Mes prestations
Hands-on Fractional Chief AI Officer
Avec votre direction, je prépare la stratégie IA et je choisis où investir. Avec vos équipes, je revois la répartition du travail, je les forme et je développe les outils dont elles ont besoin. On teste ces changements sur vos dossiers pour mesurer leurs effets sur la qualité du service rendu et la charge de travail.
Demander un rendez-vousDécrivez votre projet. Je vous recontacte pour convenir d’un échange.
01 / Comparer les prestations
| Critères | Décider Audit IA & roadmap | Former Formation et coaching IA | Intégrer Intégration d’agents IA |
|---|---|---|---|
| Pour qui | Direction, responsables produit et tech. | Développeurs, profils produit et dirigeants de PME. | Équipes qui développent avec des agents IA. |
| Quand | Plusieurs pistes IA, des priorités floues. | Former une équipe sur ses cas ou suivre un programme existant. | Les agents sont utilisés, les contrôles restent dispersés. |
| Objectif | Choisir où investir et quoi tester en premier. | Utiliser l’IA sur une tâche, vérifier le résultat et savoir refaire. | Vérifier les changements avant de les accepter. |
| Livrable | Support d’audit et roadmap priorisée. Brain d’audit selon le périmètre. | Un livrable d’atelier et une méthode pour le refaire seul. | Configuration testée, scénarios de vérification et passation. |
| Tarifs | Sur devis |
| Sur devis |
Décider
Former
Intégrer
Mission ponctuelle. On définit ensemble le périmètre et les livrables pour répondre à un besoin précis.
Accompagnement dans la durée. Comme Chief AI Officer à temps partagé, je travaille avec votre direction et vos équipes pour suivre les décisions et leur mise en œuvre.
02 / Sur le terrain
L’adoption de l’IA change la façon de travailler ensemble. Sur une demande client, on revoit qui fait quoi, ce qu’un agent peut prendre en charge et comment l’équipe vérifie le résultat. La réflexion, la conception du système et les décisions restent entre les mains des équipes.
Avant
Le support transmet le message. L’équipe produit redemande le contexte. L’équipe technique reprend l’enquête.
Après
Les agents réunissent les faits et préparent la correction. L’équipe vérifie le résultat et tranche les exceptions qui remontent par la flèche orange.
Choisissez un repère sur l’image « Après » pour explorer l’usine.
Salle des machines
L’inférence, c’est quand un modèle entraîné traite une demande et produit une réponse. L’équipe choisit où le faire tourner, en local ou chez un fournisseur, selon les données à protéger, le temps de réponse et le coût.
Atelier
Le harness donne aux agents le contexte, les outils et les contrôles. Sur un ticket client, ils rassemblent les faits et préparent une correction vérifiable.
Bureaux vitrés
Les équipes conçoivent le système, revoient les rôles et s’exercent sur leurs dossiers. Elles gardent la main sur les contrôles et les décisions quand une exception remonte.
Je suis 1 tâche avec les personnes qui la réalisent. On repère où le travail bloque et on choisit quoi tester en priorité.
On outille une étape avec les accès et les contrôles adaptés. On mesure la qualité du résultat et le coût sur les dossiers de l’équipe.
L’équipe rejoue le parcours et les contrôles sur ses propres cas. Elle reprend les outils et sait quand intervenir.
Oui. L’audit aide à décider où investir. Si le besoin est déjà clair, on peut commencer directement par la formation ou l’intégration.
03 / Parcours et preuves
Ancien CTO et VP Engineering, je travaille sur l’IA depuis 2017, d’abord en NLP et machine learning. Aujourd’hui, je conçois le contexte et les contrôles dont les agents ont besoin, et j’aide les équipes à les mettre en place.
Voir mon parcoursJ’ai rejoint Patrick, le créateur de RTK, dès les débuts. J’ai largement contribué à son code, notamment aux intégrations pnpm et Vitest. RTK allège les sorties de commandes que les agents lisent.
Je publie les méthodes et les contrôles que j’utilise. Dans « Du code au merge », je montre comment je vérifie une modification avant de l’intégrer.
Les mentions relient les citations de mes guides et outils à leur source. À Dev With AI, j’ai montré comment je vérifie le code produit par un agent. Les GenAI Days m’ont invité à présenter une revue de pull request sur un cas réel.
