Jeremy Aubin

J’audite, je conçois et je mets des assistants IA en production. Je développe le système et je forme l’équipe qui le fera tourner. Six systèmes. Banque : 140 analystes, Azure OpenAI / Foundry, RAG, MCP, Snowflake, DPIA, exports 25 h/sem. → 0. SaaS : 38 000 € d’inférence → 7 600 €/mois. Assureur : HITL, 0 sortie engageante non relue. Aéro : LangChain → Bedrock AgentCore, 3 devs autonomes à 6 semaines. Pharma : GraphRAG Neo4j, 0 citation inventée. Opérateur : 11 expérimentations → 2 assistants, 1 800 req/j. Formateur Simplon / Humanbooster : 180 personnes. Aussi TAI, TSSR, AIS.

Dès 2022, premier assistant GenAI du site : doc technique, tickets, procédures. Réponse avec source. N1 avant N2. Allers-retours N1/N2 ≈ −30 %. Bornes : le modèle propose, l’humain applique sur l’infra. Contexte : seul responsable IT, 300 personnes, ~120 serveurs. Le run a rendu l’assistant possible. 99,95 % de dispo sur 3 ans. Incident vendredi 19 h rétabli en 4 h. Première leçon réelle sur l’hallucination, le coût, ce qu’un modèle n’a pas le droit d’écrire.

Grands comptes télécom, énergie, banque, industrie. Référent d’une équipe de 5. GitLab CI, Docker, Kubernetes, Ansible, AWS. Ce que j’en ai tiré pour l’IA ensuite : un système sans supervision, sans rollback et sans responsable nommé n’est pas livré. Même règle aujourd’hui sur un agent.

Run d’un SI de logement social. Doc, scripts, support N2. Un système qui ne survit pas à mon absence n’est pas un système. C’est le critère de fin que je pose encore sur un assistant IA.

Premier poste. Tickets, usagers, guichet. Distinguer la panne machine du process qui n’existe pas. Le même réflexe plus tard devant une demande d’agent IA.