Consulting
Passer du prototype à la production durable
Trois angles d'attaque fréquents chez mes clients — menés seuls ou en combinaison selon le diagnostic initial.
Mission
Data Science orientée impact
Quand la question n'est plus seulement « quel modèle ? » mais « quel produit data, pour quelle décision, avec quelle boucle de valeur ? »
J'interviens pour cadrer les usages avancés de la data et du machine learning : priorisation des problèmes, faisabilité, et mise en cohérence avec vos capacités de déploiement.
Le livrable n'est pas un notebook : une feuille de route réaliste (données, plateforme, équipes) et des jalons vérifiables.
- Cartographie rapide valeur / effort / risque
- Alignement avec les stakeholders métiers et IT
- Prérequis data & MLOps pour sortir du labo
Mission
Gouvernance & sécurité IA
Structurer les responsabilités et les critères d'acceptabilité avant que l'usage ne se généralise sans cadre partagé.
On formalise qui décide, qui observe, qui audite : utile dès que plusieurs équipes consomment des modèles ou des services d'IA générative.
Je relie aussi les exigences internes (politique SI, conformité) aux contraintes techniques concrètes (journalisation, gestion des accès, évaluation).
- Rôles RACI adaptés aux cas d'usage internes
- Risques et contre-mesures typiques (fuite de données, dérives)
- Pont avec la conformité sans paralysie du terrain
Mission
Data pipeline & industrialisation
Renforcer la chaîne de données avant d'empiler des modèles : fiabilité, traçabilité, et conditions de mise en production.
On audite les flux réels (batch, temps réel, qualité, propriétaires) et ce qui manque pour servir des modèles de façon reproductible.
La fin du diagnostic pointe vers des chantiers prioritaires : outillage, documentation minimale, et passerelles vers le MLOps / LLM Ops.
- Cartographie des sources et des dépendances critiques
- Dette data identifiée et ordonnancement des fixes
- Préparation à la mise en prod (monitoring, versioning données)
À propos
Lilian Delaveau
Conférencier & Consultant IA
Ingénieur spécialisé en intelligence artificielle, data engineering et infrastructures ML/LLM, j'accompagne les entreprises dans leur transformation data depuis plus de 5 ans.
Mon approche est résolument pragmatique : comprendre les enjeux métier, prototyper rapidement, et construire des systèmes qui tiennent en production. Du Big Data au LLM Ops, je couvre l'ensemble de la chaîne de valeur de la donnée.
Conférencier reconnu, je partage régulièrement ma vision sur les enjeux de l'IA en entreprise, la sécurité des systèmes et la souveraineté numérique.
