Le problème :
L’IA générique est puissante, mais elle ne connaît pas votre entreprise. La plupart des entreprises ont du mal à introduire leurs documents internes, bases de données SQL et données « MuleSoft » héritées dans les modèles d’IA sans heurter des barrières de sécurité ou avoir des « hallucinations ». Si vos données ne sont pas structurées pour l’IA, l’IA est inutile.
La solution :
Je construis le « pont de données sécurisé » entre les informations privées de votre entreprise et les modèles d’IA modernes (OpenAI, Anthropic ou LLM privés). En utilisant l’architecture Génération Augmentée par Récupération (RAG), je veille à ce que votre IA ait un accès en temps réel à vos données spécifiques — qu’elle soit présente dans SharePoint, une base de données PostgreSQL ou un dossier médical médical.
Ce que je livre :
• Extraction et nettoyage de données : Construire des pipelines robustes en Java ou .NET pour extraire et « nettoyer » les données de systèmes cloisonnés.
• Configuration de base de données vectorielle : implémenter et gérer des stores vectoriels (comme Pinecone, Weaviate ou Azure AI Search) afin que vos données soient « consultables » par l’IA.
• API Middleware : création de connecteurs MuleSoft ou Node.js sécurisés qui agissent comme gardien entre vos données et l’IA.
• Ajustement de la précision : Optimiser la manière dont les données sont « fragmentées » et indexées afin de garantir que l’IA fournit des réponses précises et contextuelles à chaque fois.
• Sécurité d’entreprise : Mise en œuvre de l’OAuth 2.0 et du Contrôle d’accès basé sur les rôles (RBAC) afin que l’IA ne « voie » que ce que l’utilisateur spécifique est autorisé à voir.
Cas d’utilisation à fort impact :
• Bots de connaissances internes : Une IA capable de répondre à des questions complexes concernant les procédures opérationnelles standard ou manuels techniques de votre entreprise vieux de 10 ans.
• Cartographie automatisée des données : Utilisation de l’IA pour traduire automatiquement les formats de données hérités (comme les anciens fichiers plats) en structures FHIR ou JSON modernes.
• Assistance client intelligente : Envoyer vos données de tickets en temps réel à un agent IA pour résoudre instantanément 60 % des requêtes courantes.
🛠️ Pile technique
• Langages : Java/J2EE, Python, .NET C#
• Intégration : MuleSoft, REST/GraphQL, Kafka
• Outils d’IA : LangChain, LlamaIndex, OpenAI API, Anthropic Claude
• Bases de données : PostgreSQL (pgvector), Pinecone, MongoDB, SQL Server
💰 Tarification et engagement
• Audit de préparation de l’IA : 2 500 $ (cartographie de vos sources de données et création d’une feuille de route pour la mise en œuvre de l’IA).
• Mise en œuvre du pipeline : 150 $/heure ou basée sur des projets à partir de 7 500 $.
• Contrat de retenue : 2 000 $/mois pour l’entretien continu des pipelines et la mise à niveau du modèle.