier inutile.

Data readiness · Qualité des données · Faisabilité

Que contient un audit IA ?

L'inventaire de vos process, les cas d'usage IA chiffrés par ROI, les pièges anticipés (données, coûts, conformité) et une roadmap priorisée. Premier retour sous 48 h, rapport complet en quelques jours.

Comment réduire une facture LLM de 30 à 70 % ?

Cache des réponses et du contexte, bon modèle pour chaque tâche, prompts allégés, batching des traitements de masse. Je mesure d'abord où partent les tokens, puis j'actionne les leviers dans l'ordre du plus rentable.

Et si l'audit conclut que l'IA ne sert à rien chez moi ?

Je vous le dis, et vous économisez un projet raté. Ça arrive. Mieux vaut un non après quelques jours d'audit qu'une désillusion après des mois de build.

L'audit m'engage-t-il sur la suite ?

Non. Le rapport et la roadmap vous appartiennent: vous pouvez construire avec moi, en interne ou avec quelqu'un d'autre. L'audit se suffit à lui-même.

Et si mes données ne sont pas prêtes ?

C'est le cas le plus fréquent, et ça n'a rien de honteux. L'audit le dit clairement : ce qui est exploitable tout de suite, ce qu'il faut nettoyer ou rassembler d'abord, et le chemin le plus court pour y arriver. On ne code pas sur du sable. Et vos données restent chez vous à chaque étape.