Créer un produit IA natif
Un produit pensé pour l'IA, dès le départ.
Nous vous aidons à créer des produits conçus dès l'origine pour tirer parti de l'intelligence artificielle.
Notre méthode
De la spécification à la maintenance, l'IA intégrée à chaque étape.
Cadrage et cahier des charges
Identification des contraintes business, de la cible, du marché, des besoins. Rédaction d'un cahier des charges qui aligne toutes les parties prenantes.
Choix de la technologie
Recherche de l'état de l'art sur les technologies existantes (LLM, NLP, OCR…) pour proposer la stack la plus adaptée à votre situation.
Développement du produit
Méthodologie agile, priorité aux fonctionnalités qui maximisent la valeur — mobile ou web, toujours centré utilisateur.
Maintenance et itérations
Maintien en condition opérationnelle, analyse de l'efficacité auprès des utilisateurs, recommandations d'amélioration continues.
Notre approche MVP
Pour minimiser votre time-to-market.
Vous êtes un entrepreneur avec une idée de produit ? Une entreprise ou un grand groupe désireux de lancer une nouvelle offre ? Nous vous aidons à développer et lancer votre MVP en quelques semaines.
L'objectif est de recueillir rapidement les retours de vos utilisateurs pour adapter votre produit à leurs besoins — tout en réduisant les coûts de développement grâce à une méthode spécifique.
Les technologies utilisées
Cloud
Front-end
Backend / Android
Base de données
Performance
MobileNos succès clients
On construit nos propres produits. C'est pour ça qu'on sait construire les vôtres.
Concevoir un produit IA natif, c'est partir de la capacité du modèle pour redéfinir l'expérience — pas saupoudrer un chatbot sur un produit existant. On accompagne fondateurs et équipes produit qui veulent construire quelque chose qui n'existerait pas sans LLM : agent autonome, assistant métier, copilote vertical. Si l'IA n'est qu'une feature, le service Intégration IA est plus pertinent. Ici, on parle de produits où la qualité du modèle conditionne la valeur.
Cas d'usage typiques
Copilote métier vertical
Assistant spécialisé legal, médical, comptable — avec base documentaire propriétaire, vocabulaire métier et workflows intégrés.
Agent autonome
Agent qui orchestre plusieurs outils (CRM, API, scraper) pour exécuter une tâche complexe de bout en bout (qualification lead, génération de rapport).
Plateforme génératrice
Produit dont la valeur est de générer un livrable structuré : pitch deck, dossier de subvention, fiche produit, contrat.
Notre méthode en bref
On démarre par un atelier de cadrage produit centré sur l'évaluation : quelle est la 'good answer' que le modèle doit produire ? On construit un set d'évaluation (50-200 cas) avant le premier prompt — c'est ce qui pilote toute l'itération. Ensuite : prototype en 2-3 semaines avec Claude/GPT, mesure qualité/coût, raffinement (prompts, RAG, fine-tuning ciblé), puis mise en production avec observabilité. La méthode est différente du dev classique : c'est un produit dont on doit prouver la qualité statistiquement, pas juste fonctionnellement.
Stack & technologies
LLM : Claude 4 Opus / Sonnet en priorité pour qualité de raisonnement, GPT-4o / o1 pour outils, Mistral pour contraintes Europe. Self-hosted (Llama 3.3, Qwen 2.5) quand RGPD strict. Orchestration : LangGraph, Mastra. Évaluations : Braintrust, LangSmith, Promptfoo. Front : React + Vercel AI SDK avec streaming. Vector DB : pgvector ou Qdrant.
// Moriarty (2 000+ aides publiques indexées) et The Patch (simulateur d'entretien IA) — deux produits IA natifs livrés en 2024
Questions fréquentes
Faut-il fine-tuner le modèle ?+
Rarement avant d'avoir épuisé prompt engineering + RAG. Le fine-tuning a un sens quand vous avez 1000+ exemples annotés, un format de sortie très spécifique, ou un besoin de réduire les coûts à grande échelle. On le recommande explicitement quand c'est le bon outil — pas par défaut.
Comment on protège la PI sur les prompts et la base de connaissances ?+
Les prompts vivent dans votre repo, pas chez l'éditeur LLM. Les API Anthropic, OpenAI et Mistral garantissent par défaut qu'aucune donnée client ne sert à l'entraînement. Pour les cas RGPD sensibles (santé, juridique nominatif), on bascule sur AWS Bedrock ou self-hosted.
Vous proposez des modèles 100% open-source ?+
Oui — déploiement Llama 3.3, Qwen 2.5 ou Mistral Small via Together AI, Replicate ou infrastructure dédiée AWS/Scaleway. Performant pour l'extraction et la classification, parfois en deçà de Claude/GPT sur le raisonnement complexe. On benchmark à chaque projet.
Combien de temps avant de mesurer la qualité ?+
Le set d'évaluation est construit avant le code. Dès la fin de la semaine 2, vous avez un score qualité automatisé qui se met à jour à chaque déploiement. C'est le contraire d'un produit traditionnel où on découvre les bugs en prod.
Vous avez un projet ?
Rien ne vaut une conversation pour élaborer ensemble les solutions adaptées.