Ingénieur / Développeur IA

Utiliser un modèle de langage est simple ; obtenir des réponses fiables sur vos propres données l'est beaucoup moins. Entre une démonstration réussie et un outil que vos équipes utilisent tous les jours, il y a le travail de préparation des sources, de découpage des documents, de formulation des instructions et surtout de mesure : sur cent questions réelles, combien de réponses sont exactes, combien sont approximatives, combien sont fausses ? L'ingénieur IA conduit ce travail et détermine si le résultat est suffisant pour être mis entre les mains d'un utilisateur.

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Notre intervention

Ce que nous faisons

L'intervention démarre par une question simple : quelle tâche coûte cher aujourd'hui, et un modèle de langage la traite-t-il mieux qu'une automatisation classique ? Beaucoup de besoins présentés comme des projets IA se résolvent par une règle simple, bien plus fiable et bien moins coûteuse.

  1. 1

    Qualification du cas d'usage

    Évaluation du gain attendu et comparaison honnête avec une solution non IA, souvent plus simple.

  2. 2

    Préparation des données sources

    Collecte, nettoyage et découpage de la documentation qui servira de base aux réponses.

  3. 3

    Prototype et mesure du taux d'erreur

    Test sur un échantillon de questions réelles, avec comptage des réponses exactes et fausses.

  4. 4

    Intégration et garde-fous

    Connexion à vos outils, limitation du périmètre de réponse et validation humaine sur les points sensibles.

  5. 5

    Suivi et amélioration continue

    Analyse des échanges réels pour corriger les instructions et compléter la base documentaire.

Outils

Stack technique & outils

Les technologies et plateformes que nous utilisons sur ce type de mission.

  • OpenAI API
  • Claude API
  • Python
  • LangChain
  • Hugging Face
  • N8N

Méthodologie

Aucun déploiement sans mesure préalable du taux d'erreur sur des cas réels, et validation humaine systématique partout où une erreur engage votre responsabilité.

Livrables

Ce qui est inclus

Le détail de ce que vous recevez à la fin de la mission.

  • Atelier de qualification des cas d'usage
  • Structuration de la base documentaire
  • Prototype fonctionnel testé sur cas réels
  • Mesure documentée du taux de réponses correctes
  • Intégration dans vos outils existants
  • Garde-fous et périmètre de réponse limité
  • Journalisation des échanges pour amélioration
  • Formation des utilisateurs et documentation

Délai indicatif : 4 à 10 semaines selon le cas d'usage et l'état des données sources

Compétences

Formations & certifications

Le socle de compétences et la veille continue qui structurent ce métier.

  • Maîtrise des API OpenAI et Anthropic et de leurs modèles de facturation
  • Techniques de récupération augmentée (RAG) et de découpage documentaire
  • Écosystème LangChain et Hugging Face pour l'orchestration de modèles
  • Veille continue sur l'évolution rapide des modèles et de leurs capacités
  • Cadre réglementaire européen applicable aux systèmes d'IA et au RGPD
Expertise

Expérience & expertise

Les types de missions sur lesquels ce métier intervient au quotidien.

  • Assistants conversationnels nourris par des bases documentaires internes
  • Extraction automatique de données depuis des documents non structurés
  • Intégration de modèles de langage dans des chaînes d'automatisation existantes
  • Mise en place de mesures de qualité et de journalisation des échanges
Nos engagements

Pourquoi nous choisir

Un avis honnête sur la pertinence

Si une automatisation classique suffit, nous vous orientons vers elle plutôt que vers un projet IA plus coûteux.

Taux d'erreur mesuré et communiqué

Vous savez précisément ce que l'outil réussit et ce qu'il rate avant de le mettre entre les mains de vos clients.

Confidentialité arbitrée avec vous

Nous définissons ensemble quelles données peuvent transiter par un service externe.

Coût d'usage anticipé

Le coût par requête est estimé dès la conception, pour éviter une facture imprévisible à l'usage.

Tarifs

Nos formules

Prix indicatifs, adaptés après échange sur votre projet.

Mission ponctuelle

dès 990 €

Premier cas d'usage

  • Qualification du besoin
  • Prototype mesuré
  • Intégration simple
  • Documentation fournie
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Accompagnement

dès 890 € / mois

Amélioration continue

  • Analyse des échanges réels
  • Correction des réponses
  • Enrichissement documentaire
  • Nouveaux cas d'usage
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Tous nos tarifs sont indicatifs. Contactez-nous pour un devis personnalisé gratuit.

Aller plus loin

Services associés

Les prestations sur lesquelles ce métier intervient le plus souvent.

Intelligence artificielle

Intégrez l'intelligence artificielle pour gagner en efficacité et en compétitivité.

En savoir +

Automatisation des processus

Automatisez vos tâches répétitives et concentrez-vous sur l'essentiel.

En savoir +

Développement d'application web

Des outils web sur mesure adaptés aux besoins spécifiques de votre métier.

En savoir +
Questions fréquentes

FAQ du métier

Oui, c'est le principal risque des modèles de langage. Nous le limitons en restreignant les réponses à votre documentation et en mesurant le taux d'erreur avant déploiement.

Selon l'architecture choisie. Pour des données sensibles, un hébergement interne du modèle est possible, avec des performances légèrement inférieures mais aucune sortie de données.

Pour un assistant traitant quelques centaines d'échanges par mois, comptez généralement moins de 30 € d'API. Les volumes importants se chiffrent au cas par cas.

Rarement. Dans la majorité des cas, la récupération augmentée sur votre documentation donne de meilleurs résultats pour un coût très inférieur à un entraînement dédié.

Par un jeu de questions réelles dont les bonnes réponses sont connues, passé avant déploiement puis rejoué après chaque modification.

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