Dans la plupart des cas, le RAG d'abord : il s'appuie sur vos données à jour, cite ses sources et coûte moins cher. Le fine-tuning sert surtout à ajuster un style ou un format, rarement à apporter des connaissances.

Faut-il réécrire mon application pour y ajouter l'IA ?

Non. L'IA s'ajoute comme un service : une API FastAPI à côté de votre application, ou une intégration directe dans Laravel ou Symfony. Je travaille en remote depuis Antananarivo, avec votre équipe.

Mes données restent-elles confidentielles ?

On choisit l'architecture selon vos contraintes : API d'un fournisseur avec engagement de non-conservation des données, ou modèle hébergé chez vous. L'accès aux documents respecte les droits de chaque utilisateur.

Quel modèle choisir ?

Celui qui répond à votre cas au meilleur coût, mesuré sur vos propres données. Je compare plusieurs modèles avant de recommander.

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Intégration IA & RAG : ajoutez l'IA à votre application existante

Ajouter de l'intelligence à votre app existante, sans repartir de zéro.

Le problème que je résous

Vous voulez exploiter vos documents, votre base de connaissances ou vos données métier avec l'IA, mais une démo de ChatGPT ne suffit pas : il faut des réponses fiables et sourcées, intégrées à votre application, sécurisées et à un coût maîtrisé. Reconstruire votre produit n'est pas une option : l'IA doit s'ajouter à l'existant.

Ce que vous obtenez

✓Pipeline RAG sur vos données métier
✓Chatbot contextuel ou résumé automatique
✓API Python prête pour la production
✓Intégration OpenAI / Groq / modèle local

Ma méthode

1
Cas d'usage
On identifie où l'IA apporte vraiment de la valeur (recherche, support, résumé, extraction), et où elle n'est pas utile.
2
Pipeline RAG
Découpage et embeddings de vos documents, base vectorielle (pgvector, Qdrant ou Chroma), recherche hybride et réponses avec sources.
3
Intégration
API Python FastAPI ou SDK IA dans Laravel, streaming des réponses, outils et garde-fous contre l'injection de prompt.
4
Production
Évaluation de la qualité des réponses, monitoring, suivi du coût par requête et choix du modèle (OpenAI, Claude, Groq ou modèle local).

Cas concret

3 sources

Assistant RAG de mon portfolio (projet personnel)

Chatbot qui répond aux questions des visiteurs à partir de 3 sources indexées (contenus du portfolio, export LinkedIn, README GitHub). API FastAPI, LangChain, base vectorielle ChromaDB, embeddings calculés en local, modèle interchangeable entre Groq (Llama 3 70B) et Ollama en local, réponses en français ou en anglais.

Technologies

Python FastAPILangChainLaravel pgvectorRESTful APIs

Questions fréquentes

RAG ou fine-tuning ?: Dans la plupart des cas, le RAG d'abord : il s'appuie sur vos données à jour, cite ses sources et coûte moins cher. Le fine-tuning sert surtout à ajuster un style ou un format, rarement à apporter des connaissances.
Faut-il réécrire mon application pour y ajouter l'IA ?: Non. L'IA s'ajoute comme un service : une API FastAPI à côté de votre application, ou une intégration directe dans Laravel ou Symfony. Je travaille en remote depuis Antananarivo, avec votre équipe.
Mes données restent-elles confidentielles ?: On choisit l'architecture selon vos contraintes : API d'un fournisseur avec engagement de non-conservation des données, ou modèle hébergé chez vous. L'accès aux documents respecte les droits de chaque utilisateur.
Quel modèle choisir ?: Celui qui répond à votre cas au meilleur coût, mesuré sur vos propres données. Je compare plusieurs modèles avant de recommander.