Pourquoi un consultant spécialisé Claude
La plupart des consultants IA sont des généralistes LLM. Ils ont découvert le mot "Claude" le mois dernier. Claude a des forces spécifiques : contexte long (jusqu'à 1M tokens), tool use natif, Claude Code pour les équipes tech, Agent SDK pour construire des agents robustes, MCP pour connecter vos outils internes.
Un généraliste ne saura pas quand choisir Claude plutôt que GPT, comment configurer le prompt caching pour diviser vos coûts API par trois, ou quand l'Agent SDK est justifié versus un simple workflow de prompts.
Pas un problème de technologie. Un problème de méthode.
Pour votre entreprise
Intégration Claude API dans vos outils
Chatbots internes branchés sur votre documentation (RAG), connexion CRM / Notion / Slack, automatisation de tâches répétitives via API + n8n. Je choisis Claude quand c'est pertinent, un autre modèle quand ça l'est davantage.
Audit et roadmap Claude
Je cartographie vos process et données, identifie les use cases à fort ROI, estime le budget et l'ordre d'implémentation. Livrable clair : quoi faire, dans quel ordre, pour combien. Si Claude n'est pas la bonne réponse, je vous le dis avant de facturer une ligne.
Conformité et données
Où tournent vos données, Claude for Work versus API directe, options de non-training, résidence des données via les workspaces régionaux Anthropic. On définit ensemble les règles de confidentialité avant de commencer.
Pour vos équipes tech
Agent SDK & construction d'agents
Quand l'Agent SDK est justifié versus un simple workflow de prompts. Architecture, gestion de la mémoire, sub-agents, skills, outils custom. Je conçois des agents qui tiennent la charge en prod, pas des démos qui cassent au premier edge case.
Claude Code pour vos devs
Déploiement en équipe : hooks, commandes slash custom, serveurs MCP, workflows de revue de PR et de génération de tests. Formation hands-on pour que vos devs soient productifs dès la première semaine.
MCP servers & tool use
Concevoir et déployer des serveurs MCP custom pour connecter Claude à votre stack interne (base métier, docs privées, outils internes). Authentification, permissions, observabilité. Protocole ouvert, pas de vendor lock-in.
Claude brille sur le contexte long (lire un gros repo, analyser un contrat de 200 pages) et sur les tâches agentiques longues (Claude Code tient la route sur des sessions de 4 à 8 heures quand GPT dérive). Le prompt caching d'Anthropic réduit les coûts de 60 à 90% sur les prompts répétés.
GPT reste meilleur sur la vision, souvent moins cher sur les petits prompts, et a un écosystème tiers plus large. Ce n'est pas "Claude toujours" — c'est "savoir quand Claude".
Stack
Stack live & preuves
Je vis dans l'écosystème Claude au quotidien. Quelques projets publics :
- TodoAI — App de gestion de tâches où Claude décompose et exécute les tâches en autonomie. Usage Agent SDK + MCP.
- Eaight — Navigateur IA-native avec serveur MCP intégré. Claude Code peut voir et piloter le navigateur.
- llm-cost-profiler — Profiler Python pour tracker les coûts API Anthropic et OpenAI. Pertinence directe pour les équipes qui passent en production.
Comment ça se passe
Questions fréquentes
Claude excelle sur le contexte long et les tâches agentiques qui durent (Claude Code sur plusieurs heures, agents qui doivent raisonner sur de gros corpus). Le prompt caching réduit drastiquement les coûts de prompts répétés. GPT reste souvent meilleur sur la vision et moins cher sur les petits prompts. Le bon choix dépend du cas d'usage — on en discute avant de coder quoi que ce soit.
Toutes. PME, ETI, startups. La question n'est pas la taille mais la pertinence du use case. Une PME de 15 personnes avec un process de support client répétitif peut tirer plus de valeur de Claude qu'un grand groupe qui veut "faire de l'IA" pour cocher une case.
TJM entre 500 et 900 € selon la complexité. POC type : 5 à 15 k€ sur 2 à 4 semaines. Audit de cadrage : quelques jours. L'échange initial de 30 minutes est gratuit, il sert à cadrer le besoin et estimer si le projet vaut l'investissement. Je facture au jour ou au projet, selon ce qui a le plus de sens. Si je pense que le ROI ne sera pas au rendez-vous, je vous le dis avant de commencer.
Par défaut, les appels à l'API Claude transitent par Anthropic, mais vos données ne sont pas utilisées pour entraîner les modèles (option "no training" activable). On peut aussi utiliser Claude via AWS Bedrock ou Google Vertex pour garder les données dans votre cloud. On définit ensemble les règles avant de coder.
Oui. Via l'API, via des serveurs MCP (protocole ouvert d'Anthropic), ou via n8n. Presque tout outil moderne avec une API peut être connecté à Claude. Pour les outils internes custom, on écrit un serveur MCP dédié.
Claude Code est l'outil en ligne de commande d'Anthropic pour les devs : lit votre code, édite des fichiers, lance des commandes, tout avec Claude en moteur. Utile si vos équipes tech passent du temps sur du code répétitif (tests, refactors, revues de PR). Pas utile pour les équipes non-techniques.
Un prompt simple suffit pour 80% des cas (transformation de texte, classification, extraction). L'Agent SDK devient justifié quand vous avez besoin : mémoire longue, multi-étapes avec feedback, appels d'outils chaînés, sub-agents spécialisés. Si vous ne savez pas, on commence simple et on monte en complexité seulement si nécessaire.
2 à 3 semaines pour un POC sur un cas bien défini. Pas de tunnel de développement de six mois avant de voir un résultat. Si au bout de 3 semaines ça ne convainc pas, on arrête — vous n'aurez perdu qu'une petite enveloppe, pas une année.