Service
Intégration IA et automatisation dans votre produit
J'intègre l'IA dans de vrais produits, pas dans des démos : des assistants qui répondent à partir de vos propres données, des chaînes qui trient et résument le travail entrant, et des agents qui prennent une demande et la mènent jusqu'au bout. Chacun est branché sur votre application existante, avec des limites de coût et un humain dans la boucle là où ça compte.
Ce que je développe
Des assistants qui répondent à vos clients à partir de votre catalogue, votre documentation ou leurs données de compte. Du tri qui lit tickets, emails ou formulaires et les oriente avec un résumé. Des chaînes de génération de contenus produit, d'images et de vidéos. Des agents de développement, comme devAgency, qui transforment une demande en langage courant en code livré.
La stack
Les API Claude et OpenAI, appelées depuis des back-ends Node.js ou Python, avec des réponses en streaming vers un front web ou mobile. De la recherche dans vos propres données pour que les réponses restent fondées, et des sorties structurées pour que l'IA alimente votre système au lieu de produire du simple texte.
Conçu pour la production
Une fonctionnalité IA ne casse pas comme du code classique, donc les garde-fous font partie du développement : limitation de débit, plafonds de coût journaliers, bascule vers un canal humain, et des journaux consultables. Rien de ce qu'écrit une IA n'atteint vos clients ou votre code sans les contrôles que vous choisissez.
Le déroulé d'un projet
On part d'une tâche concrète que vous ou votre équipe faites encore à la main, on la mesure, et on l'automatise en premier. Une fois que ça marche sur de vraies données, on élargit. La facturation est en régie, et la pleine propriété du code sur mesure vous est transférée au paiement final.
Projets dans ce domaine
Boutique Shopify bilingue - marque de mobilier d'extérieur
Boutique Shopify sur mesure, développée de zéro pour une marque israélienne de mobilier d'extérieur : aucun template, aucun page builder, juste un thème Liquid (Online Store 2.0) écrit à la main, entièrement bilingue hébreu/anglais avec un vrai RTL, et un catalogue de 141 produits migré derrière 209 redirections SEO. Chaque produit existe en deux directions artistiques (packshot studio et scène de vie méditerranéenne, 282 images générées par IA et curées à la main), permutables sur tout le site depuis un seul bouton d'en-tête qui suit le visiteur sur les cartes, les fiches produit, la vidéo hero et la recherche. Un conseiller d'achat IA répond aux questions de dimensions, de matériaux et de composition sur le catalogue réel dans les deux langues, en streaming, protégé par une limitation de débit durable, un plafond de coûts quotidien et un repli WhatsApp. Complété par un audit d'accessibilité IS 5568, des données structurées, une recherche prédictive et un budget de performance. Livré de A à Z, mais le client a mis le lancement en pause : la boutique n'a jamais ouvert au public et rien n'y a jamais été commandable. Ce que vous voyez ici, c'est le build fini, pas un magasin.
Fixhos
Plateforme de gestion de tickets IA pour l'hôtellerie qui automatise le traitement des demandes des voyageurs pour les hôtels sur Airbnb et Booking.com. Réception multi-canal (WhatsApp, email, Booking, Airbnb), classification et priorisation automatiques des tickets, escalade selon SLA, coordination du personnel via WhatsApp, email et appels vocaux, marketplace de techniciens vérifiés avec validation de devis, et tableau de bord opérationnel en temps réel.
Fashnable
Essayage virtuel par IA pour les boutiques en ligne : déposez une photo de vêtement à plat et obtenez une vidéo réaliste d'un mannequin IA portant l'article. L'application génère un visuel sur mannequin, avec choix du genre, de l'âge, de la morphologie, de l'origine et du décor, plus des références optionnelles de visage et d'arrière-plan, puis l'anime, remplaçant des séances photo coûteuses. Conçu comme un SaaS complet : authentification sur invitation, système de crédits, génération asynchrone via Cloud Tasks, stockage durable Firestore + Cloud Storage, et facturation Polar (packs de crédits et abonnements).
Brollwise
Éditeur vidéo IA pour les vidéos face caméra : déposez une vidéo brute et faites-la passer par six étapes, chacune avec une validation humaine, jusqu'à une vidéo finie avec sous-titres stylisés et plans de coupe. WhisperX la transcrit avec un minutage au mot près dans une transcription modifiable, exportable en .txt, les silences peuvent être coupés automatiquement, et les sous-titres existent en quatre styles (Classic, MrBeast, Hormozi, Clean) avec un mode karaoké optionnel qui fait ressortir chaque mot au moment où il est prononcé. Claude lit la transcription et le contexte du projet, choisit les mots à mettre en valeur et prévoit un plan de coupe toutes les 5 à 8 secondes, avec vos propres images de référence quand elles collent et des images générées par Flux sinon, et chaque plan s'ajuste avec une simple consigne écrite. FFmpeg assemble le rendu final. Hébergé sur Cloud Run derrière une connexion Firebase sur invitation, avec upload direct du navigateur vers Cloud Storage, les clés API de chaque utilisateur mémorisées dans Firestore et un historique des coûts par session. Né d'un fork du projet open-source ButterCut.
Snapstems
Séparateur de pistes par IA en SaaS payant : déposez un morceau et obtenez des stems propres de voix, batterie, basse et autres, avec les préréglages 4 pistes, 6 pistes (guitare et piano en plus), haute qualité et karaoké, en mp3, wav ou flac, à écouter dans le navigateur ou à télécharger en zip. L'audio part directement du navigateur vers Cloud Storage via des sessions signées reprenables, donc les gros fichiers contournent le serveur ; la séparation tourne sur Demucs hébergé par Replicate, et un webhook signé termine le travail au lieu d'une file de tâches, si bien que le service Cloud Run reste inactif pendant que le modèle travaille. Les crédits vivent dans un registre Firestore, avec 3 séparations gratuites après vérification de l'e-mail, des packs et des abonnements mensuels vendus via Polar, la gestion des remboursements et un outil de réconciliation. Vérification d'e-mail maison, interface en 10 langues et page compte et facturation. Backend en bibliothèque standard Python uniquement, sans framework.
Hostaluego
Moteur de prospection pour un concessionnaire qui vend et loue des copieurs et de la télécom aux entreprises et aux acheteurs publics français. Dans ce métier, le seul vrai déclencheur d'achat est la fin d'un contrat, donc l'application chasse le bon moment, pas la bonne formule : elle puise les entreprises dans l'annuaire public de l'État et repère les événements datés comme un transfert de siège, lit les données de la commande publique (DECP) pour trouver les contrats de copieurs et de télécom qui arrivent à échéance, et note chaque lead sur 100, avec le détail du calcul sous chaque note. Les notes sont recalculées à chaque lecture, pèsent la nature de l'événement et la distance au département de base du secteur, et les leads anciens ou peu qualifiés sortent de la liste pour que la Prospection se renouvelle d'elle-même. Chaque lead qualifié est vérifié sur Google Places, et seuls ceux qui ont un numéro français joignable sont gardés. Sur chaque lead, Claude rédige une fiche d'appel, le « Déballe » : pourquoi maintenant, ce qu'on sait avec sa source, un volume d'impression mensuel estimé et une accroche téléphonique prête, sans jamais confondre une société de location financière titulaire du contrat avec un concessionnaire concurrent. Les leads passent dans un CRM intégré avec relances, liste d'appels du jour, planning et tableau de bord, où chaque contact porte sa fin de contrat déclarée (notée et planifiée) et la raison d'un lead perdu, et un appel enregistré sur haut-parleur est transcrit par Google Speech-to-Text puis transformé en compte-rendu par Claude. Aussi : des territoires par secteur, un import de fichier clients (CSV ou Excel) qui écarte les clients existants, un espace admin avec une limite de leads par jour et par utilisateur et un mode « voir en tant que » en lecture seule, et une page de coûts qui suit chaque appel d'API payant. Next.js sur Firebase App Hosting avec Firestore, une page d'accueil publique et une connexion sur invitation, interface en français.
Questions
- Quel modèle d'IA utilisez-vous ?
- Ça dépend de la tâche. Je travaille surtout avec Claude d'Anthropic et les modèles d'OpenAI, et je garde l'intégration assez simple pour changer de fournisseur si les prix ou la qualité évoluent.
- Mes données servent-elles à entraîner les modèles ?
- Le trafic API professionnel relève des conditions API du fournisseur, différentes de celles des applications de chat grand public. Je vérifie les conditions en vigueur pour votre cas et je laisse les données sensibles hors des prompts quand elles ne sont pas nécessaires.
- Comment gardez-vous les coûts IA sous contrôle ?
- J'intègre des limites d'usage et un plafond de coût journalier dans la fonctionnalité elle-même, et je choisis le plus petit modèle qui fait bien le travail.
Vous voulez la même chose ?
Dites-moi ce que vous construisez, ou ce que vous faites encore à la main, et je vous dirai comment je m'y prendrais. Sans engagement.