PARIS · CONSULTANT INDÉPENDANT DATA & IA
Je conçois et industrialise des agents GenAI qui travaillent vraiment avec vos équipes : juridique, commercial, santé. Sur Google Cloud, avec des garde-fous mesurables.
Disponible à partir d’octobre 2026
Ils m’ont fait confiance
OFFRES
Un format court pour décider, un format moyen pour livrer, un format long pour tenir dans la durée. Tarif sur demande, TJM affiché.
5 jours
Savoir en 5 jours où vous en êtes, et quoi faire ensuite.
Pour une équipe qui a déjà un POC, un pilote ou une idée précise, et qui veut décider sur des faits.
4 à 6 semaines
Un agent en production en 4 à 6 semaines.
Pour une direction métier ou une équipe produit qui a un cas d’usage cadré et des utilisateurs prêts à s’en servir.
Mission longue
Industrialiser, gouverner, faire monter vos équipes.
Pour un CTO ou un Head of Data qui veut passer d’un agent à plusieurs, sans multiplier les risques.
TJM 600 € HT / jour
Chaque offre est chiffrée sur demande, après un premier échange de 30 minutes.
DU POC À L’USAGE
Un agent qui impressionne en réunion ne sert à rien s’il n’est pas utilisé le mois suivant. Je construis dans l’ordre inverse : d’abord l’usage, puis le modèle.
On choisit un cas d’usage que vos équipes font déjà à la main, et on fixe ce que « réussi » veut dire.
Un prototype sur vos données réelles, jugé par un jeu d’évaluation, pas par une impression.
L’agent passe sur Google Cloud avec les mêmes exigences qu’un service critique.
L’agent apprend des retours de vos équipes et reste sous leur contrôle.
$ agent run --task "relecture contrat" --ref referentiel-interne [plan] 3 étapes : extraire les clauses → comparer au référentiel → proposer des révisions [tool] docx.extract_clauses(document) → 42 clauses, 0 erreur de parsing [tool] referentiel.search(clause="limitation de responsabilité") → 2 règles internes [result] écart détecté : plafond absent, règle R-12 exige un plafond explicite [tool] memory.get(juriste, org) → 1 préférence, 3 patterns validés seniors [check] restitution mot à mot : passage cité ⊂ document source ✓ [guard] clause 17 : source introuvable → révision bloquée, signalée au juriste [judge] A/B pairwise vs version précédente → préférée 7/9 cas [tool] docx.write_tracked_changes(revisions=11) → OK [trace] langfuse span 2f9a… · 6 appels LLM · 14,2 s · coût enregistré [answer] 11 révisions proposées, 1 point à trancher par le juriste. Rien d’inventé.
PROJETS
Neuf cas, de l’imagerie médicale aux agents GenAI. Chacun avec le problème, ce que j’ai fait, et ce que ça a donné.
La relecture des contrats est lente et hétérogène : chaque juriste applique le référentiel interne à sa manière, sans trace ni mémoire.
Résultat Utilisé quotidiennement par les juristes, démo publique en ligne.
Les Statements of Work sont longs à produire et souvent non conformes aux règles de financement : plafonds, valeur de marché, formats.
Résultat En production pour les managers et les commerciaux.
Préparer un dossier d’approche de leader d’opinion scientifique prend des heures, et un LLM seul invente des références.
Résultat 0 citation hallucinée sur les dossiers produits.
Les régulateurs d’urgence doivent trier des appels en quelques secondes, avec une information partielle et un risque vital.
Résultat Classification en 5 niveaux d’urgence et score de risque continu AVC / infarctus.
Sur un gros corpus mêlant images et textes, la recherche renvoyait des résultats peu pertinents et impossibles à évaluer de façon reproductible.
Résultat Amélioration mesurable du retrieval sur le protocole d’évaluation.
Les données patients sont cloisonnées entre les logiciels de cabinet : impossible de les exploiter ensemble.
Résultat POC validé et transmission opérationnelle aux équipes.
EXPERTISE
J’ai appris la rigueur dans un domaine où l’IA n’a pas le droit à l’approximation : santé, FDA, imagerie. Je l’applique aujourd’hui aux agents GenAI de vos équipes.
Concevoir des agents qui s’abstiennent plutôt que d’inventer.
Déployer, tracer, sécuriser et maintenir sur Google Cloud.
Vision, signal, texte : des modèles entraînés pour le temps réel.
Standards, dossiers réglementaires et essais cliniques.
PARCOURS
Chaque étape a ajouté une exigence : la norme, la preuve clinique, la donnée, le temps réel, puis l’industrialisation des agents.
FAÇON DE TRAVAILLER
Un prototype n’existe que s’il a des utilisateurs nommés et une date de mise en production.
Je cadre l’usage avant le modèle, et je mesure l’adoption après.
L’agent qui produit n’est jamais celui qui vérifie : un sceptique relit, et une vérification programmatique tranche.
C’est ce pattern qui a donné 0 citation hallucinée sur le système multi-agents KOL.
Prompt, outil appelé, coût, latence, verdict du juge : tout est dans Langfuse et Cloud Trace.
Quand un agent se trompe, vous savez où, pourquoi, et combien ça a coûté.
Les règles de conformité sont codées de façon déterministe, les préférences viennent des seniors, l’agent applique.
Quand une source manque, il s’abstient et rend la main à l’humain.
CONTACT
Trente minutes suffisent pour savoir si votre cas d’usage tient, et par quelle offre commencer.
Disponible à partir d’octobre 2026
Réserver 30 min