Ingénierie IA
Développement d'applications IA sur mesure : RAG, modèles locaux, fine-tuning, systèmes agentiques.
Une approche focalisée sur la souveraineté des données et l'éthique de l'IA appliquée à la recherche scientifique et à l'entreprise, dans un objectif d'accélération du cycle de recherche.
Construire un système IA robuste pour la recherche ou l’entreprise, c’est répondre à des problématiques concrètes : confidentialité des données, coût d’utilisation, comportement du modèle sur des domaines spécialisés, intégration dans des workflows existants.
J’interviens pour concevoir, développer et déployer des systèmes IA adaptés à vos contraintes réelles.
Prestations proposées
Conseil stratégique
Pour les équipes qui souhaitent structurer leur approche de l’IA en interne :
- Audit et recommandations : quels cas d’usage prioriser, quels outils adopter, quelle infrastructure construire
- Choix d’infrastructure : cloud vs local, coûts vs souveraineté, compromis selon les contraintes réelles
- Bonnes pratiques : gouvernance des données, sécurité, gestion des hallucinations, évaluation des modèles
- Acculturation des équipes : comprendre ce que les outils IA font réellement, et leurs limites. Voir aussi les prestations de formations.
Modèles locaux et infrastructure IA privée
Les grandes API cloud (GPT-4, Claude, Gemini) sont très performantes, mais elles envoient vos données vers des serveurs tiers, génèrent des coûts variables, et créent une dépendance externe.
Pour des contextes où la confidentialité est non négociable (recherche industrielle, données sensibles, propriété intellectuelle), l’IA locale est la seule réponse viable.
Déploiement et configuration de LLMs locaux (via Ollama, vLLM, ou solutions équivalentes) sur votre propre infrastructure. Les données restent chez vous, sans aucune fuite vers l’extérieur, aucun coût d’API, et aucune dépendance cloud.
Disposant de ma propre infrastructure de calcul, pensée pour l’inférence IA locale, je peux vous accompagner dans la conception de la vôtre : choix du matériel, configuration des modèles, optimisation des performances selon vos cas d’usage.
RAG
Rendre vos documents interrogeables en langage naturel, sans être limité par la fenêtre de contexte d’un LLM. Le RAG (Retrieval-Augmented Generation) extrait les passages les plus pertinents de votre base documentaire et les transmet au modèle au moment de la question — permettant d’interroger une bibliothèque entière de documents internes sans jamais en envoyer le contenu vers un serveur externe.
Cas d’usage : interrogation de corpus scientifiques, documentation interne, notes de recherche, archives de résultats expérimentaux.
Fine-tuning et adaptation de modèles
Adapter un modèle généraliste à votre domaine spécifique : terminologie scientifique, formats de sortie structurés, comportements métier particuliers. Le fine-tuning permet d’obtenir des performances nettement supérieures aux prompts génériques sur des tâches ciblées.
Techniques mobilisées : LoRA, QLoRA, instruction tuning, RLHF simplifié.
Systèmes agentiques
Conception et développement d’agents IA capables d’orchestrer des tâches complexes de manière autonome : recherche d’information, synthèse de documents, prise de décision conditionnelle, interaction avec des APIs externes.
L’architecture agentique permet de dépasser les limites des LLMs en mode question-réponse : un agent peut planifier, exécuter, évaluer et itérer avec une traçabilité complète.
Cas d’usage : veille bibliographique automatisée, extraction d’entités dans des corpus scientifiques, workflows de recherche assistée, brainstorming d’hypothèses.
Pour une illustration concrète de ces architectures déployées sur un cas réel, voir le projet Nexus.
Contact
Une idée de projet, une question sur la faisabilité, ou simplement envie d’échanger sur vos besoins ?
Contactez-moi pour discuter de votre projet, et recevoir un devis personnalisé.
TJM : 600€