Mission · Intégration IA
Intégration IA dans un backend Node.js
Intégration de LLM (OpenAI, Claude) dans des workflows métier critiques : automatisation de tâches à forte valeur, pipelines RAG, agents. L'objectif : livrer des features IA fiables, observables et rentables — pas du vernis marketing.
Pour qui
Les signaux qui déclenchent cette mission.
Un workflow manuel qui coûte cher
Classification de tickets, extraction de données depuis des documents, pré-qualification de leads, résumés. Des tâches répétitives où un LLM peut absorber 70 à 90 % du volume avec un humain en review.
Un besoin de recherche sur données propriétaires
Tes collaborateurs (ou tes clients) doivent fouiller dans de la documentation interne, des contrats, des tickets historiques. Un pipeline RAG bien conçu transforme ça en réponses contextualisées.
Une feature IA à durcir pour la prod
Un prototype qui fonctionne en démo mais qui casse en production — hallucinations, coûts non maîtrisés, latences qui explosent, aucune traçabilité. Il faut encadrer, mesurer, fiabiliser.
Approche
Ce que je fais concrètement.
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Cadrage du cas d'usage
Identification des tâches où l'IA apporte une vraie valeur — et écartement de celles où un if/else suffirait. Définition des métriques de réussite observables avant d'écrire du code.
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Implémentation pragmatique
Choix du modèle adapté (Claude, GPT, modèles open-source selon le contexte), prompts versionnés, guardrails explicites. Pipelines RAG ou agents selon le besoin, sans sur-ingénierie.
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Observabilité & coûts
Traçage complet des appels LLM, coûts suivis par feature, évaluations automatisées sur un jeu de test. Pas de feature IA en production sans monitoring et sans budget plafonné.
Stack mobilisé
L'outillage.
Node.js · TypeScript · NestJS · OpenAI API · Claude API · Vector stores (pgvector, Qdrant) · BullMQ · Redis · PostgreSQL · observabilité (traces, coûts).
FAQ
Les questions fréquentes.
Est-ce que l'IA est vraiment utile pour mon cas d'usage ?
Pas toujours. Une partie de mon travail consiste justement à identifier les cas où un LLM est surdimensionné (parsing déterministe, règles métier stables) vs ceux où il débloque vraiment de la valeur (variabilité linguistique, extraction depuis du non-structuré). Le cadrage initial permet de trancher.
Quels modèles utilises-tu ?
Je travaille principalement avec Claude (Anthropic) et GPT (OpenAI) pour les cas généralistes. Pour les besoins de confidentialité forte ou de volumétrie importante, des modèles open-source auto-hébergés peuvent avoir du sens. Le choix se fait selon le profil coût / qualité / latence du cas d'usage.
Comment maîtriser les coûts et éviter les dérives en production ?
Budget plafonné par feature, rate limiting, caching agressif sur les prompts stables, observabilité fine (coûts par tenant, par feature, par modèle). Le coût d'une feature IA doit être mesurable et prévisible — sinon elle finit par être désactivée.
Comment gérer les hallucinations et la fiabilité ?
Guardrails explicites, validation structurée des sorties (schémas JSON, citations obligatoires pour le RAG), human-in-the-loop sur les décisions critiques, jeu de tests de régression sur prompts. Une feature IA sans évaluation automatisée n'est pas en production — c'est en démo.
On en parle ?
Un premier échange de 30 minutes pour cadrer ton contexte. L'audit reste la porte d'entrée recommandée.