SwinuxComprendre et automatiser
LLM, RAG et agents pour retrouver une information contrôlée, assister une décision ou automatiser un workflow.
Patrick Nouhailler
Forward Deployed Engineer & AI Systems Builder
J’interviens directement auprès des équipes pour transformer des problèmes métier et techniques en systèmes IA opérationnels.
De la discovery au transfert de compétences.
Je couvre l’ensemble du cycle : discovery, architecture, prototypage, développement, intégration, évaluation, déploiement et transfert de compétences.
Mon terrain de prédilection réunit les applications IA souveraines, les LLM locaux, le RAG, les architectures offline-first, Linux et les outils qui rendent les équipes plus autonomes.
Mon expérience de formateur prolonge naturellement l’engineering : documenter les décisions, expliquer les compromis et permettre à l’équipe de maintenir ce qui a été livré.
La mission ne se termine pas au déploiement : elle se termine lorsque l’équipe peut faire vivre la solution.
Mon terrain de prédilection
Des capacités reliées à des problèmes concrets.
Fonctionner au plus près des données
IA locale, LLM locaux, offline-first et sécurité pour les environnements où les données ne doivent pas circuler librement.
Livrer et transmettre
Linux, infrastructure, déploiement, testing IA, documentation et formation pour rendre le système exploitable.
Travaillons directement sur votre problème.
Une première conversation suffit pour situer le besoin, les contraintes et le prochain pas utile.
Patrick Nouhailler
Forward Deployed Engineer & AI Systems Builder
I work directly with teams to turn business and technical problems into operational AI systems.
From Discovery to Knowledge Transfer.
I cover the complete cycle: discovery, architecture, prototyping, development, integration, evaluation, deployment and knowledge transfer.
I focus on sovereign AI applications, local LLMs, RAG, offline-first architectures, Linux and tools that make teams more autonomous.
My training experience extends the engineering work: document decisions, explain trade-offs and enable the team to maintain what has been delivered.
The mission does not end at deployment. It ends when the team can operate and evolve the system.
Preferred terrain
Capabilities tied to concrete problems.
Understand and automate
LLMs, RAG and agents to retrieve controlled knowledge, support decisions or automate workflows.
Operate close to the data
Local AI, local LLMs, offline-first and security for environments where data cannot circulate freely.
Deliver and transfer
Linux, infrastructure, deployment, AI testing, documentation and training to make the system operable.
Let’s work directly on your problem.
An initial conversation is enough to identify the need, constraints and most useful next step.