100+ projets livrés depuis 2020

Des projets livrés,
des chiffres vérifiables.

Huit cas concrets : le contexte, ce qu'on a livré, les résultats mesurés. Noms de clients anonymisés sur demande, métriques vérifiables sur simple demande.

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Projets livrés depuis 2020
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Clients accompagnés
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Années d'expertise tech
4–8 sem.
Délai de livraison V1

Case Studies

F Fidelatoo en ligne · IA active Bonjour, j'ai combien de points fidélité ? 10:42 Bonjour Marie ! 👋 Vous avez 247 points, soit 24,70€ à dépenser. 10:42 ✓✓ DB PostgreSQL · lecture seule Solde client identifié via RAG 85% de tickets auto · Réponse en 3s RAG · n8n · WhatsApp Business
Case Study • Chatbot IA RAG • n8n

Chatbot WhatsApp avec RAG et PostgreSQL

Problématique

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.

Solution

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.

  • Architecture RAG Python avec embeddings
  • Vector database pour recherche sémantique
  • n8n pour workflows conditionnels
  • PostgreSQL en lecture seule

Résultats

85%
Questions auto
-90%
Temps réponse
Case Study • Plateforme IA n8n • LLM

No-Prompt : Gestion IA sans Code pour Fidelatoo

Problématique

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.

Solution

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.

  • Stack n8n self-hosted
  • Prompt engineering automatisé
  • Évaluation continue des performances
  • Interface de gestion simplifiée

Résultats

-80%
Temps gestion
ROI+
Dès mois 1
✓ OBJECTIF BUSINESS "Relancer un client inactif depuis 21 jours avec son offre préférée" PROMPT AUTO-GÉNÉRÉ & OPTIMISÉ You are a friendly loyalty assistant. Goal: re-engage inactive customer X... Tone: warm, French, mention top-3 prefs. QUALITÉ 94% CONVERSION +18% AUTO-CORRECTION ACTIVE
⚓ A ♥ ♥ A ♥ K ♠ ♠ K ♠ Q ♦ ♦ Q ♦ ♣ FULL HOUSE · TIR COULÉ ⚓
Case Study • Gaming Svelte • IA Générative

Refonte Jeu Poker Naval en 1 Semaine

Problématique

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.

Solution

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.

  • IA générative (Gemini, Cursor, Claude)
  • Svelte pour performance
  • Architecture monolithique optimisée
  • WebSockets temps réel

Résultats

1 semaine
Livraison
100%
Fonctionnel
Case Study • E-commerce Next.js • ML

V1 E-commerce avec IA de Recommandation

Problématique

Lancement rapide d'une marketplace avec recommandations personnalisées. Besoin d'augmenter la conversion et d'avoir une stack moderne et scalable.

Solution

V1 Next.js + TypeScript avec système de recommandation ML basé sur comportement utilisateur. Intégration Stripe complète et architecture cloud-native pour scalabilité.

  • Next.js + TypeScript
  • Système de recommandation ML
  • Paiement Stripe intégré
  • Architecture cloud-native

Résultats

+40%
Conversion
10k
Utilisateurs M1
Maison Olia ♡ Panier 3 Cosmétiques bio & artisanaux 30 artisans · livraison en France 🌿 24€ 🌸 38€ 🤖 RECO IA POUR VOUS ✨ 42€ +40% de conversion grâce à la reco ML Inspiré de votre dernier achat
T Trovo Support · IA en ligne Comment paramétrer un nouveau type de congé ? 10:23 Voici la procédure (basée sur votre doc) : 1. Allez dans Paramètres → Congés 2. Cliquez sur "Nouveau type de congé" 3. Définissez nom, durée, règles 📄 Source : Guide admin · §3.4 ✓ Ticket résolu en 30 secondes 85% des tickets niveau 1 traités automatiquement
Case Study • SaaS B2B RAG • Pinecone

Automatisation Support Client avec RAG

Problématique

Volume élevé de tickets support niveau 1. Temps de réponse trop long (4h en moyenne). Besoin d'automatiser sans perdre en qualité de réponse.

Solution

Architecture RAG Python avec Pinecone. Intégration Zendesk pour traitement automatique des tickets. Vector database avec documentation produit. LLM pour génération de réponses contextuelles.

  • Architecture RAG Python
  • Vector Database (Pinecone)
  • Intégration Zendesk
  • LLM pour réponses contextuelles

Résultats

85%
Tickets auto
-95%
Temps (4h→30s)
PME B2B · Paris
Case Study · Agent IA MCP · Claude · HubSpot

Agent IA commercial connecté au CRM via MCP

Problématique

Équipe commerciale de 12 personnes noyée sous la saisie CRM. 40 % du temps perdu à mettre à jour HubSpot après chaque appel. Retards de relance, pipeline flou, decisions sans data.

Solution

Agent IA autonome connecté à HubSpot, Gmail et Google Meet via serveurs MCP. L'agent écoute les appels, met à jour le CRM, déclenche les relances et alerte le manager sur les deals qui stagnent.

  • Agent IA autonome (Claude + outils MCP)
  • Serveurs MCP custom (HubSpot, Gmail, Meet)
  • Transcription appels & synthèse hebdo
  • Conforme RGPD, hébergement souverain

Résultats

+12h
Par commercial/semaine
+28%
Taux de relance
Case Study · Automatisation OCR · LLM · Sage

Automatisation facturation fournisseurs (PME industrielle)

Problématique

2 comptables internes saturées par la saisie manuelle de 800 factures fournisseurs mensuelles. Erreurs récurrentes, retards de paiement, relances fournisseurs chronophages, zéro visibilité sur les achats.

Solution

Pipeline OCR + LLM avec extraction structurée des factures (mono- ou multi-pages), rapprochement automatique avec les bons de commande, injection dans Sage et tableau de bord dépenses en temps réel.

  • Pipeline OCR + GPT-4 Vision
  • Extraction structurée JSON + validation
  • Intégration Sage Comptabilité
  • Tableau de bord achats temps réel

Résultats

-85%
Temps de saisie
0 erreur
Depuis 6 mois
PME industrie · Lyon
Case Study • Audit & Refonte AWS • Microservices

Refonte Plateforme Legacy → Microservices

Problématique

Application monolithique legacy difficile à maintenir. Coûts infrastructure élevés. Besoin de scalabilité et modernisation sans interruption de service.

Solution

Audit technique complet (sécurité, performance, architecture). Migration vers architecture microservices. Déploiement cloud AWS avec CI/CD automatisé. Migration zéro downtime.

  • Audit sécurité et performance
  • Migration vers microservices
  • Déploiement sur AWS
  • CI/CD automatisé

Résultats

-60%
Coûts infra
x5
Scalabilité
Logipro · Migration zéro downtime AVANT · Monolithe PHP · MySQL · 6 serveurs 18 k€/mois 8 mois Strangler Pattern APRÈS · Microservices AWS auth project billing user tasks media notify stats audit API Gateway · K8s · AWS 7 k€/mois (-60%) · x5 capacité
2 créneaux en juin 2026

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