Des systèmes IAconçus pour le réel.
PBN Architect conçoit des produits SaaS et des solutions d'intelligence artificielle autour du RAG, des agents IA et du traitement documentaire.
De la première décision d'architecture jusqu'à un système fiable, traçable et exploitable.
“L'IA ne manque pas de démonstrations. Elle manque de systèmes qui tiennent.”
PBN Architect développe des produits SaaS et accompagne la conception de systèmes IA destinés à des environnements métier exigeants. L'approche repose sur trois principes : fiabilité des résultats, maîtrise de l'architecture et capacité à évoluer sans reconstruire l'ensemble du système.
Architecture maîtrisée
Chaque composant répond à une contrainte réelle.
Résultats vérifiables
Les traitements, les sources et les décisions restent traçables.
Production durable
Le système est pensé pour évoluer, être observé et rester maintenable.
Expertises
Une approche complète, du document brut jusqu'au système IA intégré dans son environnement métier.
RAG & Document Intelligence
Extraction, validation documentaire, chunking, recherche hybride, reranking et préparation de corpus fiables pour les systèmes RAG.
Agentic AI
Conception d'agents spécialisés, orchestration de workflows, utilisation d'outils, gestion du contexte et contrôle des actions.
AI Architecture & Backend
Architecture de services IA, APIs, traitement asynchrone, intégration de modèles et développement backend orienté production.
Industrialisation & Governance
Conteneurisation, observabilité, traçabilité, sécurité, maîtrise des coûts et déploiement dans des environnements sensibles.
Produits en développement
PBN Architect construit ses propres produits autour de problèmes encore mal résolus dans les chaînes de valeur IA.
Fiabiliser les documents avant leur utilisation par l'IA.
Une plateforme conçue pour contrôler les extractions, comparer les résultats à la source, conserver les corrections humaines et produire des livrables prêts pour les pipelines RAG.
Accélérer la conception de systèmes IA sans sacrifier leur architecture.
Une approche modulaire pour structurer des applications IA, intégrer plusieurs composants et préparer leur évolution vers des environnements de production.
Réalisations sélectionnées
Sélection d'études de cas démontrant la capacité à concevoir des architectures complètes et fiables.
Assistant IA multimodal hybride
Contexte
Orchestration de modèles locaux et cloud selon les contraintes de confidentialité, de performance et de coût.
Travail Réalisé
Architecture backend, sélection dynamique des modèles, traitement multimodal et intégration d'une mémoire conversationnelle.
Résultat
Réduction mesurée de 45 % des coûts d'inférence.
Architecture RAG souveraine
Contexte
Conception d'un système de recherche conversationnelle pour un environnement exigeant en matière de confidentialité.
Travail Réalisé
Recherche lexicale et vectorielle, reranking, modèles locaux, évaluation et déploiement conteneurisé.
Résultat
Une architecture exploitable sans exposition des données sensibles à un fournisseur externe.
Analyse de trajectoires à grande échelle
Contexte
Valorisation de données RSA dans le cadre de l'expérimentation Plein Emploi.
Travail Réalisé
Automatisation du traitement de plusieurs millions d'observations, analyse de séquences, clustering et tableaux de bord.
Résultat
Réduction de 60 % du temps de traitement.
Une architecture commence par une décision, pas par un outil.
Cadrer
Comprendre le besoin, les utilisateurs, les données et les risques.
Architecturer
Choisir les composants selon les contraintes réelles, pas selon les tendances.
Construire
Développer une première chaîne cohérente, observable et testable.
Fiabiliser
Mesurer, corriger, documenter et préparer l'évolution du système.
Comprendre avant d'automatiser. Architecturer avant d'empiler. Mesurer avant d'industrialiser.
À propos de PBN Architect
Porteur de la marque :
Papa NDIAYE
AI Engineer
PBN Architect conçoit des produits SaaS et des systèmes IA pensés pour aller plus loin qu'un POC. Le travail couvre toute la trajectoire, du cadrage et de la première preuve de valeur jusqu'à l'architecture, l'intégration et la mise en production.
L'objectif n'est pas d'empiler des briques techniques, mais de construire des solutions utiles, maîtrisées et capables d'évoluer. Les sujets traités portent principalement sur le RAG, le traitement documentaire, les systèmes agentiques, l'orchestration de modèles et la gouvernance des systèmes IA.
Parlons du problème avant de parler de la solution.
Projet IA, besoin d'architecture, partenariat ou opportunité professionnelle. Décrivez le contexte en quelques lignes.