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Expertises logicielles & architectures modernes

Microsoft constitue un socle industriel solide pour les applications d'entreprise,

particulièrement pour l'intégration de solutions d'IA générative et de deep learning dans des environnements de production sécurisés.

Développement logiciel en .NET / C# et Python pour les modèles d'IA
Applications métier et APIs pour les systèmes prédictifs
Applications web Blazor avec intégration d'agents IA
Architectures cloud Azure pour le déploiement de modèles de machine learning
Sécurité, identité et gouvernance des données d'entraînement

Open Architectures & partenairess

Les technologies Open Sources sont complémentaires,

Selon les contextes, je m'appuie sur mon réseau pour intégrer ces technologies adaptées aux projets d'IA :

Développement Java pour les systèmes d'entreprise
Architectures microservices pour les agents IA distribués
APIs Python pour les modèles de machine learning et deep learning
Intégration interopérable avec .NET pour les applications hybrides

Focus Azure & Azure AI Foundry

J'utilise Azure et Azure AI Foundry pour industrialiser les usages IA générative, deep learning et vision par ordinateur :

01 |Hébergement sécurisé des modèles LLM et SLM

Déploiement de modèles LLM : (GPT, Claude, Mistral) et SLM dans des environnements Azure isolés et conformes (RGPD, HDS, ISO 27001)

Gestion centralisée des versions : de modèles via Azure AI Foundry Model Registry avec traçabilité complète des déploiements

Chiffrement de bout en bout : des données d'entraînement et d'inférence avec Azure Key Vault et Private Endpoints

02 |Scalabilité élastique pour l'inférence et l'entraînement

Orchestration automatique des ressources GPU : (A100, V100) et CPU via Azure Kubernetes Service (AKS) pour les workloads de deep learning
Auto-scaling des endpoints d'inférence : en fonction de la charge avec Azure Machine Learning et gestion des pics de trafic

Entraînement distribué de modèles : sur clusters multi-GPU avec Azure ML Compute pour réduire les temps de formation de 10x

03 |Intégration native avec les systèmes d'entreprise

APIs REST et SDK Python/C# : (A100, V100) et CPU via Azure Kubernetes Service (AKS) pour les workloads de deep learning
Intégration avec Azure Logic Apps et Power Automate : pour automatiser les workflows IA sans code

Connexion aux sources de données entreprise : (SQL Server, CosmosDB, SharePoint, SAP) via Azure Data Factory et Synapse Analytics

04 |Monitoring avancé et maîtrise des coûts

Supervision en temps réel des performances : des modèles (latence, throughput, erreurs) via Azure Monitor et Application Insights
Alertes automatiques sur les dérives : de modèles (data drift, model drift) et tableaux de bord MLOps pour garantir la qualité en production

Analyse granulaire des coûts : par modèle, endpoint et environnement avec Azure Cost Management pour optimiser le TCO des projets IA