Service / Product engineering
Intégration IA pour SaaS, du cadrage à la production
Je conçois et mets en production des fonctionnalités IA pour votre SaaS : RAG, agents, recherche sémantique, copilotes et workflows LLM. Je mesure leur qualité et leur coût, puis j'intègre vos contraintes de sécurité. Votre équipe peut ensuite les maintenir.
Pourquoi intégrer l'IA dans votre produit
L'IA peut désormais être intégrée au produit : une recherche qui comprend l'intention, un assistant qui répond à partir de vos données ou un agent qui automatise une tâche fastidieuse. Son utilité dépend de son intégration au parcours de l'utilisateur.
Une démonstration réussie ne suffit pas pour passer en production. Il faut 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. J'explique ces choix dans agents LLM vs workflows IA et fine-tuning vs RAG.
Je suis développeur senior fullstack. Je conseille, puis je construis et j'intègre la fonctionnalité dans votre produit, le plus souvent une application Next.js et 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 la faisabilité et la qualité sur vos données réelles avec des critères de réussite définis à l’avance.
Intégration complète
Concevoir, développer et déployer la fonctionnalité IA dans votre SaaS, avec évaluation, observabilité et garde-fous.
Renfort de votre équipe
Apporter une expertise en ingénierie IA à votre équipe produit pour résoudre un problème d’architecture, de fiabilité ou de mise 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, connecté aux bonnes données, mesuré par des évaluations 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 et bases vectorielles
Répondre à partir de vos données plutôt que des connaissances générales du modèle. Embeddings, pgvector, découpage des documents et reranking permettent de vérifier l'origine des réponses.
Workflows et 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
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 et 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 et 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. Les décisions du système restent traçables.
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 score 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, tableaux de bord 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 sur vos données réelles permet de vérifier la faisabilité et la qualité avant un investissement plus important.
Évaluation et 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
La fonctionnalité est intégrée au produit avec un suivi des coûts et de la qualité. Votre équipe reçoit la documentation nécessaire pour la maintenir.
Stack technique
Des outils éprouvés en production, choisis selon votre cas d'usage et vos contraintes de coût.
Services liés
Développement SaaS
Concevoir un SaaS B2B ou B2C et gérer sa montée en charge, du MVP à la production.
CTO externalisé & part-time
Direction technique 1 à 3 jours par semaine : architecture, équipe et feuille de route.
Formation IA pour équipe tech
Former vos développeurs et configurer leurs agents, leurs Skills et leurs process sur votre codebase.
Questions / Réponses
Questions fréquentes
01Faut-il entraîner son propre modèle ?
Presque jamais. Dans l'immense majorité des cas, on obtient d'excellents résultats en combinant un modèle existant (OpenAI, Anthropic, Mistral) avec du RAG et de bons prompts. Entraîner ou fine-tuner un modèle coûte cher et ne se justifie que dans des cas précis. Je vous aide à faire ce choix sans surcoût inutile.
02Combien coûte un développeur IA freelance ?
Le coût dépend du niveau de maturité de vos données, des intégrations nécessaires, du niveau d’autonomie attendu et des exigences de fiabilité. Une preuve de concept ciblée coûte moins qu’une fonctionnalité complète avec évaluation, observabilité et support en production. Après le cadrage, je vous propose un périmètre et une estimation adaptés.
03Combien de temps prend une intégration IA ?
Une preuve de concept peut être validée rapidement quand les données sont accessibles et le cas d’usage bien délimité. Une mise en production demande davantage de travail : intégration au produit, jeux d’évaluation, sécurité, observabilité et gestion des échecs. Le cadrage initial permet de définir un calendrier réaliste.
04Peut-on utiliser des données confidentielles ?
Oui, à condition de concevoir l’architecture en conséquence. Je limite les données transmises, sélectionne les fournisseurs et régions adaptés, contrôle les accès et prévois la traçabilité. Les exigences RGPD et de conservation sont cadrées selon votre contexte métier et juridique.
05Vous intervenez seulement en conseil ou aussi en développement ?
Les deux, mais ma valeur est dans le code. Je suis développeur senior fullstack : je conçois et j'intègre la fonctionnalité IA directement dans votre produit (le plus souvent une app Next.js / TypeScript), je ne me contente pas de faire des recommandations.
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.