Agentic AI Engineering
Passez d’un agent qui bluffe en démo à un service que vous pouvez mettre en production sans retenir votre souffle.
Transformer des agents prometteurs en services observables, contrôlables et exploitables.
Pour une collaboration de 3 mois ou plus · part-time, full-time, CDI, CDD ou contrat.
Une seule promesse, reliée à un mécanisme, une conviction, une preuve et un premier pas.
Passez d’un agent qui bluffe en démo à un service que vous pouvez mettre en production. Chaque agent reçoit des permissions explicites, une mémoire gouvernée et des preuves d’exécution — objectif, sources, coût, décision humaine. La discipline vient de sept ans en environnements régulés où chaque décision doit se tracer, se rejouer et se défendre, et elle s’appuie sur des briques déjà construites comme un prototype public d’évaluation de persona et de biais LLM. Décrivez l’agent qui vous inquiète : je reviens avec une carte des permissions, des risques et des preuves — avant tout devis.
Quatre attributs qui font monter la valeur perçue — sans surpromesse.
Chaque bloc répond à une question d’achat : qu’obtenons-nous, pourquoi cette approche, quelle preuve la soutient et comment commencer ?
Permissions explicites, mémoire gouvernée, preuves d’exécution
Chaque agent reçoit une identité, un périmètre d’outils, une politique de mémoire et un journal d’exécution : objectif, sources, latence, coût, décision du relecteur. Vous voyez ce que fait l’agent, pas seulement ce qu’il répond.
Une discipline venue d’environnements où l’erreur se trace
Sept ans en pharmacie et à l’hôpital m’ont appris que « ça marche » ne suffit pas : il faut pouvoir expliquer, rejouer et défendre chaque décision. J’applique cette exigence aux systèmes autonomes.
Preuve publique : évaluation de persona et de biais LLM
Prototype Big Five/IPIP + Mistral + LangChain explorant la cohérence de persona, les réponses contraintes et le biais — exactement la brique d’évaluation qui empêche un agent de dériver en silence.
Cadrage d’agent en une session, avant tout devis
Décrivez un agent qui vous inquiète. Je reviens avec une carte des permissions, des risques et des preuves à instrumenter. L’estimation de mission se fait sans jamais exposer les coefficients.
Activer ce premier pasCe qui change pour CTO / Head of AI Platform.
Un avatar de décision sert à clarifier le problème et le résultat attendu ; il reste à valider avec vos entretiens, votre CRM et les comportements observés.
Des POC IA rapides mais peu observables, une dette de sécurité et des décisions difficiles à défendre.
Une plateforme d’agents instrumentée, des permissions explicites, des gates et une trajectoire de production maîtrisée.
Des preuves proportionnées à la promesse.
Chaque élément indique sa nature et son niveau de provenance. Les limites sont affichées au même titre que les réalisations.
Mistral Hackathon — Persona & Bias Evaluation
Big Five/IPIP, Mistral et LangChain pour tester cohérence de persona, réponses contraintes et biais.
Examiner la preuveAI/RAG Experiment Portfolio
Solidity Code Tutor RAG, routeur LangChain et crawler Scrapy — outils, récupération et mémoire.
Examiner la preuveGoverned AI Operations (2025–présent)
Registres d’agents, observabilité, permissions, mémoire, revue humaine et rollout contrôlé. Décrite au niveau architecture, sous NDA.
Médiane observée · 820 € HT/j
Fourchette interquartile : 680–930 € HT/j. Échantillon : 88 réponses. Vérifié le 22 juillet 2026.
Cadrons un mandat de 3 mois ou plus autour d’un résultat défendable.
3–12 mois · 2–5 jours/semaine · lead technique ou ingénieur intégré. Le premier échange clarifie le contexte, le niveau de risque, les parties prenantes et les preuves attendues.