En 2025, l'IA Far West : des outils éparpillés, des prompts bricolés, des données exposées sur des serveurs tiers. En 2026, les entreprises qui ont une vraie infrastructure IA — Graph RAG, LLM souverains, orchestration multi-agents — distancent les autres. AIveloLabs construit la vôtre.
La différence entre une entreprise qui "fait de l'IA" et une entreprise qui en tire un avantage compétitif mesurable se joue sur l'infrastructure, pas sur les outils.
Données sensibles sur ChatGPT — Vos contrats, brevets et données RH entraînent les modèles d'OpenAI.
RAG basique qui hallucine — Chunking naïf, pas de re-ranking, aucune gestion des relations entre documents.
Facture API incontrôlée — Votre coût LLM triple chaque trimestre. 60% des tokens sont gaspillés sur des appels redondants.
Agents sans mémoire ni plan — Des scripts LLM habillés en "agents", incapables de raisonner sur plusieurs étapes ou de se corriger.
ROI invisible — L'IA "fait des trucs" mais personne ne sait mesurer ce qu'elle apporte réellement.
LLM on-premise (vLLM, TensorRT-LLM) — Llama 3.3 / Mistral sur votre serveur. Zéro donnée hors de votre réseau, RGPD natif.
Graph RAG + recherche hybride — Knowledge graph (Neo4j) + vector store (Qdrant). Raisonnement multi-hop, précision +35% vs RAG classique.
LLM cost engineering — LiteLLM routing, semantic caching Redis, model distillation. −30% à −60% sur votre facture API.
Agents stateful (LangGraph) — Mémoire persistante, planification dynamique, auto-correction en boucle. Des agents qui terminent ce qu'ils commencent.
ROI mesurable dès J+7 — Métriques définies avant le déploiement, dashboards de performance, bilan chiffré à 30 jours.
Des techniques qui font la différence entre un prototype qui impressionne en démo et un système qui tourne en production.
Combinaison knowledge graph (Neo4j) et vector search hybride (BM25 + dense). Le modèle traverse les relations entre entités — pas seulement les chunks les plus proches.
L'agent décide lui-même quand retriever, génère des requêtes hypothétiques (HyDE), filtre par Cohere Rerank. Précision +35–50% vs pipeline RAG naïf à chunking fixe.
Déploiement de Llama 3.3 70B, Mistral Large, DeepSeek-R1 sur votre infrastructure. Quantization GPTQ/AWQ, serving vLLM ou TensorRT-LLM, API compatible OpenAI.
Agents LangGraph avec état persistant (Redis/Postgres), planification dynamique, outils MCP (Model Context Protocol) pour connexion temps réel à vos APIs et bases de données.
Routage intelligent LiteLLM (bon modèle pour chaque tâche), cache sémantique Redis (zéro appel pour les requêtes similaires), compression de contexte, distillation de modèles.
Entraînement de modèles spécialisés sur votre corpus métier. Alignement RLHF par GRPO et DPO pour des comportements précis et reproductibles — hors de portée des modèles génériques.
Diplômé en intelligence artificielle, avec une expérience de recherche sur les architectures LLM avancées et les méthodes d'optimisation des pipelines RAG. Je suis les publications des labs (DeepMind, Meta FAIR, Mistral) et j'applique les techniques qui sortent des papiers directement en production — pas dans des démos Jupyter. Avant AIveloLabs, j'ai fondé et cédé une marque e-commerce à plusieurs millions de chiffre d'affaires. Je comprends les enjeux business derrière la technique. Basé à Nice, j'interviens partout en France.
Chaque projet part d'un diagnostic de 48h. Chaque architecture est conçue sur-mesure — aucune solution générique.
Un réseau de 38 franchisés noyé sous les questions répétitives — procédures, horaires fournisseurs, checklists ouverture. L'équipe support répondait aux mêmes choses toute la semaine.
Cabinet d'avocats (8 associés, Paris) en conformité RGPD stricte — impossible d'envoyer des dossiers sur des APIs cloud. Besoin d'un LLM performant sur corpus juridique français.
SaaS Series A consommant 8 400€/mois d'API OpenAI sur un volume en croissance incontrôlée. Le modèle GPT-4o était utilisé indistinctement sur toutes les requêtes, y compris les plus triviales.
Équipe RH de 4 personnes qui croisait manuellement CV, LinkedIn, références sectorielles et critères de poste avant chaque premier call. 3 heures de travail par candidat avant le moindre entretien.
Analyse de vos workflows, données disponibles et stack technique. Livrable : Heatmap d'Automation avec ROI estimé par use case et complexité technique.
Conception et déploiement de l'infrastructure sur-mesure. Intégrée à vos outils existants, documentée, testée. Zéro changement de stack requis côté client.
Vos équipes utilisent le système dès J+3. Dashboards de performance, mesure des gains réels, ajustements sur 30 jours, bilan ROI chiffré.
On analyse vos process, vos données disponibles et votre stack. Vous recevez un plan d'action technique concret avec ROI estimé par use case.