Dix jours ouvrés, de bout en bout, allant de « nous voulons de l’IA dans notre produit » à une fonctionnalité de production opérationnelle que vous pouvez présenter aux utilisateurs.

Portée typique : un flux RAG (génération augmentée par récupération) sur vos documents, un flux de travail d’agent avec une utilisation sûre des outils, une intégration par appel de fonction, ou un pipeline de sortie structurée. Pile : Python + LangChain + votre fournisseur de LLM de prédilection (OpenAI, Anthropic, modèles ouverts). Déploiement sur votre cloud existant — Azure, AWS ou auto-hébergé.

Ce que vous obtenez : une fonctionnalité fonctionnelle intégrée à votre pile, des notes d’architecture écrites, une revue de sécurité (authentisation, validation des entrées, atténuation par injection de prompts, traces d’audit), et un document de transfert que vos ingénieurs peuvent s’étendre.

Le meilleur choix : des entreprises avec une hypothèse d’IA mais sans expérience LLM interne pour l’instant. Je vous emmène de « essayons ça » à « on a expédié ça ».

Contexte : La livraison par IA est actuellement la priorité de ma pratique freelance, ainsi que les projets pilotes internes d’activation de l’IA et de ML issus de mon précédent poste en interne.