Conseil en intelligence artificielle et intégration pratique de l'IA pour fondateurs et petites équipes. Je pars d'un résultat métier délimité, puis je rends le flux utile, observable et maintenable.
Vous avez déjà un agent ou une automatisation qui fonctionne en démonstration mais échoue en usage réel ? C'est un bon point de départ.
L'unité de travail est un résultat opérationnel concret avec un périmètre délimité.
Jusqu'à deux heures pour cartographier le flux actuel, les modes d'échec, l'accès aux données, les autorisations des outils et les risques de production. Le résultat est une recommandation claire: poursuivre, réduire le système ou arrêter. Toute analyse plus approfondie fait l'objet d'un périmètre distinct.
Je construis ou renforce un flux ou un système d'agents. J'ajoute les contrôles absents des démonstrations: validations, nouvelles tentatives, solutions de repli, journaux, limites de coût et transfert clair.
J'analyse les échecs et les coûts, j'ajuste le flux, je maintiens les intégrations et je préserve l'utilité du système quand les outils, prompts, données et règles métier évoluent.
L'intégration de l'intelligence artificielle apporte le plus de valeur lorsqu'il existe une personne responsable, un flux répétable et un résultat vérifiable.
Je relie l'événement initial, les données sources, le modèle, les règles métier, les points de validation et le système de destination. Les bons cas incluent la préparation de recherches, l'aide au support, le reporting, la revue structurée et les transferts internes.
Je définis l'accès aux outils, l'état, les conditions d'arrêt, la revue humaine, les cas d'évaluation, la gestion des échecs, les journaux et les limites de coût. L'objectif est un système contrôlé avec une autonomie délimitée.
Je transforme un ensemble précis de sources de l'entreprise en système interne de connaissance vérifiable, puis je le relie à un flux exécutable. La responsabilité des sources et les règles de mise à jour comptent davantage que l'étiquette.
Je relie les modèles aux systèmes nécessaires sans leur accorder un accès illimité. J'ajoute de l'observabilité pour qu'une personne comprenne ce qui a été exécuté, ce qui a échoué, son coût et la prochaine action.
Votre besoin concerne plutôt la publication d'une application ? La publication sur l'App Store et Google Play, le conditionnement mobile et les mises en production d'une application existante relèvent de App Release Ops. Cette page concerne le comportement, les outils, les données, la fiabilité et l'exploitation des systèmes d'IA.
Mon approche vient de la construction et de l'exploitation de produits, y compris les problèmes qui apparaissent après la première démonstration réussie.
Construits sur environ sept ans, entre applications d'IA, marketplaces, outils pour créateurs, croissance et infrastructure.
Une API Stable Diffusion de production a été lancée en environ 48 heures sur AWS serverless. C'est un exemple opérationnel, pas une promesse de délai.
Hypee a été racheté par Yandex. AI Boost, un éditeur photo et vidéo avec IA, a été vendu en 2025 pour environ $450 000.
J'écris toujours du code de production. Le diagnostic et la mise en œuvre partent des mêmes contraintes: petites équipes, données imparfaites, attention limitée et systèmes qui ont besoin d'une personne responsable après le lancement.
Un premier périmètre réduit protège les deux parties d'un développement flou sans critère d'achèvement fiable.
Envoyez ce contexte. Je vous dirai si le diagnostic à $299 est la bonne prochaine étape.