Architecte IA à Paris · IA d’entreprise & cloud
Je conçois et construis les plateformes qui font tourner l’IA en entreprise : passerelles de modèles, RAG qui cite ses sources, agents qui agissent dans le cadre de vos règles. En direct avec vos équipes, sur AWS, pour passer la revue de sécurité.
Une requête à travers la plateforme (illustratif)
Livré pour et avec
Ce que je résous
Le modèle est rarement ce qui bloque un projet d’IA. Ce sont les éléments autour : l’accès, la confiance, le contrôle et le cloud en dessous. Ce sont ces éléments que je construis.
Chaque équipe branche son propre modèle.
Une passerelle IA centrale sur Amazon Bedrock impose l’inférence dans l’UE et le filtrage des PII, puis route chaque requête vers le bon modèle. Les produits ne dépendent plus d’un modèle en particulier.
L’assistant invente des réponses.
RAG sur PostgreSQL avec pgvector, recherche hybride et reranking. L’isolation des tenants est assurée dans la base elle-même.
Personne ne fait confiance à un agent qui agit.
Un serveur d’actions MCP unique : outils versionnés, validation humaine à chaque écriture et journal de décisions rejouable. L’agent n’a jamais plus de droits que l’utilisateur.
Personne ne sait si la dernière modification a amélioré les choses.
Jeux de référence et contrôles d’évaluation dans la pipeline, avec traçage de chaque prompt et de chaque réponse : une régression fait échouer le build au lieu d’atteindre les utilisateurs.
Ça tourne sur un serveur. Puis le vrai trafic arrive.
Des plateformes multi-AZ sur AWS et GCP définies en code, avec Kubernetes, GitOps et CI/CD que vos équipes exploitent sans moi.
Vous voulez faire tourner des modèles open source vous-même.
De l’inférence distribuée sur un cluster GPU, avec les pipelines GenAI, le fine-tuning et l’automatisation qui vont autour.
Boîte à outils
Les technologies des plateformes ci-dessus et de mes propres projets.
Réalisations
Six missions, chacune racontée par le problème et le résultat.
Architecte principal de la plateforme partagée qui alimente quatre capacités produit IA, de l’accès aux modèles aux actions des agents.
Plus de 40 projets en CI/CD automatisée et 50 % d’interventions manuelles en moins, sur une infrastructure conforme HDS.
Une infrastructure AWS multi-AZ définie en code, garantissant 99,9 % de disponibilité pour la plateforme web GENWIN.
Des microservices Spring Boot sur des services managés GCP, avec l’observabilité intégrée dès le départ.
La recherche vectorielle Vespa AI a réduit de 70 % le temps de réponse aux e-mails sur une plateforme de suivi médical fondée sur les LLM et le RAG.
Une plateforme de génération de médias interactifs sur modèles open source, déployée sur un cluster GPU RunPod, avec pipelines GenAI, agents et workflows n8n.
Comment ça se passe
Quatre étapes, chacune avec un livrable concret.
Un appel de 30 minutes. Vous décrivez ce que vous construisez et ce qui bloque. Je vous dis franchement si je peux aider.
J’examine l’existant et je conçois la cible : une architecture de référence et des décisions documentées que votre équipe peut challenger.
Je travaille au sein de votre équipe sur les points difficiles : passerelle, recherche, actions des agents, pipelines. Vous obtenez du code, pas des slides.
Contrôles d’évaluation, runbooks et tableaux de bord, pour que votre équipe exploite et fasse évoluer la plateforme sans moi.
Notes de terrain
Des guides de conception avec les décisions et les compromis, sans discours marketing.
Guide de conception d’une passerelle IA d’entreprise sur Amazon Bedrock : profils d’inférence UE, SCP, filtrage PII avec Guardrails et routage des modèles.
Architecture de référence d’une plateforme IA d’entreprise : passerelle IA, recherche, actions d’agents, évaluation et identité, et l’ordre pour les construire.
Actions d’agents gouvernées via MCP : manifestes d’outils versionnés, validation humaine, idempotence, journal de décisions et Token Exchange.
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