Développeur IA freelance pour SaaS et produits
Développeur IA freelance et AI Product Engineer, je conçois et mets en production des fonctionnalités fiables : RAG, agents, recherche sémantique, copilotes et workflows LLM. Du cadrage à la production, avec une attention particulière portée à la qualité, la sécurité et aux coûts.
Pourquoi intégrer l'IA dans votre produit
L'IA n'est plus un sujet de R&D : c'est une brique produit. Une recherche qui comprend l'intention, un assistant qui répond à partir de vos données, un agent qui automatise une tâche fastidieuse. Bien intégrée, elle devient un avantage concret pour vos utilisateurs.
Le piège, c'est de confondre une démo bluffante avec une fonctionnalité prête pour la production. Entre les deux, il y a l'ingénierie : choisir un workflow plutôt qu'un agent quand la fiabilité prime, évaluer la qualité avec de vrais jeux de tests, observer ce que fait le modèle en production et maîtriser les coûts. C'est ce qui sépare un gadget d'un produit sur lequel vos utilisateurs comptent. J'en parle par exemple dans agents LLM vs workflows IA et fine-tuning vs RAG.
Je suis développeur senior fullstack : je ne fais pas que conseiller, je construis et j'intègre la fonctionnalité directement dans votre produit, le plus souvent une application Next.js / TypeScript.
Quand faire appel à un développeur IA freelance ?
Recherche sémantique produit
Permettre à vos utilisateurs de trouver une information métier sans connaître le bon mot-clé : documents, fiches clients, catalogue, base de connaissances.
Copilote métier
Aider vos équipes ou vos clients à rédiger, analyser, résumer ou décider à partir de vos données réelles, avec des garde-fous mesurables.
Extraction documentaire
Transformer PDF, emails ou documents métier en données structurées exploitables par votre application, avec validation humaine si nécessaire.
Automatisation interne
Brancher un workflow IA sur vos outils existants pour réduire les tâches répétitives sans confier toute la décision à un agent autonome.
Comment je peux intervenir sur votre projet IA
Audit et cadrage
Clarifier le problème, évaluer vos données et identifier l’approche la plus simple avant d’investir dans le développement.
Preuve de concept
Tester rapidement la faisabilité et la qualité sur vos données réelles avec des critères de réussite définis à l’avance.
Intégration de bout en bout
Concevoir, développer et déployer la fonctionnalité IA dans votre SaaS, avec évaluation, observabilité et garde-fous.
Renfort de votre équipe
Apporter une expertise AI engineering à votre équipe produit pour débloquer l’architecture, la fiabilité ou le passage en production.
RAG, fine-tuning ou agent IA : que faut-il choisir ?
La plupart des produits n'ont pas besoin d'un agent autonome pour créer de la valeur. Ils ont besoin d'un workflow IA fiable, branché aux bonnes données, mesuré par des evals et observable en production.
Le RAG est souvent le meilleur point de départ quand l'IA doit répondre à partir de vos documents ou de votre base métier. Le fine-tuning devient pertinent quand vous devez modifier durablement le comportement du modèle. Les agents ne se justifient que lorsque l'autonomie apporte une valeur mesurable.
Pour creuser ces arbitrages, j'ai détaillé la différence entre fine-tuning et RAG ainsi que le choix entre agents LLM et workflows IA.
Ce que je construis
Intégration LLM
Brancher OpenAI, Anthropic ou Mistral dans votre produit : génération, extraction, classification. Streaming, function calling et maîtrise des coûts d'usage.
RAG & bases vectorielles
Répondre à partir de vos propres données plutôt que des connaissances génériques du modèle. Embeddings, pgvector, chunking et reranking pour des réponses ancrées et vérifiables.
Workflows & agents
Choisir le bon outil : un workflow déterministe quand la fiabilité prime, un agent autonome quand le problème l'exige. La plupart des cas se résolvent mieux avec un workflow bien conçu qu'avec un agent.
Évaluation (eval)
Mesurer la qualité réelle des réponses avec de vrais jeux de tests, pas au feeling. Détecter les régressions quand vous changez un prompt ou un modèle. Sans eval, vous pilotez à l'aveugle.
Observabilité & coûts
Voir ce que fait votre IA en production : tracer chaque appel, suivre la latence, la qualité et le coût, alerter sur les dérives. Une IA qu'on ne mesure pas finit par coûter cher et déraper.
Garde-fous & fiabilité
Réduire les hallucinations, cadrer le comportement du modèle, prévoir les cas d'échec et les fallbacks. La différence entre une démo qui impressionne et un produit sur lequel vos utilisateurs comptent.
Budget et délai d'un projet IA
Une preuve de concept ciblée demande moins de temps qu'une intégration utilisée chaque jour par vos clients. Le budget dépend surtout de l'état de vos données, des outils à connecter, du niveau d'autonomie attendu et des exigences d'évaluation.
Après un premier échange, je vous propose un périmètre, des critères de réussite et une estimation adaptés à votre produit. Vous savez ce qui sera validé avant d'engager la mise en production.
Sécurité, confidentialité et RGPD
L'architecture limite les données envoyées aux modèles et applique des permissions adaptées à chaque outil. Le choix du fournisseur, de la région d'hébergement et de la conservation des traces dépend de la sensibilité de votre cas d'usage.
Pour les décisions sensibles, je prévois traçabilité, garde-fous et validation humaine. Les contraintes RGPD sont cadrées avec vos exigences métier et juridiques, sans transformer le modèle en boîte noire.
Un cas concret : Capston
MarTech · IA · CTO part-time
Capston est un SaaS B2B qui mesure la visibilité des marques dans les réponses de ChatGPT, Claude, Gemini et Google AI Overview. En tant que CTO et AI Product Engineer, j'ai conçu l'architecture fullstack, les pipelines de collecte des réponses LLM et le scoring GEO propriétaire qui transforme les résultats en indicateurs exploitables.
Le travail a aussi porté sur la plateforme qui rend cette IA exploitable en production : backend commun, files de traitement, dashboards et composants partagés. La rationalisation de l'architecture a réduit de 75 % les coûts d’infrastructure tout en donnant à l'équipe une base plus simple à faire évoluer.
Comment se déroule un projet IA
Cadrage du cas d'usage
On part du problème, pas de la techno. Est-ce que l'IA est vraiment la bonne réponse ici ? Souvent oui, parfois non — je vous le dis franchement avant d'écrire une ligne de code.
Preuve de concept
Un prototype rapide sur vos données réelles pour valider la faisabilité et la qualité, avant tout investissement lourd. On apprend vite et pour pas cher.
Évaluation & itération
Mesure de la pertinence des réponses, ajustement des prompts, du retrieval et des garde-fous. On itère jusqu'à un niveau de fiabilité acceptable pour la production.
Mise en production
Intégration dans votre produit, monitoring des coûts et de la qualité, et passage de relais à votre équipe. Une fonctionnalité maintenable, pas une boîte noire.
Stack technique
Des outils éprouvés en production, choisis selon votre cas d'usage et vos contraintes de coût.
Services liés
Questions fréquentes
Parlons de votre projet IA
Premier échange gratuit de 30 minutes pour clarifier votre cas d’usage, évaluer les données disponibles et déterminer si un RAG, un workflow ou un agent est la bonne approche.