Vous avez la direction et la feuille de route. Reste à exécuter : architecture, données, modèles, évaluation, mise en production. Je travaille sur vos sujets chaque semaine, en sprints dédiés, avec un point hebdomadaire pour arbitrer les priorités et une réponse sous 24 heures ouvrées.
Mehdi Challakh, plus de 8 ans en IA de production. 28 systèmes déployés, dont deux produits IA que j'exploite moi-même. Deux accompagnements en parallèle au maximum : quand je suis sur votre projet, j'y suis vraiment.
Ce que change concrètement l'accompagnement, sprint après sprint.
Chiffres mesurés sur les 12 mois d'accompagnement de Delibia, détaillés plus bas.
Le rythme est fixe : un sprint et un point chaque semaine. Le contenu, lui, suit vos priorités du moment.
Un bloc de travail dédié à votre priorité du moment : développement, recherche, prototypage, optimisation, documentation.
Bilan du sprint, démonstration de ce qui a été livré, choix des priorités de la semaine suivante. En visio, avec qui vous voulez.
Par e-mail ou messagerie. Aucun sujet ne reste bloqué plus d'un jour ouvré, entre deux points hebdomadaires.
Je travaille directement dans votre code, vos données et votre infrastructure. Le résultat est du code testé, mis en production, avec ses métriques.
Choix des modèles, du retrieval, de l'infrastructure d'inférence, revues de code : les décisions d'architecture sont prises avec vous, et tenues.
Jeu de test, métriques, LLM-as-a-judge quand c'est pertinent : chaque changement est mesuré avant et après, et les chiffres arbitrent la suite.
Inférence, GPU, coûts, latence, supervision : le système tourne pour de vrais utilisateurs, et continue de tourner.
Revues, pair programming, documentation : à la fin de l'engagement, votre équipe garde les méthodes et sait faire tourner ce qui a été construit.
Un chantier structurant en production dès le premier mois. Ensuite, le rythme continue aussi longtemps que vous en avez besoin.
Vous me décrivez votre système, votre équipe et votre échéance. On sort de l'appel avec les deux ou trois chantiers prioritaires et une date de démarrage. Si l'accompagnement est prématuré, je vous le dis et je vous oriente vers l'audit.
Accès au code, aux données et à l'infrastructure. Je lis le système, je partage mes premières observations, et on priorise ensemble le premier sprint. Le kickoff a lieu sous 5 jours ouvrés après signature.
Un sprint par semaine sur la priorité numéro un, jusqu'à la mise en production. Le cadre d'évaluation est posé en même temps : on mesure avant, on mesure après. Chaque vendredi, vous voyez ce qui a avancé.
Les chantiers suivants s'enchaînent au même rythme. Chaque point hebdomadaire arbitre la suite à partir des chiffres, et votre équipe prend la main sur ce qui a été livré.
Documentation, revues, pair programming : ce qui a été construit est maintenable sans moi. À la fin du troisième mois, vous choisissez de continuer au mois, résiliable sous 30 jours, ou de vous arrêter là.
Les conditions complètes figurent dans le contrat de prestation transmis avant le démarrage. Chaque mois de pause prolonge d'autant la durée d'engagement restante.
La bonne comparaison est un ingénieur IA senior en interne, ou l'équipe d'une agence. Voici les ordres de grandeur, pour un profil qui a déjà mis des systèmes IA en production.
| Accompagnement IA | Senior IA en CDI | Agence ou ESN | Freelance au TJM | |
|---|---|---|---|---|
| Coût mensuel | 10 000 €, tout compris | 13 000 à 15 000 € chargés, pour 90 à 120 k€ brut annuels, avant frais de recrutement | 16 000 à 24 000 € pour un équivalent temps plein, à 800 à 1 200 € par jour | 10 000 à 16 000 € à 500 à 800 € par jour, sur 20 jours |
| Démarrage | ✓ Kickoff sous 5 jours ouvrés | ✗ 3 à 6 mois de recrutement, puis le préavis du candidat | 2 à 6 semaines de cadrage et de staffing | Quelques jours à quelques semaines |
| Qui travaille | La même personne, senior, du premier au dernier jour | La personne recrutée, si le casting est le bon | Des profils qui tournent selon les disponibilités | Une personne, sur les tâches que vous définissez |
| Ce que vous achetez | Des résultats en production, visibles chaque semaine | Du temps, productif ou non | Des jours facturés | Des jours facturés |
| Décisions d'architecture | ✓ Prises avec vous, tenues sur la durée | Selon la séniorité réelle de la recrue | Par un lead, rarement le même d'un mois à l'autre | Rarement dans le périmètre |
| Continuité du contexte | ✓ Aucun réonboarding, je connais votre système | ✓ Oui, tant que la personne reste | ✗ À refaire à chaque changement de profil | ✗ À refaire à chaque mission |
| Sortie | 3 mois, puis au mois avec 30 jours de préavis. Pause sous 7 jours ouvrés. | Préavis de 3 mois, rupture coûteuse | Contrat cadre, souvent au trimestre | À la fin de la mission |
| Charge pour vous | Un point de 30 à 60 minutes par semaine | Recrutement, onboarding, management, rétention | Pilotage du prestataire, comités, recette | Rédaction et suivi des tickets |
Ordres de grandeur constatés en France pour des profils IA expérimentés. Un cabinet de recrutement facture en plus 15 à 25 % du salaire annuel. Un mauvais recrutement se paie en mois perdus, en plus du salaire.
Tout a commencé par un audit de leur système IA. Puis une prise en main complète sur 12 mois : leur RAG est passé d'inutilisable à 98 % de réponses satisfaisantes et 93 % de retrieval Top@10, avec une latence divisée par 3,5. J'ai entraîné un modèle d'embedding sur leurs données privées, servi en inférence locale, 4 fois plus compact que le meilleur modèle open-source pour la même précision, et ce travail a débloqué plus de 100 000 € de subventions recherche. J'ai construit un assistant agentique de complétion de formulaires municipaux, aujourd'hui en production, et une machine d'extraction documentaire privée qui traite 200 000 documents par semaine sur une H100, exploitée en interne et revendue en SaaS.


Mon propre produit, construit de zéro en 6 mois. Un RAG médical à grande échelle qui indexe plus de 450 000 professionnels de santé, adossé à un knowledge graph propriétaire pour des recherches en langage naturel sur plusieurs critères à la fois : spécialité, acte, localisation, avis patients, disponibilité. Chaque profil est enrichi automatiquement par IA générative : description, labels de sentiment extraits des avis, maillage interne. L'ensemble alimente une stratégie de contenu et de SEO entièrement automatisée. Conception, développement, déploiement, infrastructure et maintenance : tout est de moi, et c'est l'un des systèmes que je montre en démo lors de notre premier appel.

Chaque site est en ligne : cliquez pour le voir. Pour chacun, ce qui a été construit ou débloqué.

Recherche de professionnels de santé en langage naturel sur un GraphRAG propriétaire : 450 000 praticiens indexés, profils enrichis par IA, 800 000 pages SEO générées et maintenues.

Recherche immobilière à Dubaï par le texte ou par l'image : décrivez le bien, ou envoyez une photo, et le moteur retrouve les annonces correspondantes.

IA pour 1 200 collectivités : RAG sur 2,7 millions de délibérations réparé puis industrialisé, modèle d'embedding entraîné sur leurs données, assistant agentique en production, extraction documentaire à 200 000 documents par semaine.

Extraction des règles d'urbanisme depuis des PLU scannés : comparatif OCR, benchmark de trois stratégies de chunking, réécriture du prompt d'extraction, cadre d'évaluation, et des modules Python que l'équipe a repris tels quels.

Marketplace B2B industrielle, 15 000 fournisseurs et 800 000 références : architecture complète de recherche sémantique et de matching acheteur-fournisseur, POC validé sur leurs données, prototype fonctionnel dans le mois.

Formation immersive avec avatar IA : chaque brique du pipeline temps réel benchmarkée (transcription, détection vocale, LLM, synthèse vocale), scoring des soft skills réécrit, architecture cible déployable on-premise.

IA générative qui répond à partir des documents de l'entreprise : benchmark des modèles open-source, inférence (vLLM), retrieval (Milvus), gestion documentaire. Un socle RAG hébergé chez eux, sans API LLM externe.
Quatre démonstrations techniques filmées : ce que ça donne quand ça tourne.
Une approche de travail claire, mesurée et sérieuse à mon avis. Pas de devis exorbitant, mais une proposition de travail préliminaire volontairement limité qui permet de se faire une idée dans un premier temps. Pas de promesse sans fondement, mais une honnêteté scientifique très appréciable.

Des retours très complets et des travaux très utiles pour améliorer notre produit. L'équipe travaille déjà sur l'implémentation de toutes les recommandations.

Mehdi a su décomposer un problème complexe en briques claires, avec des benchmarks concrets et du code qu'on a pu reprendre directement. Exactement ce qu'il nous fallait pour avancer.

Je conçois, je développe et je mets en production moi-même, depuis plus de huit ans. Deux de ces systèmes sont mes propres produits, avec leurs utilisateurs, leurs coûts d'inférence et leurs métriques : ce sont eux que je vous montre en démonstration au premier appel. C'est moi que vous avez au point hebdomadaire, et moi qui suis dans votre codebase entre deux points.
Mehdi Challakh, ingénieur IA senior. Basé à Dubaï, sur le fuseau de Paris à deux heures près. Delibia, Medicum, Eiffage, GRDF : tout s'est fait à distance, en visio, sur Slack et dans le code.
Décrivez-moi votre système et votre échéance. Je vous dis si l'accompagnement a du sens pour vous, ou si l'audit est un meilleur point de départ.
30 minutes · Sans engagement · Réponse sous 24 heures