Communauté 01 · Intelligence artificielle
Fair4IA, les freelances de l’intelligence artificielle validés par leurs pairs.
Des indépendants de l’intelligence artificielle qui ont mis des modèles en production, pas seulement dans un carnet de notes. Choisis par leurs pairs, suivis par l’un d’eux, avec une marge de 10 % écrite sur le devis.
Les profils de la communauté.
Le mot « IA » recouvre des métiers qui n’ont ni les mêmes outils, ni les mêmes livrables. Un architecte RAG et un expert computer vision ne font pas le même travail, et une entreprise qui cherche un data scientist freelance n’a pas forcément besoin d’un ingénieur MLOps. La communauté est donc organisée en quatre familles.
Concevoir et entraîner les modèles
Ingénieur machine learning
Conception, entraînement et industrialisation de modèles d’apprentissage.
Data scientist
Exploration des données, hypothèses et modèles pour répondre à une question métier.
Expert NLP
Traitement automatique du langage, classification et extraction à partir de textes.
Expert computer vision
Modèles de vision par ordinateur, analyse d’images et de vidéos.
Spécialiste fine-tuning
Adaptation de modèles existants à un domaine ou à une tâche précise.
Construire des applications d’IA générative
Ingénieur IA générative et LLM
Applications construites sur des modèles de langage, de la conception à l’évaluation.
Architecte RAG
Chaîne documentaire complète : découpage, embeddings, base vectorielle, reclassement, évaluation.
Prompt / context engineer
Conception des instructions et du contexte fournis aux modèles, et mesure de leurs effets.
Agentic AI engineer
Agents capables d’appeler des outils et d’agir dans le système d’information.
Mettre en production et exploiter
Ingénieur MLOps
Déploiement, suivi des expériences, registre de modèles, surveillance de la dérive.
Data engineer for AI
Flux et jeux de données préparés pour l’entraînement et l’exploitation des modèles.
Architecte IA
Choix d’architecture et de plateforme pour les systèmes d’IA en production.
Cadrer, piloter, mettre en conformité
AI product manager
Cadrage du besoin et pilotage d’un produit fondé sur l’IA.
Chef de projet IA
Conduite de projet entre équipes data, métiers et direction.
Référent AI ethics et compliance
Classification des risques, documentation technique et conformité au règlement européen.
AI strategist
Feuille de route et priorisation des usages de l’IA dans l’entreprise.
Les flux, les plateformes et la gouvernance des données relèvent de Fair4Data ; Fair4IA prend le relais pour les modèles, les assistants et leur mise en production. Si le besoin touche les deux, les deux référents se parlent.
Les outils sur lesquels nos experts interviennent.
Un expert LLM freelance qui rejoint une équipe doit être opérationnel sur l’outillage déjà en place, pas imposer le sien. Les technologies les plus fréquemment demandées sur les missions de la communauté :
- Python
- PyTorch
- TensorFlow
- LangChain
- LlamaIndex
- Hugging Face
- Bases vectorielles
- MLflow
- Databricks
- Azure ML
- Vertex AI
- SageMaker
Cinq situations où les entreprises font appel à Fair4IA.
01
Un assistant interne qui répond sur vos propres documents.
Le besoin le plus courant, et celui où l’écart entre la démonstration et la production est le plus grand. Un consultant RAG intervient sur la chaîne complète : découpage des documents, choix du modèle d’embedding, base vectorielle, reclassement des résultats, évaluation de la qualité des réponses et garde-fous contre les réponses inventées.
02
Industrialiser un POC qui ne sort pas du laboratoire.
Un prototype convaincant ne devient pas un service par simple mise en ligne. Il faut reprendre l’ingestion des données, la reproductibilité de l’entraînement, la latence, le coût d’inférence, la surveillance de la dérive et le retour arrière en cas d’incident. C’est le terrain d’un freelance machine learning épaulé par un ingénieur MLOps.
03
Un audit de conformité avant l’échéance AI Act.
Le règlement européen impose de classer les systèmes par niveau de risque, de documenter les jeux de données et de tracer les décisions. Un prestataire IA AI Act cartographie les usages déjà en place dans l’entreprise, identifie ceux qui basculent en risque élevé et écrit la documentation technique attendue.
04
Migrer ou reprendre une plateforme MLOps.
Passage d’un ordonnanceur maison à une plateforme gérée, reprise d’un registre de modèles laissé à l’abandon, mise en place du suivi des expériences : un freelance MLOps cadre la cible, migre l’existant sans interrompre les modèles en service et transmet l’exploitation aux équipes internes.
05
Des agents métier connectés au système d’information.
Un agent qui lit une boîte mail, interroge un ERP et rédige une réponse pose des questions d’architecture avant de poser des questions de modèle : droits d’accès, journalisation, reprise sur erreur, coût par exécution. Une mission de consultant IA générative pour l’entreprise commence presque toujours par ce cadrage.
Entrer dans Fair4IA.
On entre dans Fair4IA par un rendez-vous de 30 minutes avec son référent, pas par une inscription libre : un annuaire accepte tout le monde et laisse le client trier, Fair4IA fait l’inverse. Sur l’ensemble des communautés, un profil est retenu pour trois présentés.
- 1Un rendez-vous de 30 minutes, en visio, avec le référent de la communauté. L’échange porte sur des travaux réellement livrés : quelles données, quelles contraintes, quels arbitrages, ce qui a échoué et pourquoi. Un projet personnel ou une certification ne remplace pas une mise en production.
- 2Le référent valide votre entrée. Si votre parcours est aligné, il vous le dit pendant l’échange et vous demande si vous préférez un profil pré-rempli depuis votre page LinkedIn, ou un CV que vous envoyez. Il valide ensuite votre entrée : critères passés en revue avec les experts de l’écosystème, références vérifiées auprès de clients précédents.
- 3Vous recevez une invitation à l’espace talent. Un lien d’invitation vous permet de créer votre mot de passe et d’entrer. Si le lien n’a pas été ouvert, un rappel part trois jours plus tard.
Le même prix que partout chez Fair4B.
Fair4B applique une marge de 10 %, annoncée au client dès le brief, avant toute présentation de candidat. Une part équivalente, 10 %, est redistribuée aux membres de l’écosystème selon cinq rôles : apport d’affaires, sélection, négociation, suivi de mission et parrainage.
Sur une mission d’IA, cela veut dire deux choses concrètes. Le client connaît la part qui revient à l’expert et celle qui revient à Fair4B, il peut donc comparer une offre à une autre sur une base réelle. Et le référent qui a fait passer l’entretien du consultant retenu perçoit une part de cette redistribution : la qualité de la sélection est rémunérée, pas seulement invoquée.
Questions sur Fair4IA.
Combien coûte un freelance IA en France ?
Le tarif journalier d’un freelance IA se construit sur trois variables : la rareté de la spécialité, le nombre d’années passées à exploiter des modèles en production, et le niveau de responsabilité sur la mission. Fair4B annonce sa marge, 10 %, dès le brief : le client sait donc exactement quelle part revient à l’expert.
Quelle différence entre un data scientist et un ingénieur machine learning ?
Un data scientist formule des hypothèses, explore les données et construit des modèles pour répondre à une question métier. Un ingénieur machine learning industrialise ces modèles : pipelines d’entraînement, mise en production, surveillance de la dérive, coût d’inférence. Le premier cherche la réponse, le second la rend fiable et reproductible.
Comment Fair4B sélectionne-t-il ses experts en IA ?
En trois étapes. Un rendez-vous de 30 minutes avec le référent de Fair4IA, sur des travaux réellement livrés. La validation de l’entrée par le référent, qui s’appuie sur les experts de l’écosystème et fait vérifier les références auprès de clients précédents. Puis l’invitation à l’espace talent. Cette sélection est l’un des cinq rôles rémunérés par la redistribution.
Fair4B propose-t-il des experts en IA générative et en LLM ?
Oui. La communauté Fair4IA réunit des ingénieurs IA générative et LLM, des architectes RAG, des spécialistes du fine-tuning et des prompt engineers. Les missions vont de l’assistant interne documentaire à l’agent métier connecté au système d’information, en passant par l’évaluation de modèles.
En combien de temps Fair4B propose-t-il une shortlist d’experts IA ?
Fair4B répond sous 24 h et présente ses premiers profils sous 48 h après réception du brief. Ces délais tiennent au circuit : la demande est adressée directement à la communauté Fair4IA, dont les membres connaissent la disponibilité de leurs pairs.
Quelle est la différence entre Fair4IA et une ESN spécialisée en IA ?
Une ESN facture une marge qu’elle ne communique pas. Fair4B annonce 10 % dès le brief et redistribue une part équivalente aux membres qui ont rendu la mission possible. La sélection est conduite par le référent de Fair4IA, qui s’appuie sur les experts de l’écosystème, non par une équipe commerciale.