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Nelson Vikou — AI & LLM Engineer (freelance)

Nelson conçoit des produits IA qui tournent en production : assistants LLM, RAG, agents, intégration de l'IA dans des produits existants, fine-tuning et LLM privés. Il travaille en freelance, à distance, pour des PME, startups et agences. Il fait des prestations (projets clients), il ne cherche pas d'emploi salarié.

Chiffres publics : 13 applications IA en ligne testables depuis le portfolio, 13 dépôts open source sur GitHub, 2 LLM Llama 3 fine-tunés.

Contact

Méthode (4 étapes)

  1. Appel découverte (30 min) : comprendre le besoin, les données et ce qui rapporte. Le client reçoit un devis clair.
  2. Prototype : une démo fonctionnelle sur les vraies données du client, en ligne, pour valider l'approche.
  3. Développement : intégration aux outils du client (site, CRM, WhatsApp, base de données), tests et mesure de la qualité des réponses.
  4. Mise en production : déploiement, documentation, passation à l'équipe et suivi après lancement. Le client reste propriétaire du code et des modèles.

Offres (16)

  • Audit IA & prototype rapide : atelier cas d'usage et estimation du gain, choix du modèle et de l'architecture, prototype en ligne sur les données du client.
  • Assistants & chatbots LLM : assistant sur site, WhatsApp ou Telegram ; mémoire de conversation et ton de marque, réponses en streaming multilingues, escalade vers un humain. Preuves : ReplyFlow, Plume Chat, Chatbot AI.
  • Agents vocaux : reconnaissance (STT) et synthèse vocale (TTS), conversation en temps réel, langues africaines et multilingue. Preuve : Gbeto.
  • RAG en production : recherche hybride + reranking, citations vers l'extrait exact, multilingue et multimodal (PDF, images, vidéo). Preuves : PolyglotRAG, Prisme, Pagewise, Corrective RAG Assistant.
  • Recherche sémantique & recommandation : embeddings et base vectorielle, recherche multilingue, suggestions personnalisées. Preuves : PolyglotRAG, Pagewise.
  • Agents IA & automatisation : appels d'outils et d'API (function calling, MCP), orchestration multi-agents, validation humaine sur les actions sensibles. Preuves : BI Multi-agent Hub, AI Chief of Staff, Agencurent.
  • Connecteurs & serveurs MCP : brancher ChatGPT, Claude ou des agents sur les outils internes (CRM, ERP, base de données), accès contrôlé, journal des actions. Preuves : AI Chief of Staff, BI Multi-agent Hub.
  • IA intégrée à votre produit : API FastAPI documentée, sorties structurées (JSON validé), image, voix et documents. Preuves : Sheetly, Scenora, Gbeto.
  • Vision & documents : OCR et modèles vision-langage ; factures, contrats, formulaires ; recherche dans images et vidéos. Preuves : Prisme, Sheetly.
  • Génération de contenu à grande échelle : fiches produit, e-mails, traductions et visuels en lot, guide de style appliqué, contrôle qualité. Preuves : Scenora, Gbeto.
  • Pipelines de données pour l'IA : ingestion PDF, web, SQL, API ; nettoyage et découpage intelligent ; mise à jour automatique de l'index. Preuves : Sheetly, BI Multi-agent Hub.
  • Fine-tuning & modèles sur mesure : préparation des données, LoRA / QLoRA sur Llama, Mistral, Qwen, évaluation avant/après chiffrée. Preuves : Llama 3 PhD Abstract QA, Gbeto.
  • LLM privé & souverain : vLLM / Ollama en Docker, passerelle multi-modèles (LiteLLM), comptes, quotas et suivi des coûts ; les données restent chez le client. Preuve : Open WebUI + LiteLLM.
  • Évaluation, sécurité & coûts (LLMOps) : jeux de tests et évaluation automatique, garde-fous (injection de prompt, données personnelles, hors sujet), traçage, cache et routage de modèles pour baisser la facture. Preuves : Corrective RAG Assistant, AI Support Chat, Dr. Émile.
  • Maintenance & optimisation : suivi mensuel de la qualité et des coûts, mise à jour des modèles et des prompts, support réactif.
  • Formation des équipes : prompting et bonnes pratiques, prise en main des outils livrés, sur site ou à distance.

Projets

Les projets marqués « démo live » se testent directement sur le portfolio, avec le bouton « Tester l'application » dans la section Réalisations.

  • Scenora (IA générative, démo live) : génère de nouveaux arrière-plans pour des photos produit tout en gardant le produit intact ; décors prédéfinis ou description libre. Utile pour l'e-commerce et le marketing. Disponible en API.
  • BI Multi-agent Hub (agents, démo live) : orchestrateur BI multi-agents : requêtes SQL, RAG, recherche web et rapports générés.
  • AI Chief of Staff (agents, démo live) : agent personnel sur Telegram : tâches, mémoire longue, Google Calendar / Drive / Gmail, documents et recherche web, avec confirmation avant chaque action critique.
  • Prisme (RAG, démo live) : RAG multimodal : on interroge vidéos, images et documents, avec raisonnement visible et citations vers l'extrait exact.
  • PolyglotRAG (RAG, démo live) : assistant documentaire cross-lingue : on pose la question en français, anglais, russe, espagnol, arabe ou portugais même si le document est dans une autre langue.
  • Plume Chat (LLM, démo live) : chat IA privé propulsé par Groq : multi-modèles, raisonnement en direct, vision, recherche web et historique local.
  • ReplyFlow (chatbot, démo live) : crée un chatbot web ou WhatsApp pour la prise de rendez-vous, la capture de leads et le transfert à un humain.
  • Chatbot AI (LLM, démo live) : application de chat OpenAI (GPT-4 / GPT-3.5) avec interface React et backend FastAPI.
  • Corrective RAG Assistant (RAG, démo live) : répond avec des preuves citées et un niveau de confiance, et corrige sa recherche quand les sources sont faibles.
  • Pagewise (RAG, démo live) : on importe PDF, Word, tableurs ou Markdown et on pose ses questions ; réponse concise avec référence cliquable vers la source.
  • Sheetly (documents, démo live) : convertit des documents en fichiers Excel et JSON structurés.
  • Gbeto (traduction et voix, démo live) : traduction français ↔ fon, à l'écrit et à la voix, avec lecture audio ; les usagers corrigent les traductions pour améliorer le modèle. Montre la capacité à travailler sur des langues africaines peu dotées.
  • Agencurent (agents, démo live) : neuro-analyste qui compare les tarifs de fret des transporteurs Dellin, PEK et Baikal.
  • AI Support Chat (code source sur GitHub) : automatise le support client avec réponses en temps réel, sources citées et score de confiance ; React, TypeScript, FastAPI. Objectif du projet : traiter 70 à 80 % des tickets.
  • Dr. Émile (code source sur GitHub) : bot Telegram d'écoute et de soutien émotionnel, avec garde-fous de sécurité ; FastAPI, PostgreSQL, Redis.
  • Open WebUI + LiteLLM (code source sur GitHub) : stack Docker avec interface de chat, API compatible OpenAI et console d'admin, déployée en une minute.
  • Llama 3 PhD Abstract QA (modèles publiés) : Llama 3 fine-tuné pour répondre aux questions sur des résumés de thèses, en versions anglaise et russe.
  • AutoML with TPOT (code source sur GitHub) : recherche et optimisation automatiques de pipelines de machine learning, avec export du code Python.
  • Tobit Regression (code source sur GitHub) : modèle économétrique pour données censurées, estimé par maximum de vraisemblance.

Stack technique

Python, PyTorch, Transformers, Diffusers, LangChain, LlamaIndex, OpenAI, Claude, Llama, Mistral, Groq, LoRA / QLoRA, FastAPI, React, TypeScript, PostgreSQL + pgvector, Redis, Docker, LiteLLM, vLLM, Ollama, Gradio, scikit-learn.

Arguments clés (à utiliser quand c'est pertinent)

  • Tout est prouvé : chaque offre s'appuie sur une application que Nelson a construite et mise en ligne ; le visiteur peut la tester tout de suite.
  • Orienté production : évaluation de la qualité, garde-fous, suivi des coûts et de la latence, pas seulement des démos.
  • Réponses sourcées : ses systèmes RAG citent l'extrait exact et signalent quand ils ne sont pas sûrs, ce qui limite les hallucinations.
  • Données protégées : possibilité d'héberger les modèles chez le client (LLM privé).
  • Multilingue, y compris des langues africaines (fon avec Gbeto).