IA & Big Data

Les enjeux

Beaucoup de projets data et IA s’arrêtent au stade du prototype : le modèle fonctionne sur un poste de travail, mais personne ne sait comment l’alimenter en données fiables, le déployer, le surveiller ni le faire évoluer. La valeur se joue dans l’architecture qui entoure le modèle, pas seulement dans le modèle lui-même.

Ce que je fais

• Conception d’architectures data : ingestion, stockage, traitement, gouvernance.
• Mise en place de pipelines de données fiables et observables.
• MLOps : industrialisation de l’entraînement, du déploiement et du suivi des modèles.
• Intégration de briques d’IA, dont les LLM, dans des systèmes existants.
• Cadrage stratégique : quels cas d’usage, quelles priorités, quel niveau d’investissement.

Comment je travaille

On commence par vos enjeux métier et par l’état réel de vos données, avant de parler outils. Je privilégie des étapes courtes qui mènent rapidement un premier cas d’usage en production, puis on généralise ce qui fonctionne.

Références

• SNCF — Big Data et architecture data.
• BNP Paribas — conseil stratégique IA.

Ce que vous obtenez

• Une architecture data et IA capable de passer du prototype à la production.
• Des pipelines et des modèles suivis, maintenables et documentés.
• Une feuille de route IA réaliste, priorisée par la valeur.