Goulven G.

L’analyse de données, comme le développement logiciel, est sensible à la dette technique et au manque de recul, qui génèrent de nombreuses erreurs évitables. L’avènement de l’IA générative, en accélérant encore les processus de mise en œuvre, a souvent pour effet de renforcer une illusion d'efficacité des systèmes : ça fonctionne à peu près, mais au prix de quels raccourcis, de quelles approximations, de combien de bugs qui se compensent… jusqu’au jour où ça dérape ?

Rien de tout cela n’est inéluctable.

Un œil extérieur entraîné peut aider à identifier les biais fondamentaux, à assainir les processus de traitement des données, à comprendre les enjeux d’un choix de paramètres ou d’hyperparamètres inadapté, et, in fine, à transformer un modèle fragile en une solution réellement robuste.

Fort d'une rigueur affûtée au fil de mes expériences professionnelles, je me propose de porter ce regard extérieur sur vos systèmes techniques — du traitement des données aux pipelines de machine learning, en passant par les implémentations de LLMs.

L’objectif n’est jamais d'aboutir à une perfection théorique, mais de converger vers des systèmes compréhensibles et robustes, dans lesquels les décisions ne sont plus subies, mais pleinement assumées.

Une première mission courte et structurée permet de poser un diagnostic indépendant sur votre système, d’identifier les principaux risques et de clarifier les priorités d’action.

Cette étape peut constituer un livrable autonome ou servir de base à des analyses plus approfondies. Des interventions ponctuelles, limitées à un périmètre technique précis, sont également possibles.