Des projets concrets avec des résultats mesurables. Découvrez nos réalisations en chatbot IA, architecture RAG, MVP développement, et refonte technique.
Automatiser le support client sur WhatsApp avec deux types d'utilisateurs : clients identifiés (accès aux données de leur commerce) et prospects (FAQ générale). Besoin d'intégration transparente avec la base de données existante.
Chatbot WhatsApp intelligent avec identification automatique. Architecture RAG connectée à PostgreSQL (lecture seule) pour les clients identifiés. Pour les non-clients, réponses basées sur FAQ via recherche sémantique. Orchestration des workflows via n8n.
Agent WhatsApp IA qui sortait de route régulièrement. Gestion manuelle des prompts trop technique pour équipe non-tech. Perte de temps sur la correction des prompts. Besoin de contrôle business sans devenir ingénieur.
Plateforme No-Prompt permettant de définir des objectifs business en langage naturel. L'IA traduit automatiquement en prompts optimisés, s'auto-évalue, s'auto-corrige et propose des optimisations. Interface simple pour valider les règles business.
Jeu existant avec code vide mais architecture solide. Besoin de refonte complète des écrans et fonctionnalités en 1 semaine. Intégration paiement et temps réel nécessaire pour affrontements entre joueurs.
Design des écrans avec Gemini (mode Canvas), finalisation UI/UX avec Cursor, développement complet avec Claude. Stack Svelte : front, API et back-office en monolithique. Intégration Stripe et WebSockets pour temps réel.
Lancement rapide d'une marketplace avec recommandations personnalisées. Besoin d'augmenter la conversion et d'avoir une stack moderne et scalable.
MVP Next.js + TypeScript avec système de recommandation ML basé sur comportement utilisateur. Intégration Stripe complète et architecture cloud-native pour scalabilité.
Volume élevé de tickets support niveau 1. Temps de réponse trop long (4h en moyenne). Besoin d'automatiser sans perdre en qualité de réponse.
Architecture RAG Python avec Pinecone. Intégration Zendesk pour traitement automatique des tickets. Vector database avec documentation produit. LLM pour génération de réponses contextuelles.
Application monolithique legacy difficile à maintenir. Coûts infrastructure élevés. Besoin de scalabilité et modernisation sans interruption de service.
Audit technique complet (sécurité, performance, architecture). Migration vers architecture microservices. Déploiement cloud AWS avec CI/CD automatisé. Migration zéro downtime.
Discutons de votre vision et transformons-la en réalité avec des résultats mesurables.
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