Service

Intégration GenAI native en .NET

LLM, RAG, agents ou scoring intégrés proprement dans votre produit .NET.

Pour qui

Équipes .NET qui veulent du LLM, RAG, agents ou ML dans leur produit en gardant une stack maintenable.

Le problème

Beaucoup d'intégrations IA restent des prototypes fragiles : prompts non testés, données sensibles mal cadrées, coûts non suivis, aucun plan de fallback. L'enjeu est de produire un flux fiable, pas une démo impressionnante.

Ma méthode

1Cadrage du cas d'usage : RAG, agent, classification, scoring, anonymisation
2Framework : Semantic Kernel, MEAI, Agent Framework, AutoGen .NET
3Provider abstraction : OpenAI, Claude, Gemini, Mistral, Azure OpenAI — pas de vendor lock-in
4Vector store : pgvector, Qdrant, Pinecone, FAISS / ONNX local
5Évaluation LLM : régression, drift, A/B canary
6ML.NET quand le LLM est excessif (classif, régression, séries temporelles, TreeSHAP)
7Sécurité : PII réversible, audit logs, gating RGPD

Ce que vous repartez avec

Intégration en production en quelques semaines
Une seule stack .NET maintenable
Pipeline d'évaluation pour détecter les régressions avant vos utilisateurs
Transfert de compétence à votre équipe .NET

Preuve concrète

Matchr (SaaS GenAI live : scoring ATS, anti-invention, quotas, API). Vouch (RAG .NET pur, MEAI + pgvector HNSW, 93 tests). PromptVault (PII réversible 13 types, 4 plateformes IA, extensions Chrome + VS Code). SaleCast (12 algos forecasting en compétition, LightGBM + ONNX + sidecars Python ciblés).

Format & investissement

Format

2 à 8 semaines (POC ou intégration) · 3 à 9 mois pour un build complet · CDI ou freelance.

Tarif indicatif

TJM 450 — 650 € HT/j · forfait POC 2 semaines à partir de 5 500 € HT.

Démarrage

Démarrage sous 5 jours après cadrage.

Tarifs indicatifs HT, ajustables selon contexte (taille équipe, criticité, durée). Premier échange gratuit pour cadrer.

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Ce sujet vous parle ?

Premier échange gratuit pour cadrer le scope. Je dis franchement si je ne suis pas le bon profil.

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Ma méthode

1Cadrage du cas d'usage : RAG, agent, classification, scoring, anonymisation

2Framework : Semantic Kernel, MEAI, Agent Framework, AutoGen .NET

3Provider abstraction : OpenAI, Claude, Gemini, Mistral, Azure OpenAI — pas de vendor lock-in

4Vector store : pgvector, Qdrant, Pinecone, FAISS / ONNX local

5Évaluation LLM : régression, drift, A/B canary

6ML.NET quand le LLM est excessif (classif, régression, séries temporelles, TreeSHAP)

7Sécurité : PII réversible, audit logs, gating RGPD