Le proof-of-concept etait super. Puis les vrais utilisateurs sont arrives. Hallucinations. Problemes de latence. Couts qui explosent. L'ecart entre 'demo IA' et 'production IA' est plus grand que ce qu'on vous a dit.
La demo RAG etait impressionnante. La precision reelle est de 60%.
La latence qui etait 'ok en test' tue l'experience utilisateur.
Les couts d'inference sont 10x ce que vous aviez budgete.
Votre equipe ne sait pas debugger quand ca plante.
Je construis et repare les systemes IA en production. Pipelines RAG qui marchent vraiment. Modeles fine-tunes adaptes a votre cas d'usage. Infrastructure qui scale.
Identifier les causes racines. Hallucinations ? Qualite de retrieval ? Strategie de chunking ? Prompt engineering ?
Concevoir pour les exigences production : precision, latence, cout, securite, observabilite
Implementation avec frameworks d'evaluation appropries, pas des tests a l'intuition
Votre equipe apprend a operer et ameliorer. Documentation, formation, passage de relais.
Une approche systematique pour construire des systemes IA qui survivent au contact avec les vrais utilisateurs. Contrairement au developpement pilote par les demos, cette methodologie priorise la precision, la latence, le cout et la maintenabilite des le premier jour.
Vous avez des systemes IA qui marchent en demo mais echouent en production. Vous avez besoin de quelqu'un qui peut debugger au niveau infrastructure, pas juste du prompt engineering.
Ca depend de ce qui est casse. Souvent, des ameliorations significatives viennent de la correction des strategies de chunking, de la logique de retrieval ou du prompt engineering—pas besoin de reconstruction. Je diagnostique d'abord les causes racines et recommande le chemin le plus efficace vers une qualite production.
Nous etablissons des frameworks d'evaluation avec des datasets ground truth specifiques a votre cas d'usage. Cela inclut la precision des reponses, la precision/recall du retrieval, la detection des hallucinations et les metriques de latence. Vous aurez des tableaux de bord montrant la qualite dans le temps, pas des tests au feeling.
Le prompt engineering d'abord—c'est plus rapide et moins cher. Le fine-tuning a du sens quand vous avez besoin de comportements specifiques au domaine, de formats de sortie coherents, ou d'optimisation des couts a l'echelle. J'analyse votre cas d'usage et recommande l'approche avec le meilleur ROI.
Le transfert de competences est integre dans chaque engagement. Votre equipe participe a l'implementation, recoit une formation pratique et obtient une documentation complete. L'objectif est l'autonomie—pas une dependance permanente au consultant.
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Discutons de la facon dont ce service peut repondre a vos defis specifiques et generer des resultats concrets.