FreelanceIAàParis
Je construis des systèmes IA conçus pour fonctionner au-delà de la démo : pipelines RAG, architectures multi-agents et orchestration LLM. Pas de slides. Pas de POC qui prend la poussière. Du logiciel production-grade avec des garde-fous, de l’observabilité et un contrôle des coûts.
Ce que je construis
Des systèmes IA qui résistent au contact avec les vrais utilisateurs
Chaque mission part de la même question : qu’est-ce que ce système doit faire de manière fiable, à l’échelle, pour de vraies personnes ? La réponse conditionne tout : architecture, choix de modèle, stratégie d’évaluation, déploiement.
Pipelines RAG & assistants IA
Ingestion de documents, stratégies de découpage, retrieval hybride (dense + sparse), reranking, ancrage des citations et génération en streaming. Je construis la pile de retrieval complète, pas juste un quickstart LangChain. Avec des boucles d’évaluation pour détecter la dégradation de la qualité avant vos utilisateurs.
Systèmes multi-agents
Workflows d’agents coordonnés avec LangGraph et PydanticAI : tool-calling, moteurs de consensus, patterns superviseur et checkpoints humain-dans-la-boucle. Je conçois des architectures où l’échec est récupérable, pas catastrophique. Chaque agent a une validation de sortie structurée, une gestion des timeouts et une traçabilité complète.
Intégration & orchestration LLM
Routage de modèles entre fournisseurs (OpenAI, Anthropic, Mistral, open-source), chaînes de fallback automatiques, cache de réponses, plafonds de budget en tokens et multiplexage streaming. Je traite les appels LLM comme n’importe quelle dépendance d’infrastructure : avec des retries, des circuit breakers et des tableaux de bord de coûts.
Ingénierie produit IA
Faire passer les fonctionnalités IA du prototype à la production : garde-fous contre l’injection de prompts, détection d’hallucinations, frameworks d’évaluation A/B, validation de sorties structurées et CI/CD complet avec tests de régression modèle. L’écart entre un notebook qui marche et un système en production, c’est là où la plupart des projets IA meurent : et c’est exactement là que j’interviens.
Vision par ordinateur & pipelines NLP
Compréhension de documents (OCR + analyse de mise en page), classification d’images, reconnaissance d’entités nommées et classification de texte sur mesure. Quand le problème demande des modèles spécialisés au-delà des LLM génériques, je construis et déploie le pipeline adapté avec une évaluation et un monitoring rigoureux.
De l’IA en production, pas des démos
Ce qui sépare une IA production-ready d’une démo impressionnante
Beaucoup de projets IA s’arrêtent à la démo. Ce qui suit, c’est ce que je mets en place dès le départ pour que le système tienne en conditions réelles.
Garde-fous & sécurité
Détection d’injection de prompts, validation des sorties contre des schémas structurés, filtrage des données personnelles, scoring d’hallucinations et application de politiques de contenu. Les LLM en production ont besoin d’une défense en profondeur, pas d’un system prompt qui espère que tout ira bien.
Observabilité & tracing
Chaque appel LLM est tracé de bout en bout avec Langfuse ou OpenTelemetry : latence, consommation de tokens, scores de retrieval, métriques de qualité. Quand quelque chose casse à 2h du matin, il faut du debugging au niveau de la trace, pas des suppositions à partir des logs.
Maîtrise des coûts
Routage de modèles qui envoie les requêtes simples vers des modèles rapides et peu coûteux, les complexes vers des modèles puissants. Cache de réponses, déduplication sémantique, plafonds de budget par utilisateur et par organisation. J’ai vu des factures LLM passer de gérable à catastrophique en une semaine : je mets les contrôles en place avant que ça arrive.
Déploiement réel
Conteneurs Docker, pipelines CI/CD avec tests de régression modèle, health checks, autoscaling et procédures de rollback. Pas une appli Streamlit sur le laptop de quelqu’un. L’IA en production signifie que le système continue de fonctionner correctement quand personne ne regarde.
Projets production-grade
Des systèmes IA que j’ai conçus et construits de bout en bout
Ce ne sont pas des architectures théoriques ni des slides. Ce sont des systèmes production-grade conçus, développés et testés en conditions réelles, avec infrastructure complète, observabilité et sécurité en place.
Questions fréquentes