Freelance IA

Développeur freelance IA pour construire des outils utiles

Gatien intervient comme développeur freelance IA pour transformer une idée floue en prototype utilisable, puis en outil intégré. Le but n’est pas de “faire de l’IA” pour cocher une case: le but est de retirer une friction métier, fiabiliser un processus ou donner à une équipe un assistant réellement utile.

Présenter mon besoin Voir la méthode

Ce que Gatien peut construire

Des livrables concrets, pas une promesse IA vague

Chaque projet commence par un workflow réel, des exemples et une sortie que l’équipe peut vérifier.

Prototypes IA

Une première version testable pour vérifier la valeur métier, les données nécessaires et les limites avant d’investir davantage.

Automatisations IA

Des workflows qui trient, extraient, enrichissent, résument ou routent l’information dans vos outils existants.

Agents et assistants internes

Des assistants encadrés avec rôles, permissions, sources, journalisation et validation humaine quand c’est nécessaire.

RAG et intégrations LLM

Des interfaces qui connectent vos documents, bases de connaissances ou applications à un modèle de langage.

Cas d’usage

Exemples de workflows à tester

Ces exemples servent de point de départ. Le bon périmètre dépend de vos données, de vos utilisateurs et du risque métier.

Triage de demandes entrantes

Classer les emails, demandes support, leads ou tickets avant traitement par l’équipe.

Extraction de données

Transformer des PDF, formulaires, emails ou documents récurrents en données structurées.

Assistant documentaire

Répondre à partir de procédures internes, contrats, pages produit ou bases de connaissances.

Copilote métier

Aider une équipe à préparer une réponse, compléter un dossier ou générer une synthèse vérifiable.

Déroulé

Une mission structurée pour apprendre vite

1

Cadrage

Clarifier le problème métier, les utilisateurs, les données disponibles, les contraintes et le résultat attendu.

2

Prototype

Construire une première version testable sur des exemples réels, sans surdimensionner l’architecture.

3

Tests métier

Vérifier les réponses, les erreurs, les cas limites, les permissions et le niveau de validation humaine nécessaire.

4

Intégration

Brancher l’outil aux systèmes existants: application interne, CRM, Slack, Teams, email, base documentaire ou API.

5

Documentation

Livrer une base maintenable: code, configuration, limites connues, critères de succès et prochaines étapes.

Stack

Technologies possibles

OpenAI, Anthropic ou autres API LLM selon le besoin
TypeScript, Next.js, Node.js et Python
Supabase, PostgreSQL, pgvector ou bases vectorielles
n8n, Make, webhooks et APIs métier
Slack, Teams, Gmail, Outlook, Notion, SharePoint ou outils internes

Livrables

Ce qui peut être livré

Prototype fonctionnel ou première version intégrée
Code source et instructions de déploiement
Liste des limites connues et critères de qualité
Recommandations pour passer du prototype à la production

Cadre

Inclus et non inclus

Inclus

Cadrage fonctionnel et technique
Architecture simple à comprendre et à maintenir
Développement du prototype ou de la première version
Tests sur exemples réels fournis par l’équipe

Non inclus

Promesse de ROI sans données réelles
Automatisation sans validation humaine quand le risque métier est élevé
Utilisation de données sensibles sans règles d’accès claires
Faux témoignages, faux chiffres ou démonstrations inventées

FAQ

Questions avant de lancer

Vous avez une idée d’outil IA à valider ? Envoyez le contexte, les exemples disponibles et le workflow actuel.

Contacter Gatien

Quand faire appel à un développeur freelance IA plutôt qu’à une agence ?

Quand le besoin est concret, que vous voulez avancer vite avec une personne technique directement impliquée, et que le premier objectif est de valider un prototype ou une intégration utile.

Est-ce adapté à une PME non technique ?

Oui, si le problème métier est clair. Le cadrage sert justement à traduire le processus actuel en périmètre technique simple.

Faut-il déjà avoir des données propres ?

Pas forcément, mais il faut fournir des exemples réels. La qualité des données et des cas de test détermine souvent la qualité du prototype.

Liens internes