L’industrialisation des modèles IA ne se limite pas à leur entraînement. Elle implique leur intégration dans des environnements de production robustes, leur supervision continue et leur adaptation aux contraintes métier.
Automatisation des workflows avec GitHub Actions, DVC, Docker et Kubernetes pour des mises à jour fluides et traçables.
Suivi de la latence, du drift, des erreurs et du feedback utilisateur pour garantir la stabilité et la pertinence des modèles en production.
Déploiement via TorchServe, Triton, BentoML ou MLflow pour une gestion fine des versions, des performances et des endpoints.
Chiffrement des échanges, authentification des accès, audit des appels et protection contre les abus.
Autoscaling, load balancing et déploiement sur AWS, Azure ou GCP pour absorber la charge et garantir la haute disponibilité.
Mise en place de serveurs IA sur infrastructure privée ou edge devices, pour des cas d’usage sensibles ou hors ligne.
Création d’architectures intelligentes, APIs, agents conversationnels, systèmes de recommandation
Intégration de modèles comme GPT, LLaMA, Mistral, Claude, etc. dans des workflows métiers
Adaptation de modèles pré-entraînés à des corpus spécifiques, entraînement supervisé ou par renforcement
Conception et entraînement de modèles deep learning (CNN, RNN, Transformers) & machine learning (Random Forest, Scikit-Learn) pour des cas complexes
Combinaison de recherche documentaire et génération pour des réponses précises et contextualisées
Conception et déploiement d’architectures IA modulaires et sécurisées en local capable de traiter les données directement sur l'appareil
Containerisation, CI/CD, monitoring, scalabilité, sécurité des modèles en production
Consultant spécialisé dans le développement de solutions basées sur l’intelligence artificielle, les modèles de langage (LLM) et les réseaux neuronaux.
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