Données dispersées, modèle à déployer ou assistant à intégrer : nous vous proposons le consultant freelance qui connaît vos sources et votre architecture. Vous choisissez, il intervient avec vos équipes.
Relier les sources métier à une plateforme utilisable : collecte, transformation, modèles de données et contrôles de qualité. Puis dire qui possède chaque donnée, qui peut y accéder et qui en répond en exploitation.
Les profils que vous pourriez rencontrer
Architecte data
Data engineer
Responsable gouvernance des données
Livrables à cadrer ensemble
Cartographie des sources, flux et responsables
Chaînes de traitement documentées et contrôles de qualité
Modèles de données et dictionnaire métier
02
Machine learning et MLOps
Passer d’un modèle entraîné à un service maintenu : des données de référence et une gestion des versions d’abord, puis les tests, le déploiement et la surveillance. L’expert fixe avec les équipes métier et d’exploitation les conditions d’utilisation et de reprise.
Les profils que vous pourriez rencontrer
Machine learning engineer
Ingénieur MLOps
Data scientist
Livrables à cadrer ensemble
Méthode d’évaluation et jeu de données de référence
Chaîne de déploiement et procédure de retour arrière
Plan de surveillance des données et du modèle
03
IA générative et recherche documentaire
Concevoir un assistant à partir de documents identifiés, de droits d’accès et de tâches précises. Le travail va de la recherche documentaire jusqu’à l’intégration dans les outils métier, en passant par l’évaluation des réponses produites.
Les profils que vous pourriez rencontrer
Ingénieur IA générative
Ingénieur recherche documentaire
Architecte IA
Livrables à cadrer ensemble
Inventaire des documents et règles d’accès
Scénarios d’évaluation avec réponses attendues
Prototype intégré et limites d’usage documentées
À quelle étape de votre projet intervenons-nous ?
01
Avant le projet
L’usage est posé : nous trouvons le consultant qui y relie les données.
02
Pendant le projet
Chantier engagé : votre agent suit les points d'étape et ajuste le cadre avec vous.
03
Après le projet
Service en ligne : nous organisons le relais et, si besoin, le recrutement pérenne.
Avant notre échange
Quelles données, pour quel usage ?
Présentez la tâche à faciliter et les sources disponibles : applications, bases ou documents. Dites-nous qui peut y accéder, à quelle fréquence elles sont mises à jour et qui les connaît vraiment.
Quelle décision ou tâche métier dépend des données ou du modèle ? Comment l’équipe juge-t-elle aujourd’hui la qualité du résultat ?
Quelles sources, quels volumes et quels droits d’accès sont disponibles ? Qui peut faire corriger les données à leur origine ?
Le besoin s’arrête-t-il au prototype ou comprend-il déploiement, surveillance et transmission à une équipe d’exploitation identifiée ?
Vous exercez l'un de ces métiers ?
Chief Data Officer / responsable data
Architecte de plateformes data
Data engineer senior
Ingénieur machine learning / MLOps
Ingénieur IA générative
Nous recherchons régulièrement ces profils pour nos clients. Présentez-nous vos réalisations et les projets que vous avez menés : un agent de talents vous rappelle pour comprendre vos attentes.
Questions fréquentes
Consultants data et IA freelance : vos questions
Faut-il un data engineer ou un data scientist ?
Le data engineer travaille notamment sur les flux et leur exploitation. Le data scientist formule et évalue des modèles ou des analyses. Si l’accès et la qualité des données bloquent le projet, précisez d’abord ces travaux avant d’élargir la recherche à la modélisation.
Peut-on vous contacter si nos données ne sont pas prêtes ?
Oui. Décrivez les sources que vous connaissez et ce qui manque. Nous pouvons rechercher un professionnel pour commencer par un inventaire et des vérifications de qualité, avant de décider avec vous de la suite du projet.
Un prototype d’IA implique-t-il une mise en production ?
Non. Un prototype montre une possibilité dans des conditions données ; la mise en production ajoute l’intégration et les tests, la sécurité, la surveillance et le retour arrière, puis la reprise par vos équipes. Le brief doit préciser lesquelles de ces responsabilités reviennent au professionnel.
Comment préparer un projet d’assistant documentaire ?
Identifiez les documents, les utilisateurs et les questions à traiter, puis préparez quelques cas avec leurs réponses. Restent les droits d’accès, la mise à jour des documents et l’évaluation : cela se discute avec les équipes qui les gèrent.
Que préparer avant le premier échange ?
Quelques lignes sur l’usage, les données et l’équipe peuvent suffire. Le guide du brief data IA vous aide à rassembler les informations utiles et les questions encore ouvertes.
Une rencontre pour avancer
Un agent vous rappelle.
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Je suis consultantFreelances, managers de transition et candidats CDI.
