GenAI / AI Solutions Architecture · Entrepreneurial · DACH · Sur facture
De GenAI à l’architecture de solutions IA.
J’interviens lorsque les entreprises veulent plus que de jolies slides et des jouets de labo : de vrais use cases, une architecture cible propre, un design RAG et agents, de la gouvernance, de la sécurité, de la maîtrise des coûts et une exploitation qui n’implose pas au premier edge case.
RAG · Agentic AI · LLMOps
Gouvernance · Sécurité · Intégrations
Production plutôt que playground
Vous me faites intervenir quand cela devient sérieux
Situations typiques GenAI sous forte pression
Pas pour de belles visions d’avenir. Pour des systèmes robustes qui doivent s’insérer dans de vrais processus.
Les use cases existent, mais l’architecture manque
Beaucoup de vision, peu de logique système. J’apporte de la structure aux sources de données, au retrieval, aux rôles, aux guardrails et au modèle d’exploitation.
Les pilotes semblent bons, mais ne passent pas à l’échelle
Ce qui brille dans un demo flow s’effondre souvent en production à cause des droits d’accès, des coûts, de la qualité ou de la gouvernance. C’est précisément là que j’interviens.
L’IA est achetée, mais pas réellement introduite
Je relie use case, architecture, intégrations, sécurité et rollout pour que l’adoption productive devienne réellement viable.
What I bring into the mandate
Pas seulement de l’IA. Une coupe système.
Des use cases avec honnêteté technique
Je distingue quels use cases sont viables, quelle base de données manque et où la sécurité ou la gouvernance fixent les véritables limites.
RAG, agents, outils, intégrations
Des couches d’architecture au tool calling puis au monitoring : non pas comme une chaîne de buzzwords, mais comme une conception productive end-to-end.
Exploitation, risque, maîtrise des coûts
L’IA devient coûteuse et risquée lorsque l’exploitation n’arrive qu’à la fin. J’intègre dès le départ runtime, guardrails et ownership.
In the mandate, concretely
À quoi l’on reconnaît tôt une architecture IA viable
La différence ne réside pas dans une démo, mais dans le fait de transformer les sujets IA en une logique système robuste avec une perspective d’exploitation.
Les use cases sortent du brouillard.
On voit ce qui apporte une vraie valeur, quelle base de données manque et ce qu’il ne faut pas forcer dans un pilote.
L’architecture gagne en netteté.
RAG, agents, outils, rôles et intégrations ne sont pas pensés séparément, mais comme une conception cible cohérente.
L’exploitation est intégrée.
Guardrails, monitoring, ownership et maîtrise des coûts ne viennent pas à la fin ; ils sont intégrés à l’architecture dès le début.
L’introduction devient plus réaliste.
Pilote, rollout et transfert vers l’exploitation suivent une ligne technique et organisationnelle, et non pas seulement l’espoir.
Engagement model
Avec une vraie architecture cible plutôt qu’une boucle de buzzwords.
Contact direct
Si GenAI doit sortir du labo pour aller vers une vraie exploitation et une responsabilité claire, parlons-en.
Échange direct avec Roman Mayr. Pas de couche intermédiaire, no diluted architecture communication. Email directly at info@x25lab.com.