Consultant IA | Développement IA (RAG, LLM, Intégration)

Réponse directe

Je développe des solutions IA sur mesure (RAG, LLM locaux, fine-tuning, intégrations) pour automatiser des processus métier et sécuriser vos données. Objectif : un système utilisable en production, mesurable, et maintenable.

Pour qui ?

PME/ETI, équipes produit/IT, DSI, directions métiers.

Livrable

POC rapide ou déploiement complet avec monitoring, sécurité et documentation.

Prochaine étape

Audit gratuit de 30 minutes pour valider le cas d'usage et l'architecture.

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Tableaux comparatifs

Deux choix reviennent systématiquement : RAG vs fine-tuning, et LLM cloud vs LLM local. Voici une comparaison simple pour décider plus vite.

RAG vs Fine-tuning

Critère	RAG	Fine-tuning
Objectif	Répondre avec vos documents à jour	Adapter le comportement / style / format
Données	Docs internes + base vectorielle	Exemples annotés de haute qualité
Mise à jour	Très simple (re-indexation)	Plus lourde (re-entraînement)
Quand choisir ?	Support, FAQ, recherche, documentation	Extraction/structuration, ton de marque, formats stricts

LLM Cloud vs LLM Local

Critère	Cloud (API)	Local / On-prem
Time-to-value	Très rapide (jours)	Plus long (semaines)
Données sensibles	Possible mais à cadrer (contrats, DPA)	Contrôle maximal
Coûts	Variables (usage)	Fixes (infra) + optimisation
Quand choisir ?	POC, itérations rapides, MVP	Contrainte data/compliance, volumes, maîtrise complète

Vous avez besoin d'une solution IA qui va au-delà des outils grand public ? Je conçois et développe des systèmes d'intelligence artificielle personnalisés, parfaitement intégrés à votre infrastructure et conformes aux exigences suisses de sécurité.

Mes Services de Développement

Systèmes RAG : L'IA qui connaît votre documentation

Un système RAG permet à un LLM d'accéder à vos documents internes en temps réel pour fournir des réponses précises et contextualisées.

Cas d'usage

Assistants documentaires : Interrogez des milliers de pages en langage naturel
Support client intelligent : Réponses automatiques basées sur votre base de connaissances
Recherche juridique/médicale : Extraction d'informations dans des corpus spécialisés
Onboarding employés : Accès instantané aux procédures internes

Stack technique

Embeddings (OpenAI, Cohere, BGE) • Vector DBs (Pinecone, Weaviate, Qdrant) • LLM (GPT-4, Claude, Llama) • Frameworks (LangChain, LlamaIndex)

Livrables

Architecture RAG complète et documentée

Pipeline d'ingestion de documents

API REST pour interrogation

Interface utilisateur (web ou Slack/Teams)

Monitoring et logs

Documentation technique complète

À partir de EUR 18'000

POC fonctionnel

Projet complet : EUR 40'000 - EUR 110'000

Intégration Transparente dans Votre Écosystème

L'IA ne doit pas être un silo. Je connecte les solutions IA à vos outils existants.

Intégrations possibles

ERP/CRM : Salesforce, SAP, Odoo, HubSpot
Outils collaboratifs : Slack, Microsoft Teams, Notion
Bases de données : PostgreSQL, MySQL, MongoDB
Workflows : Zapier, Make, n8n, Apache Airflow

À partir de EUR 10'000

Intégration simple

Intégrations complexes : EUR 28'000 - EUR 70'000

LLM On-Premise : Sécurité et Conformité Maximales

Vos données ne quittent jamais votre infrastructure. Conformité RGPD/LPD garantie.

Benchmark LLM locaux 2025 : dimensionnement VRAM (poids + KV cache), quantization et recommandations hardware pour déployer un LLM on-prem.

Pourquoi un LLM local ?

Confidentialité totale : Aucun transfert vers des serveurs US
Coûts maîtrisés : Pas de facturation à l'API call
Personnalisation : Contrôle total sur le modèle
Latence réduite : Pas de dépendance réseau

Modèles déployables

Llama 3.1 (8B, 70B, 405B) • Mistral (7B, Mixtral) • Qwen 2.5 • Phi-3 • Gemma 2

EUR 15'000 - EUR 30'000

POC sur serveur cloud

Déploiement production : EUR 45'000 - EUR 85'000

Fine-Tuning : Un LLM Adapté à Votre Métier

Le fine-tuning consiste à entraîner un modèle existant sur vos données spécifiques pour qu'il comprenne votre jargon métier et respecte votre ton de communication.

Quand faire du fine-tuning ?

Vocabulaire très spécialisé (médical, juridique, technique)
Milliers d'exemples de qualité disponibles
Les prompts classiques ne suffisent pas
Réduction des coûts d'API souhaitée

À partir de EUR 18'000

Fine-tuning simple

Projets complexes : EUR 40'000 - EUR 110'000

Comment Je Travaille

1

Discovery

1 semaine. Atelier de cadrage, analyse infrastructure, proposition d'architecture.

2

Proof of Concept

2-4 semaines. Prototype fonctionnel, tests sur données réelles, validation technique.

3

Développement

4-12 semaines. Solution complète, tests, optimisation, documentation.

4

Déploiement

1-2 semaines. Mise en production, monitoring, formation équipe.

Stack Technique

Langages & Frameworks

Python, TypeScript, SQL • LangChain, LlamaIndex, Haystack, AutoGen, CrewAI

LLMs

OpenAI (GPT-4, GPT-4o), Anthropic (Claude 3.5), Llama 3.1, Mistral, Qwen, Gemma

Infrastructure

Docker, Kubernetes, AWS, Azure, GCP, Infomaniak • vLLM, TGI • Prometheus, Grafana

Projets Réalisés

Assistant Documentaire - Cabinet d'Avocats

Problème : 10'000+ documents juridiques, recherche manuelle chronophage

Solution : RAG avec embeddings multilingues (FR/DE), interface Slack

Résultat : -70% de temps de recherche, ROI en 4 mois

Lire l'étude de cas complète

LLM Local - Banque Privée

Problème : Données ultra-sensibles, impossibilité d'utiliser des APIs externes

Solution : Llama 3.1 70B déployé on-premise, fine-tuné sur la documentation interne

Résultat : Conformité totale, assistant IA pour conseillers

Automatisation Support - E-commerce

Problème : 500+ tickets/jour, temps de réponse trop long

Solution : RAG + intégration Zendesk, réponses automatiques sur 60% des tickets

Résultat : -40% charge support, satisfaction +25%

Questions Fréquentes

Un RAG récupère des informations dans une base de données pour enrichir les réponses du LLM. Le fine-tuning modifie les poids du modèle lui-même. Le RAG est plus rapide à mettre en place et plus flexible. Le fine-tuning est utile pour des cas très spécialisés avec beaucoup de données.

Un POC fonctionnel : 2-4 semaines. Un système production-ready avec monitoring, sécurité et interface : 6-12 semaines.

Cela dépend du modèle. Un Llama 3.1 8B peut tourner sur un GPU NVIDIA RTX 4090 (24GB VRAM). Un modèle 70B nécessite plusieurs A100 (80GB) ou H100. Je peux vous conseiller sur le dimensionnement optimal.

Oui. Je propose des contrats de support mensuel (monitoring, mises à jour, optimisations) ou du support ponctuel selon vos besoins.

On réduit les hallucinations avec un bon chunking, une recherche hybride (vector + keyword), des garde-fous (citations, seuils de confiance) et des tests sur un corpus représentatif. Un RAG peut ne pas suffire si vous exigez un format de sortie strict (JSON), un comportement très spécifique ou une forte robustesse : on combine alors RAG + contraintes de génération + validations, voire un fine-tuning ciblé.

Le coût dépend du volume d'appels, du modèle, des SLA et des exigences sécurité. Un TCO complet inclut : calcul (GPU/CPU), stockage, observabilité, red teaming, gestion des secrets, contrôle d'accès, logs, et maintenance. Je fournis une estimation chiffrée et une stratégie d'optimisation (caching, routing, quantization).

Dès le POC, on structure les composants (ingestion, retrieval, orchestration, eval, monitoring) et on définit des critères de succès. Ensuite on renforce la sécurité, la performance, l'observabilité, et on met en place des tests automatiques (régression, qualité des réponses) pour itérer sans casser.

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