Les résultats d'abord. La technologie ensuite.
Cinq pratiques qui couvrent tout le parcours d'un système d'IA, d'une lecture honnête de la faisabilité jusqu'à un déploiement gouverné et prêt pour la production. Chacune répond aux mêmes quatre questions : le problème métier, l'approche, les livrables et l'impact.
Ingénierie Machine Learning
Des modèles prédictifs qui tiennent en production.
Le problème
Beaucoup d'organisations disposent de données et de prototypes, mais d'aucun chemin fiable pour passer d'un notebook à un modèle sur lequel les équipes métier peuvent réellement s'appuyer pour décider.
L'approche
Je conçois l'intégralité du pipeline de modélisation : analyse exploratoire, ingénierie des variables, rééquilibrage des classes, sélection de modèle et validation rigoureuse, avec la reproductibilité et l'évaluation intégrées dès le premier commit, jamais ajoutées après coup.
Livrables
- Pipeline d'entraînement de bout en bout (EDA → variables → rééquilibrage → optimisation)
- Sélection de modèle comparée, avec métriques d'évaluation documentées
- Service d'inférence conteneurisé et testé automatiquement
- Code versionné et reproductible, avec documentation de transfert
Impact métier
Des modèles à la hauteur des décisions (risque de crédit, fraude, prévision de demande ou de santé), mesurables, auditables et prêts à déployer.
IA générative & systèmes LLM
Du RAG et des agents ancrés dans vos données, pas dans l'à-peu-près.
Le problème
Les LLM prêts à l'emploi hallucinent, laissent fuir le contexte et sont difficiles à confier à des données propriétaires ou réglementées. Transformer une démo en système fiable, c'est là que la plupart des projets s'arrêtent.
L'approche
Je construis des systèmes augmentés par la recherche (RAG) et des systèmes agentiques autour de votre propre savoir, avec ancrage, évaluation, garde-fous et orchestration, pour que les réponses soient traçables et le comportement prévisible en conditions réelles.
Livrables
- Architecture RAG sur des bases de connaissances privées / souveraines
- Orchestration multi-agents et appel d'outils (LangChain / LangGraph)
- Ingénierie de prompts et harnais d'évaluation
- API de production avec supervision et maîtrise des coûts
Impact métier
Une IA générative à laquelle vos équipes et vos clients peuvent réellement se fier, ancrée dans vos données, évaluée, et sûre à mettre entre les mains d'utilisateurs réels.
MLOps & mise en production
Le pipeline qui maintient l'IA en vie après le lancement.
Le problème
Un modèle qui fonctionne une fois n'est pas un produit. Sans CI/CD, conteneurisation, supervision et reproductibilité, les systèmes d'IA se dégradent en silence, jusqu'à la panne que personne n'avait vue venir.
L'approche
Je mets en place la colonne vertébrale opérationnelle : pipelines automatisés, services conteneurisés, déploiement cloud et observabilité, pour que les modèles puissent être réentraînés, redéployés et fiables en continu.
Livrables
- Pipelines CI/CD (GitHub Actions / Azure DevOps / Jenkins)
- Conteneurisation & orchestration (Docker, Kubernetes)
- Déploiement cloud (AWS, Azure, Render, Vercel), y compris API serverless
- Suivi d'expériences & registre de modèles (MLflow)
Impact métier
Des systèmes d'IA qui se déploient de façon fiable, passent à l'échelle sans surprise et restent maintenables, transformant des modèles ponctuels en actifs de production durables.
Gouvernance de l'IA & IA responsable
Déployez une IA que vous pouvez défendre devant un régulateur.
Le problème
Dans la santé, la finance et l'assurance, un modèle inexpliqué ou non conforme est un risque. Les équipes ont besoin d'une IA gouvernée, supervisée et documentée, pas seulement précise.
L'approche
J'inscris la gouvernance dans le système : cadres d'évaluation, supervision, documentation et respect de la vie privée dès la conception, alignés sur le RGPD et les pratiques d'IA responsable, pour que les parties prenantes puissent faire confiance à l'IA et l'auditer.
Livrables
- Cadres d'évaluation & de supervision des modèles
- Traitement des données conforme au RGPD, privacy by design
- Documentation de gouvernance & fiches de modèle
- Revue « IA responsable » de systèmes existants
Impact métier
Des initiatives d'IA qui passent les revues internes de risque, juridiques et de conformité, réduisant l'exposition réglementaire tout en accélérant leur validation.
Stratégie & conseil en IA
De la recherche à une feuille de route exécutable.
Le problème
On répète aux dirigeants que l'IA est incontournable, mais on leur vend du battage plutôt qu'un plan. Ils ont besoin d'une lecture honnête de ce qui est faisable, de ce que cela coûte et de là où se crée la vraie valeur.
L'approche
Fort d'une formation en mathématiques appliquées et d'une expérience de la recherche évaluée par les pairs, j'évalue vos données, vos cas d'usage et vos contraintes, puis les traduis en une feuille de route pragmatique et priorisée, avec des choix « faire ou acheter » clairs.
Livrables
- Évaluation des opportunités & de la faisabilité de l'IA
- Feuille de route de livraison priorisée et chiffrée
- Recommandations d'architecture et « faire ou acheter »
- Montée en compétences des équipes & due diligence technique
Impact métier
Des décisions d'IA sûres et fondées sur des faits, pour que l'investissement aille aux cas d'usage qui atteindront réellement la production et porteront leurs fruits.
Vous ne savez pas laquelle vous concerne ?
La plupart des missions commencent par une courte conversation pour cadrer le problème. Apportez le défi et nous définirons ensemble la bonne forme du travail.