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Intégrer l'IA dans vos logiciels et processus :

Débloquer vos points de douleurs avec l'IA

L'IA que je mets en œuvre est intégrée aux outils existants :

logiciels métiers, applications internes, plateformes clients. Je privilégie les solutions d'IA générative, de deep learning et de vision par ordinateur qui apportent une valeur métier mesurable.

Cas d'usage courants :

Aide à la décision pilotée par l'IA prédictive
Analyse documentaire avec IA générative et traitement du langage naturel
Automatisation intelligente des processus métier
Recherche avancée et RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Interfaces conversationnelles internes avec agents IA
Vision par ordinateur pour l'analyse d'images et de vidéos
Modèles prédictifs pour la maintenance et l'optimisation

Technologies et frameworks d'IA

Je travaille avec un ensemble de technologies éprouvées pour développer et déployer des solutions d'intelligence artificielle en production :

Outils courants :

Python pour le développement de modèles (TensorFlow, PyTorch, scikit-learn)

Frameworks de deep learning pour la vision et le NLP

LangChain et LangGraph pour les agents IA conversationnels

Azure AI Services pour l'IA générative et les APIs cognitives

MLOps et pipelines CI/CD pour les modèles de machine learning

Choisir les bons modèles IA

Je travaille avec un ensemble de technologies éprouvées pour développer et déployer des solutions d'intelligence artificielle en production :

LLM — Large Language Models Pour les cas complexes nécessitant compréhension et génération avancées. Idéal pour l'IA générative : génération de contenu, traduction, analyse sémantique approfondie.

SLM — Small Language Models Pour des tâches ciblées, rapides et économes. Parfait pour les agents IA spécialisés et les applications à faible latence.

RLM — Modèles hybrides et raisonnement Combinaison de règles métier, recherche vectorielle et IA pour des systèmes prédictifs robustes.

Modèles de deep learning spécialisés Vision par ordinateur, traitement du signal, séries temporelles pour les applications prédictives et analytiques.

MLOps et pipelines CI/CD pour les modèles de machine learning

Exécution on-premise pour la confidentialité

Données sensibles protégées

Gouvernance renforcée des modèles d'IA

Faible latence pour les applications critiques

Workflows intelligents et agents IA

L'architecture des systèmes d'IA dépend du niveau d'autonomie et de complexité requis. Je conçois des solutions adaptées à chaque contexte métier.

Workflows sans IA :

Règles métier déterministes

Automatisation classique robuste

Orchestration fiable et auditable

Workflows hybrides :

Règles métier + IA générative ou prédictive

Validation humaine sur décisions critiques

Supervision et monitoring des modèles

Agents IA autonomes :

LangChain, LangGraph pour agents conversationnels

Agents ponctuels ou persistants avec mémoire

Usage contrôlé et sécurisé avec guardrails

Orchestration multi-agents pour tâches complexes

Sécurité, gouvernance et maîtrise des risques IA

L'intégration de l'IA générative et prédictive nécessite une gouvernance rigoureuse pour garantir fiabilité, conformité et sécurité.

Protection des données d'entraînement et d'inférence

Contrôle des accès aux modèles et APIs

Cloisonnement des environnements de développement et production

Auditabilité des décisions prises par l'IA

Conformité RGPD et AI Act pour les systèmes d'IA

Ces sujets sont traités avec des partenaires experts en cybersécurité et gouvernance IA.
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