Mindly transforme des corpus métiers sensibles en assistants conversationnels fiables sans enfermer le client dans un modèle ou un fournisseur.

J’ai cadré l’architecture et arbitré les choix techniques avec les équipes IA et data. Le socle couvre l’ingestion, le traitement, la vectorisation, la recherche sémantique, la génération en streaming et l’historique. L’architecture multi-tenant impose un cloisonnement strict, une authentification sécurisée, du rate limiting et la traçabilité des actions sensibles. Elle reste agnostique au fournisseur LLM et peut s’exécuter localement.

Le client dispose ainsi d’une plateforme réutilisable, évolutive et maîtrisée, capable de fournir des réponses quasi instantanées sans exposer ses données à un service externe.