J'intègre l'intelligence artificielle dans vos applications et workflows pour automatiser, accélérer et créer de la valeur.
L'IA générative n'est plus un sujet de R&D. C'est un outil de production qui transforme des process métier réels. Tri automatique de tickets de support, génération de contenu personnalisé, assistants qui répondent aux questions de vos clients 24/7.
Ce qui a changé depuis 2023 : les modèles sont fiables, les API sont matures, les coûts sont maîtrisables. Intégrer un LLM dans une application coûte quelques milliers d'euros, pas des centaines de milliers. Et le ROI est souvent visible en semaines, pas en mois.
Mon rôle n'est pas de vous vendre de l'IA. C'est de déterminer où l'IA crée de la valeur concrète dans votre produit, et de l'intégrer proprement.
Automatisation du travail cognitif. Les tâches qui demandent de la compréhension de texte, du jugement, de la classification, ce n'est plus réservé aux humains. Un LLM trie 1000 tickets de support en 2 minutes avec une cohérence que 5 opérateurs n'atteignent pas.
Personnalisation à l'échelle. Un email personnalisé pour chaque prospect, une description produit adaptée à chaque segment, une réponse sur mesure pour chaque question client. Ce qui était impossible manuellement devient trivial.
Accès à l'information. Vos équipes passent des heures à chercher dans la documentation, les emails, les Slack. Un système RAG leur donne la réponse en secondes, avec la source.
Nouveaux produits. Des fonctionnalités qui n'existaient pas il y a 2 ans deviennent possibles : analyse automatique de contrats, génération de rapports à partir de données brutes, assistants de vente qui connaissent tout le catalogue.
Je ne branche pas un appel API OpenAI et j'appelle ça de l'IA. Chaque intégration suit une architecture pensée pour la production.
Vercel AI SDK comme socle. Streaming des réponses en temps réel, tool calling pour les actions, support multi-providers (Claude, GPT, modèles custom). Le SDK gère la complexité du protocole, je me concentre sur la logique métier.
Prompt engineering structuré. System prompts versionés, few-shot examples, templates dynamiques. Les prompts ne sont pas des strings en dur dans le code, ce sont des modules maintenus et testés.
Garde-fous systématiques. Rate limiting, content filtering, validation des outputs, monitoring des coûts. Un LLM en production sans garde-fous est une bombe à retardement.
Au-delà de l'intégration LLM brute, je conçois des systèmes complets : agents RAG connectés à vos données, agents multi-actions avec tool calling, et workflows d'automatisation intelligente via n8n.
Assistants contextuels connectés à vos données métier. Pas un ChatGPT générique, un agent qui connaît votre produit, vos process et vos clients.
L'IA interroge votre base documentaire pour répondre avec précision. Documentation interne, FAQ dynamique, support technique augmenté.
Tri de tickets, scoring de leads, catégorisation de documents, extraction de données. L'IA traite en secondes ce qui prend des heures manuellement.
Descriptions produit, emails personnalisés, rapports automatiques, traductions. Contenu généré à partir de vos données, dans votre ton, selon vos règles.
Agents capables d'enchaîner des actions : rechercher, analyser, décider, exécuter. Du simple prompt à l'orchestration multi-étapes avec outils.
Extraction d'insights à partir de textes, emails, avis clients, documents. Détection d'anomalies, sentiment analysis, classification automatique.
Vercel AI SDK
Streaming, tool calling, multi-providers, React/Vue.
Claude API (Anthropic)
Raisonnement complexe, contexte long, vision, outils.
OpenAI API
GPT-4, embeddings, fine-tuning, assistants.
LangChain / LlamaIndex
RAG, chaînes de prompts, orchestration d'agents.
Pinecone / pgvector
Base vectorielle pour la recherche sémantique.
n8n
Workflows IA visuels, sans code, self-hosted.
Des fondateurs et dirigeants qui avaient un projet, un besoin, une deadline. Voici ce qu'ils en disent.
"Disponibilité, réactivité et implication. Valentin est professionnel et pédagogue."
Alban B.
CEO Belho Xper
"Il allie une expertise technique pointue à une solide vision business."
Charley A.
Co-fondateur Avnear
"La communication a toujours été fluide et les délais respectés, ce qui est rare et très appréciable."
Chihab A.
CEO E-commerce
"Valentin a su être à l'écoute de mes attentes et de mes besoins. Les résultats ont été plus que satisfaisants."
Sandrine V.
Gérante Sandrin's Nail
"Une entreprise qui sait s'adapter parfaitement au besoin client."
Stanislas M.
Commercial
"Depuis la mise en ligne, nous avons remarqué une nette augmentation des appels et des demandes de renseignements."
Christophe R.
PDG Ravi Groupe
Un chatbot classique suit des arbres de décision prédéfinis. Un chatbot IA comprend le langage naturel, raisonne sur vos données, et produit des réponses personnalisées. Il s'adapte à des questions qu'il n'a jamais vues, là où un chatbot classique échoue.
Le RAG (Retrieval-Augmented Generation) découpe vos documents en segments, les transforme en vecteurs, et les stocke dans une base vectorielle. Quand un utilisateur pose une question, le système retrouve les segments pertinents et les injecte dans le contexte du LLM. Le modèle répond en s'appuyant sur vos données, pas sur son entraînement général.
Claude (Anthropic) pour le raisonnement complexe, l'analyse de documents longs et le code. GPT-4 (OpenAI) pour la génération polyvalente. Des modèles open-source (Mistral, Llama) quand les données ne doivent pas quitter votre infrastructure. Je recommande le modèle adapté au cas d'usage, pas un fournisseur unique.
L'intégration technique (API, interface, pipeline) coûte entre 3 000€ et 15 000€ selon la complexité. Les coûts API en production sont souvent inférieurs à 50€/mois pour la plupart des usages PME. Le ROI est mesurable dès les premières semaines.
Oui. Claude et GPT ne réutilisent pas vos données pour l'entraînement via les API. Pour les cas ultra-sensibles, je déploie des modèles open-source sur votre infrastructure. Les données ne quittent jamais votre environnement.
Oui, les LLMs peuvent halluciner. C'est pour ça que je conçois des systèmes avec des garde-fous : vérification des sources (RAG), limites de confiance, fallback humain, monitoring des réponses. L'IA est fiable quand elle est correctement encadrée.
Technologies complémentaires
Premier échange gratuit, sans engagement.
