01 — ARCHITECTURE D'IA AGENTIQUE

Systèmes multi-agents avec garde-fous déterministes.

Je conçois des systèmes agentiques qui survivent en production. Cela implique des graphes d'agents hiérarchiques avec des lignes d'autorité claires, des garde-fous déterministes autour des composants probabilistes, des pistes d'audit sur chaque action et des points de contrôle avec intervention humaine là où les enjeux sont les plus élevés. Les frameworks évoluent chaque trimestre — les principes d'architecture restent.

02 — PLATEFORMES DE DONNÉES & SÉMANTIQUES

Des lakehouses avec un contrat sémantique supérieur.

Les plateformes de données modernes échouent souvent au même endroit : entre l'entrepôt et l'utilisateur final. Je conçois des lakehouses Medallion surmontés d'une couche sémantique gouvernée — ainsi, l'analyse, le ML et les agents d'IA consomment tous les mêmes définitions du chiffre d'affaires, du taux d'attrition et de l'utilisation. Plus personne ne débat pour savoir si le chiffre du trimestre dernier était correct.

03 — OPÉRATIONS STRATÉGIQUES DES DONNÉES

Traiter la donnée comme un produit, pas comme un ticket d'assistance.

Une équipe de données qui fonctionne comme un centre d'assistance sera toujours réactive et toujours submergée. J'installe le modèle opérationnel qui transforme la donnée en une ligne de produits : des équipes autonomes responsables, des SLA et SLO sur ce qui compte, des contrats sur les interfaces des producteurs, des politiques de fin de vie (dépréciation) et une feuille de route lisible par l'ensemble de l'entreprise.

04 — ORCHESTRATION D'ÉQUIPE

Concevoir des équipes capables de dépasser les 40 experts.

Au-delà de 25 personnes, une équipe de données plate ne fonctionne plus. Au-delà de 40, une structure d'ingénierie générique s'effondre également. Les équipes de données et d'IA ont besoin d'un modèle opérationnel spécifique : des pods pluridisciplinaires, une autorité architecturale en dehors des pods et un rythme de livraison qui ne s'effondre pas sous l'effet d'un calendrier multi-régions. J'ai conçu et dirigé ce modèle sur trois régions.

05 — ACTIVATION EXÉCUTIVE

Transformer les questions de leadership en décisions opérationnelles.

Les investissements dans les données et l'IA échouent au niveau de l'interface exécutive, pas de l'ingénierie. Les tableaux de bord sont trop nombreux, les indicateurs sont contradictoires, les initiatives d'IA semblent impressionnantes mais sont ingouvernables. J'installe la couche exécutive : un ensemble restreint de vues prêtes pour la décision, un modèle clair de gouvernance de l'IA et une cadence trimestrielle permettant à un conseil d'administration ou à un comité exécutif de réellement piloter la fonction.

ENGAGEMENT

Comment débute notre collaboration.

Trois modes, une seule exigence de qualité.

ModeFormatDurée typeRecommandé pour
Architecte en résidenceIntégré un ou deux jours par semaine en tant qu'autorité architecturale principale.6–18 moisLes entreprises reconstruisant leur base de données et d'IA.
Conseil exécutifCollaboration avec le PDG, le CTO ou le CDO selon un rythme récurrent — stratégie, recrutement, gouvernance.3–12 moisLes dirigeants qui ont besoin d'un pair expérimenté avec qui réfléchir.
Diagnostic & plan de reconstructionUne évaluation ciblée de 6 à 8 semaines produisant une architecture, un modèle opérationnel et une feuille de route de reconstruction.6–8 semainesLes conseils d'administration et les opérateurs de capital-investissement (PE) évaluant une fonction existante.

La compétence n'est qu'un potentiel.Un modèle opérationnel est ce qui la rend rentable.

Démarrer une conversation →Découvrir mes projets récents