Consultant IA freelance : de l’audit au code en production

Une mission de conseil en intelligence artificielle commence par vos processus, pas par la technologie. Nous identifions ensemble les tâches répétitives à fort volume : réponses aux clients, saisie de rapports, veille, production de contenus. Pour chacune, je qualifie ce que l’IA peut réellement apporter et ce qu’elle coûterait. Selon le cas, la réponse est un agent IA (une IA qui enchaîne des actions pour accomplir une tâche de bout en bout, avec des garde-fous), un moteur de recherche RAG (Retrieval-Augmented Generation : l’IA cherche d’abord la réponse dans vos propres documents, puis rédige en citant ses sources) ou une automatisation n8n, un outil open source qui relie vos logiciels entre eux par des scénarios visuels. Et parce que je développe moi-même, la recommandation débouche sur du logiciel en production. Chez mes clients, cela donne un catalogue de 72 000 références interrogeable en langage naturel avec 90 % des requêtes résolues sans humain, une chaîne éditoriale automatisée qui a réduit le temps éditorial de 70 %, ou des rapports d’intervention dictés à la voix par les techniciens d’une TPE.

1. 01Audit et cas d’usageNous passons en revue vos processus, vos outils et vos données lors d’ateliers courts avec les équipes concernées. J’identifie les tâches où l’IA apporte un gain mesurable et celles où elle n’apporte rien. Vous repartez avec une liste de cas d’usage qualifiés, chacun avec son effort estimé et son gain attendu.
2. 02Feuille de route prioriséeJe classe les cas d’usage par rapport effort / impact et je recommande par où commencer. Chaque recommandation précise l’architecture envisagée, les outils, les prérequis et les risques. Pas de slides hors sol : chaque page de la feuille de route est écrite pour être développée.
3. 03Prototype puis productionJe développe d’abord un prototype fonctionnel sur le cas d’usage prioritaire, testé sur vos vraies données. S’il tient ses promesses, je l’industrialise : intégration à vos outils, garde-fous, supervision humaine là où elle compte. C’est la différence avec un cabinet de conseil : le conseil et le code viennent de la même personne.
4. 04Transfert et suiviVos équipes sont formées à l’usage et à l’administration de la solution, avec une documentation claire. Nous mesurons ensemble les résultats sur les premières semaines et nous ajustons. Vous restez autonome : pas de dépendance à un prestataire pour chaque modification.

• Audit IA de vos processus avec cas d’usage qualifiés
• Feuille de route priorisée par rapport effort / impact
• Prototype fonctionnel testé sur vos données réelles
• Solution développée, intégrée à vos outils et mise en production
• Formation de vos équipes et documentation claire
• Suivi des résultats et ajustements après la mise en production

• Agents IA
• RAG
• n8n
• OpenAI / Claude
• LangChain
• MCP
• NestJS / Next.js
• PostgreSQL / pgvector
• Redis
• Docker

RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Technique qui consiste à faire chercher les bons passages dans vos documents avant de laisser l’IA rédiger sa réponse. L’IA ne répond plus de mémoire, elle répond à partir de vos contenus, ce qui rend ses réponses fiables et vérifiables.

LLM (grand modèle de langage)

Le moteur d’IA qui comprend et rédige du texte (GPT, Claude, Gemini…). C’est lui qui formule la réponse finale, à partir des passages que la recherche lui fournit.

Agent IA

Une IA qui ne se contente pas de répondre : elle enchaîne des actions (chercher, appeler un outil, écrire, publier) pour accomplir une tâche de bout en bout, avec des garde-fous.

n8n

Outil d’automatisation open source qui relie vos logiciels entre eux (CRM, email, tableurs, IA…) par des scénarios visuels, hébergeable chez vous pour garder la main sur vos données.