- Développement logiciel en .NET / C# et Python pour les modèles d'IA
- Applications métier et APIs pour les systèmes prédictifs
- Applications web Blazor avec intégration d'agents IA
- Architectures cloud Azure pour le déploiement de modèles de machine learning
- Sécurité, identité et gouvernance des données d'entraînement
Nos expertises > Architectures Logicielle, Web et IA
Expertises logicielles & architectures modernes
Microsoft constitue un socle industriel solide pour les applications d'entreprise,
particulièrement pour l'intégration de solutions d'IA générative et de deep learning dans des environnements de production sécurisés.
Conception d’applications web, sites web et e-commerce
Je conçois et développe des applications web interactives, des sites vitrine et des plateformes e-commerce performantes et modulaires, fournissant des projets totalement complets avec des interfaces de haute qualité.
Cela inclut la création de prototypes navigables, wireframes et mockups, chartés ou non, pour valider l’expérience utilisateur et l’ergonomie avant le développement final. L’accent est mis sur :
- l’expérience utilisateur et l’interface graphique professionnelle,
- l’intégration des solutions IA pour la personnalisation et l’optimisation des parcours clients,
- l’interopérabilité avec les systèmes existants et les APIs tierces,
- la performance, la sécurité et la maintenance simplifiée pour des projets évolutifs.
Architectures ouvertes & partenaires technologiques
Je conçois des architectures ouvertes, basées sur des technologies open source et standards, afin de garantir des solutions évolutives, interopérables et pérennes.
Selon les enjeux du projet, je m’appuie sur mon réseau de partenaires techniques pour intégrer les briques les plus adaptées aux projets d’IA et d’applications métier :
- Java pour les systèmes d’entreprise robustes et scalables
- Architectures microservices pour des agents IA distribués et orchestrés
- APIs Python pour l’exploitation de modèles de machine learning et deep learning
- Interopérabilité avec .NET pour intégrer l’IA dans des applications hybrides ou existantes
Focus Azure & Azure AI Foundry
J'utilise Azure et Azure AI Foundry pour industrialiser les usages IA générative, deep learning et vision par ordinateur :
01 |Hébergement sécurisé des modèles LLM et SLM
- Déploiement de modèles LLM : (GPT, Claude, Mistral) et SLM dans des environnements Azure isolés et conformes (RGPD, HDS, ISO 27001)
- Gestion centralisée des versions : de modèles via Azure AI Foundry Model Registry avec traçabilité complète des déploiements
- Chiffrement de bout en bout : des données d'entraînement et d'inférence avec Azure Key Vault et Private Endpoints
02 |Scalabilité flexible pour l'inférence et l'entraînement
- Orchestration automatique des ressources GPU : (A100, V100) et CPU via Azure Kubernetes Service (AKS) pour les workloads de deep learning
- Auto-scaling des endpoints d'inférence : en fonction de la charge avec Azure Machine Learning et gestion des pics de trafic
- Entraînement distribué de modèles : sur clusters multi-GPU avec Azure ML Compute pour réduire les temps de formation de 10x
03 |Intégration native avec les systèmes d'entreprise
- APIs REST et SDK Python/C# : (A100, V100) et CPU via Azure Kubernetes Service (AKS) pour les workloads de deep learning
- Intégration avec Azure Logic Apps et Power Automate : pour automatiser les workflows IA sans code
- Connexion aux sources de données entreprise : (SQL Server, CosmosDB, SharePoint, SAP) via Azure Data Factory et Synapse Analytics
04 |Monitoring avancé et maîtrise des coûts
- Supervision en temps réel des performances : des modèles (latence, throughput, erreurs) via Azure Monitor et Application Insights
- Alertes automatiques sur les dérives : de modèles (data drift, model drift) et tableaux de bord MLOps pour garantir la qualité en production
- Analyse granulaire des coûts : par modèle, endpoint et environnement avec Azure Cost Management pour optimiser le TCO des projets IA
