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Consultant IA & Data Scientist Freelance à Toulouse

Je m'appelle Anas Rabhi. Je suis data scientist freelance basé à Toulouse, et je travaille directement avec mes clients sur des sujets qui rentrent dans mon champ d'expertise, principalement l'IA générative appliquée à des cas d'usage métiers et concrets. Je pense que chaque entreprise a sa propre façon de faire, et j'essaie de m'adapter à ce contexte plutôt que de plaquer une solution standard.

Du cadrage au déploiement en production, je reste impliqué de bout en bout. Mes missions passent par Tensoria, ma structure de conseil en IA. Je travaille sur les sujets que je connais bien : RAG, agents IA, NLP, LLMOps.

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Pourquoi faire appel à un consultant IA indépendant à Toulouse

Quand je travaille en freelance, j'essaie de garder les choses simples : pas d'intermédiaire, pas de marge d'agence, pas d'effet tunnel. Vous me parlez directement, et c'est moi qui code derrière. Je pense que sur des projets IA, cette boucle de feedback courte évite beaucoup d'erreurs coûteuses.

C'est aussi un choix de proximité. J'interviens sur site à Toulouse et en Occitanie, avec la flexibilité du remote pour les phases de développement. Toulouse concentre un tissu industriel dense (aéronautique, spatial, assurance, e-commerce, santé), et chaque secteur a ses propres enjeux en matière d'IA. J'essaie de bien comprendre ces contraintes avant de proposer quoi que ce soit : confidentialité des données, intégration aux systèmes legacy, validation métier, souveraineté numérique.

L'écosystème IA toulousain est en pleine expansion : Aerospace Valley fédère des acteurs qui expérimentent l'IA sur des données complexes et sensibles, la French Tech Toulouse soutient des startups qui ont besoin de profils techniques sans embauche longue durée. C'est dans cet environnement que je travaille au quotidien.

Services proposés

Cadrage et faisabilité IA

Avant de coder quoi que ce soit, je prends le temps de comprendre le problème métier. Une à deux semaines pour définir les KPIs, choisir l'approche technique adaptée (RAG, agent, finetuning, extraction) et estimer le budget et les délais de façon réaliste. Beaucoup de projets échouent faute d'un cadrage sérieux, donc c'est une étape sur laquelle j'évite de couper les coins.

Prototypage et POC

Un POC fonctionnel en deux à quatre semaines, sur un sous-ensemble réel de vos données. Pas une démo avec des données fictives : un prototype qui teste les vraies hypothèses sur votre vrai contexte. C'est ce qui permet de décider (investir ou pivoter) avant d'engager un budget de production.

Mise en production

L'intégration aux systèmes existants (API, CRM, ERP, outils internes), la sécurité, le monitoring, les garde-fous pour limiter les hallucinations. Une solution IA qui ne va pas en production ne vaut pas grand-chose. C'est souvent là que les projets s'enlisent, et c'est sur cette phase que j'essaie d'apporter le plus de valeur.

Audit RAG

Vous avez déjà un RAG en place qui ne donne pas les résultats attendus ? Je diagnostique les problèmes (qualité du chunking, stratégie de retrieval, prompt engineering, évaluation) et je propose un plan d'amélioration concret. Voir aussi : les 5 erreurs classiques du RAG et les 4 causes techniques d'échec.

Accompagnement et formation d'équipes data

Si votre équipe monte en compétence sur les LLMs et les agents IA, je peux co-construire avec elle plutôt que de livrer une boîte noire. Ateliers pratiques, revues de code, architecture review : l'objectif est que vos équipes deviennent autonomes sur la solution livrée.

Domaines d'expertise

RAG et moteurs de recherche sémantique

Retrieval hybride (BM25 + vectoriel), reranking, chunking sémantique, évaluation de la qualité des réponses, réduction des hallucinations. C'est le sujet sur lequel je passe le plus de temps en mission, et celui que je connais le mieux. J'ai écrit une série d'articles techniques dessus, notamment sur comment optimiser un RAG et sur le chunking optimal.

Agents IA

Orchestration d'outils, workflows multi-étapes, robustesse en production, garde-fous et validation humaine dans la boucle. La différence entre un agent IA utile et un agent qui part dans tous les sens tient souvent à des choix d'architecture précis. Je les ai appris sur des projets réels, en me trompant pas mal au début.

NLP

Classification de texte, extraction d'entités, résumé automatique, recherche sémantique sur données métier. Des cas d'usage très concrets : triage de tickets, extraction de données structurées depuis des PDF, analyse de contrats.

LLMOps

Monitoring des performances, maîtrise des coûts d'API, sécurité, déploiement et maintenance de modèles en production. Un LLM en prod sans monitoring, c'est une bombe à retardement. Je mets en place les outils pour suivre la dérive, les coûts et la qualité dans le temps.

IA souveraine

Pour les données sensibles ou confidentielles (données spatiales, données de santé, données contractuelles), je déploie des solutions sans sortie de données du périmètre : LLMs souverains (Mistral, Llama, Qwen), hébergement on-premise ou cloud privé européen (Azure EU, OVHcloud). Voir la page d'accueil pour un cas concret sur des données spatiales confidentielles.

Cas d'usage typiques à Toulouse et en Occitanie

BTP et réponse aux appels d'offres

Un acteur du BTP qui répond à des dizaines d'appels d'offres par an passe des heures à rechercher des normes, retrouver des projets passés, rédiger des sections techniques répétitives. Un agent RAG multi-sources automatise ce travail : 83 % de gain de temps mesuré sur un projet réel. Le détail complet de l'architecture est dans l'article RAG dans le BTP : automatiser les appels d'offres.

Assurance et traitement des sinistres

En assurance, la rédaction et le traitement des rapports de sinistre mobilisent des experts pendant des heures pour des tâches largement structurées. L'IA extrait les informations clés, pré-rédige le rapport, et l'expert valide. Résultat mesuré : 80 % de gain de temps sur le traitement. Cas détaillé : IA et rapports de sinistre en assurance.

E-commerce et relation client

Un assistant RAG déployé sur un site e-commerce traite les questions clients courantes (disponibilité, délais, caractéristiques produit) et laisse le service client se concentrer sur les cas complexes. Intégration légère, résultats visibles dès les premières semaines.

Industrie et assistance opérateurs

Sur des chaînes de production, un assistant IA aide les opérateurs à diagnostiquer des erreurs machine en interrogeant la documentation technique. 60 % de temps économisé sur le diagnostic, sans remplacement des techniciens experts.

Modalités d'intervention

Sur site à Toulouse et en Occitanie : je me déplace chez vous pour les phases de cadrage, les ateliers de co-construction et les revues d'avancement. La proximité géographique a une vraie valeur dans les projets complexes : les échanges informels au tableau blanc font souvent avancer plus vite que trois visioconférences.

Remote pour la France entière : les phases de développement et de prototypage se font très bien à distance. Je travaille avec des clients à Paris, Lyon, Bordeaux et ailleurs sans friction.

Régie ou forfait : selon la nature de la mission. Le cadrage se fait généralement en forfait fixe. Le développement en régie (TJM) ou en forfait selon la maturité du périmètre. Le premier échange de cadrage est toujours gratuit.

Pour aller plus loin

Si vous voulez comprendre l'approche technique avant de nous parler, voici les articles les plus utiles :

Questions fréquentes

Intervenez-vous uniquement à Toulouse ?

Non. Je suis basé à Toulouse et j'interviens sur site en Occitanie, mais je travaille avec des entreprises partout en France en remote. Les phases de cadrage et de lancement gagnent à se faire en présentiel. Ensuite, le remote fonctionne très bien.

Quel budget prévoir pour un projet IA ?

Un POC se situe entre 5 k€ et 25 k€ selon la complexité. Une mise en production complète (RAG ou agent IA en conditions réelles) démarre autour de 30 k€. À cela s'ajoutent les coûts d'infrastructure (API LLM, base vectorielle, hébergement), qui restent souvent modestes : quelques centaines à quelques milliers d'euros par mois.

Combien de temps faut-il pour voir des résultats ?

Un POC fonctionnel sur vos données réelles prend deux à quatre semaines. La mise en production ajoute deux à trois mois selon la complexité des intégrations et des exigences de sécurité. Les projets les plus rapides sont ceux où le cadrage initial a été rigoureux.

Comment garantissez-vous la confidentialité des données ?

Plusieurs leviers selon le niveau d'exigence : LLMs souverains hébergés en France ou en Europe (Mistral, Llama, Qwen), déploiement on-premise ou sur cloud privé, anonymisation avant indexation, contrôle d'accès granulaire sur le RAG. Pour les données très sensibles, zéro donnée ne sort du périmètre client.

Quelle différence avec une ESN ou une agence IA ?

Vous échangez directement avec moi, du premier appel jusqu'au déploiement. Pas de chef de projet qui traduit, pas de consultant junior qu'on découvre une fois en production. En contrepartie, je ne prends que quelques missions à la fois : je préfère rester pleinement disponible sur chaque projet plutôt que d'en empiler dix en parallèle. Je ne suis pas l'option adaptée si vous cherchez à mobiliser cent personnes d'un coup.

Travaillons ensemble

Vous avez un cas d'usage à explorer, un projet à cadrer ou simplement des questions sur la faisabilité d'une idée ? Le premier échange est gratuit et sans engagement.

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Page rédigée par Anas Rabhi, Consultant IA & Data Scientist Freelance à Toulouse. Dernière mise à jour : mai 2026.