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Je vais créer des agents IA qui automatisent vos processus métier
Youssef.b
À propos de ce service
Traduction automatique
La plupart des constructions d'"agent IA" échouent de la même manière : ils fonctionnent en démonstration et se cassent à la troisième tâche réelle. La différence réside dans la gestion des erreurs, pas dans le modèle.
Je crée des agents qui accomplissent un travail spécifique de bout en bout, savent quand ils sont bloqués et passent la main à un humain au lieu de deviner.
CE QUE VOUS OBTENEZ
Un agent adapté à un flux de travail réel que vous exécutez aujourd'hui, pas un assistant général
Intégrations d'outils et d'API pour qu'il puisse réellement agir, pas seulement parler
Barrières : logique de réessai, chemins en cas d’échec, et transfert à un humain lorsque la confiance diminue
Journalisation que vous pouvez auditer, pour voir ce qu'il a fait et pourquoi
Déployé, documenté et maintenable par votre équipe
STACK
Python, LangChain et LangGraph, OpenAI / Claude / modèles open-source, appel de fonctions, recherche vectorielle, Docker, AWS.
POURQUOI MOI
Deux masters en IA (Université du Luxembourg ; DataScienceTech Institute Paris). Professionnel certifié Neo4j. J'ai déployé des systèmes IA dans la santé et la banque privée, où une défaillance non gérée n'est pas une option.
AVANT DE COMMANDER
Envoyez-moi un message avec le flux de travail que vous souhaitez automatiser et une estimation de sa fréquence d'exécution. Certaines tâches sont moins chères à automatiser avec un script simple, et je vous le dirai.
Découvrez Youssef.b
Youssef.b
Data Scientist, RAG and LLM Engineer
- DeFrance
- Membre depuisaoût 2024
- Dernière commande1 an
Langues
Français, Arabe, Anglais, Espagnol
Data Scientist and AI Engineer, based in Paris, with two master's degrees in AI (University of Luxembourg and DataScienceTech Institute) and Neo4j certification.
I cover the full pipeline: web scraping and ETL, predictive and time-series modelling, Power BI dashboards, and production RAG/LLM apps.
Recent work: demand forecasting and dynamic pricing for a vehicle retailer, data pipelines at a Luxembourg private bank, and a clinical assistant built on a medical LLM with cited retrieval.
Python, SQL, LangChain, PyTorch, Docker, AWS, Power BI. English, French, Arabic.
Traduction automatique
Mon portfolio
FAQ
Traduction automatique
Quels types de flux de travail pouvez-vous automatiser ?
Tout ce qui a un déclencheur clair, des étapes définies et un résultat vérifiable : traiter des documents ou des emails entrants, enrichir et router des leads, surveiller et résumer des sources de données, générer des rapports récurrents ou transférer des informations entre des outils qui ne s'intègrent pas nativement.
En quoi cela diffère-t-il de Zapier ou Make ?
Zapier est idéal pour des règles fixes du type si-ce-then-que. Un agent vaut la peine lorsque les étapes nécessitent un jugement, que l'entrée est non structurée ou que le chemin change selon le cas. Si votre workflow est vraiment basé sur des règles, je vous conseillerai d'utiliser Zapier pour économiser de l'argent.
Que se passe-t-il si l'agent fait une erreur ?
C'est une question de conception, pas un hasard. Chaque agent que je crée a des chemins explicites en cas d'échec : il réessaie là où c'est sûr, s'arrête et escalade vers un humain si ce n'est pas le cas, et enregistre chaque action pour que vous puissiez auditer ce qui s'est passé. C'est vous qui décidez où se situe le point de contrôle humain.
Se connectera-t-il aux outils que nous utilisons déjà ?
S'il dispose d'une API, généralement oui. Les plus courants sont simples : Slack, Notion, Google Workspace, HubSpot, Airtable, la plupart des CRM et bases de données. Indiquez-moi quels outils sont impliqués avant de commander, et je vous confirmerai ce qui est accessible ou non.
Combien cela va-t-il coûter à faire fonctionner ?
Utilisation de l'API du modèle, facturée sur votre propre compte pour que vous gardiez le contrôle. Le coût dépend du volume de tâches et du choix du modèle, et je vous en ferai une estimation avant votre commande. Lorsqu'un modèle plus petit ou open source fait aussi bien le travail, je l'utilise, car il est généralement beaucoup moins cher par exécution.
