Développement d'applications IA sur mesure
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Développement

Applications IA sur mesure qui créent de la valeur

Des applications métier intelligentes qui apprennent, s'adaptent et créent de la valeur en continu. De l'idée au déploiement, nous construisons le produit digital de demain.

72%
entreprises avec IA en production 2024
3x
plus rapide qu'un dev traditionnel
Problématiques

Les défis que nous résolvons

Des problèmes que nous avons résolus pour plus de 150 clients.

Applications obsolètes

Vos outils internes ne répondent plus aux besoins de vos équipes ni aux attentes clients.

Nous reconstruisons ou modernisons votre application avec une architecture IA-native : recommandations, prédictions, NLP intégrés dès le départ.

Pas d'intelligence intégrée

Vos applications accumulent des données mais n'en tirent aucune valeur prédictive ou prescriptive.

Nous greffons des couches IA sur vos données existantes : moteurs de recommandation, scoring, détection d'anomalies, résumés automatiques.

Time-to-market trop long

Le développement classique prend 6-12 mois pour livrer une V1, trop lent pour votre marché.

Notre approche composant-first et notre stack IA préconfigurée nous permettent de livrer une V1 fonctionnelle en 8-10 semaines.

Expérience utilisateur médiocre

Des interfaces complexes freinent l'adoption et réduisent la productivité de vos équipes.

Design centré utilisateur, ateliers UX, prototypage itératif : nous livrons des interfaces que vos équipes adoptent naturellement.

Méthodologie

Notre approche technique

De la discovery au déploiement en 10 semaines.

01
Semaines 1-2

Discovery & specs

Ateliers utilisateurs, définition du MVP, architecture technique, choix du stack IA optimal pour votre cas d'usage.

MiroNotionFigma
02
Semaine 3

Design & prototypage

UX/UI wireframes, maquettes interactives haute-fidélité, validation des parcours clés avec vos utilisateurs réels.

FigmaStorybookMaze
03
Semaines 4-7

Développement IA core

Entraînement ou intégration des modèles IA, développement backend, exposition API RESTful ou GraphQL.

PythonFastAPIOpenAIClaude
04
Semaines 6-9

Frontend & intégrations

Interface utilisateur responsive, intégration des services tiers, tests end-to-end automatisés.

Next.jsTypeScriptTailwind
05
Semaine 10

Déploiement & suivi

Mise en production, monitoring des modèles IA, boucle de feedback, optimisation des performances.

VercelAWSDatadog
Stack

Technologies maîtrisées

Frontend

Next.jsReactTypeScriptTailwind CSS

Backend & IA

PythonFastAPIOpenAI APIAnthropic Claude

Données

PostgreSQLSupabaseTensorFlowPinecone

Infrastructure

VercelAWSDockerGitHub Actions
Impact

Résultats mesurables

3x
Plus rapide que le dev traditionnel
V1 livrée en 8-10 semaines vs 6-12 mois
98%
Taux d'adoption utilisateurs
grâce à notre approche UX-first
150+
Applications livrées
en production chez nos clients
Cas clientCabinet RH — 80 collaborateurs
Défi

Analyse manuelle de 500+ CVs par semaine, scoring subjectif, perte de candidats qualifiés dans la masse.

Solution

Application Next.js avec pipeline IA : parsing automatique des CVs, scoring multi-critères via GPT-4o, matching avec les postes ouverts, tableau de bord recruteur.

Résultat

Temps d'analyse réduit de 40h à 4h par semaine. Qualité du matching +65%. ROI atteint en 6 semaines.

Données 2024–2025

Le marché en chiffres

72% des entreprises Fortune 500 ont déjà intégré l'IA dans leurs applications en production

Source: McKinsey / Gartner / IDC 2024
$407Md
Marché du dev IA 2027
3,5x
Plus rapide avec IA vs dev traditionnel
72%
Entreprises avec IA en prod (2024)
$900K
Économies moyennes par application IA vs développement classique

Impact de l'IA sur le time-to-market

Réduction délai livraison
68%
Réduction bugs en prod
45%
Amélioration UX score
52%
Adoption utilisateurs
73%
Réduction coût maintenance
41%
FAQ

Questions fréquentes

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