Je conçois des systèmes où l'IA n'est pas un gadget greffé, mais une brique logicielle centrale : serveurs MCP exposant vos données métier à des LLM, assistants conversationnels intégrés à vos applications, orchestration d'agents et de tools.
Mon approche est centrée sur l'impact produit : avant d'écrire la moindre ligne, on définit ensemble le cas d'usage, les données à exposer et la mesure de succès.
MCP (Model Context Protocol) est un protocole standard qui permet à un LLM de consulter vos données et déclencher vos services de façon contrôlée. Concrètement, un serveur MCP expose des tools (« lister les commandes du client X », « rechercher dans le catalogue », « créer une fiche client »…) que l'IA peut appeler pour répondre intelligemment, avec des données à jour, et en respectant vos règles métier.
C'est ce qui transforme un LLM générique en assistant connecté à votre business — capable de répondre à des questions précises, d'effectuer des actions, et de devenir une vraie interface d'accès à vos systèmes.
Conception et développement d'un serveur MCP qui expose vos données métier et services internes à un LLM. Connecteurs API, SQL, services REST. Sécurisation, journalisation, gestion des droits.
Pour : équipes qui veulent une IA réellement connectée à leur SI plutôt qu'un chatbot générique.
Interface conversationnelle qui devient le point d'entrée principal à vos données : exploration catalogue, recherche documentaire, pilotage métier en langage naturel. Pensée comme un produit, pas comme une démo.
Pour : e-commerce, applications B2B, outils internes.
Architectures où plusieurs agents collaborent pour accomplir des tâches complexes : décomposition, exécution outillée, vérification, mémoire de contexte. Conçues pour être débogables et auditables.
Pour : automatisations métier non-triviales, processus multi-étapes.
Ajout de fonctionnalités IA dans une application déjà en production (Symfony, Laravel, Node…) sans tout réécrire. Stratégie de prompting, gestion du contexte, mesure de la qualité, fallback déterministe.
Pour : applications matures qui veulent gagner en valeur sans refonte.
Identifier le cas d'usage à fort impact, les données nécessaires, la mesure de succès. Pas d'IA pour l'IA.
Un prototype court qui valide la faisabilité technique et l'expérience utilisateur sur un périmètre réduit.
Mise en production : robustesse, sécurité, gestion des erreurs, fallback déterministe, intégration au SI.
Mesure de la qualité des réponses, suivi des coûts, itérations sur les prompts et les tools.
Vous voulez intégrer l'IA dans votre produit sans réinventer la roue ni recruter une équipe dédiée.
Vous cherchez à transformer la navigation produit, le support ou les recommandations grâce à un assistant connecté à votre catalogue.
Vous souhaitez un partenaire technique pour cadrer les bons cas d'usage et éviter les écueils classiques (POC qui ne passe pas en prod, coûts incontrôlés, qualité non mesurée).
Que vous ayez une idée précise ou seulement une intuition, échangeons. Je vous dirai honnêtement si l'IA est la bonne réponse — et si oui, par où commencer.
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