Service 01

Logiciels intelligents

Logiciels SaaS avec IA intégrée comme composant natif.

Livrables
  • Produit complet : architecture data, UI, API, avec IA agentique comme composant natif
  • Déployé en production (Docker + Scaleway)
  • Suite de tests automatisés (vitest + e2e)
  • Documentation technique et runbook
  • CI/CD opérationnel dès le premier déploiement
Méthode de travail
[phase] discovery
skill(s)grill-me
inputbrief_metier · contraintes_reglementaires · data_sources[]
→scan_processus()
→scoring_faisabilite()
→formalise_spec(brief) → spec_prd
outputspec_prd
[phase] architecture
agent(s)backend-api
inputspec_prd
→graph_design()
→choix_stack()
→decompose_verticales()
outputtech_spec · schema_bdd · verticales[]
[phase] build_vertical (×n)
agent(s)backend-api·ui
skill(s)improve-codebase-architecture
inputverticale_spec
→schema → api_route → ui_component → test
↺if qa.fail(): build.fix(diff); retry()
outputcode_versionne · tests_verts
[phase] security_review
agent(s)security-observability
inputcode_versionne
→owasp_scan()
→dependency_audit()
→secrets_check()
↺if vulnerability.found(): patch(); rerun()
outputrapport_securite · code_durci
[phase] deploy
agent(s)devops
inputartefacts_valides
→github_actions → docker_build → scaleway_push
↺if health_check.fail(): rollback()
outputproduction · monitoring_actif
[phase] ticketing_continu
agent(s)backend-api·ui·devops
skill(s)grill-me
inputfeature_requests[] · bugs[] · user_feedback[]
→create_ticket(request)
→agent_prioritize(tickets[]) → ordered_backlog
→agent_spawn(ticket) → agent.resolve(ticket)
↺grill-me(ticket) → human_review() → if approved: merge_and_deploy()
outputbacklog_priorisé · features_livrées · zero_regression
[phase] iterate
inputlangfuse.traces()
→ab_test_prompts()
→detect_regressions()
→optimize_cost()
outputprompts_optimises · cost_reduced
Stack habituelle

Next.js 16 + React 19

App Router, Server Components, streaming RSC pour les réponses LLM

Prisma + PostgreSQL

ORM typé, migrations versionnées, schéma source de vérité

Claude API (Sonnet / Haiku)

Routing modèle par tâche : Haiku pour la classification, Sonnet pour le raisonnement

LangGraph

Orchestration stateful si le workflow nécessite des cycles ou du human-in-the-loop

Langfuse

Tracing LLM, coût par feature, détection d'anomalies : open source, self-hosted

Docker + Scaleway

Conteneur reproductible, cloud fr-par, RGPD natif

Inputs client
  • Brief métier : ce que le produit doit résoudre, pour qui
  • Accès aux données existantes (API, exports, BDD)
  • Personas utilisateurs et cas d'usage prioritaires
  • Contraintes réglementaires ou techniques (RGPD, SSO, SLA)
Orchestration

Pipeline linéaire avec boucles de correction. L'agent QA renvoie un diff vers l'agent build si un test échoue : la verticale ne passe pas tant que les tests ne sont pas verts. Guardrails sur chaque output critique : l'agent architecture valide le schéma avant que le build commence, l'agent déploiement valide les artefacts avant le push en production. Aucune action irréversible sans validation explicite.

Outputs attendus
  • Code source versionné, prêt pour un handoff équipe
  • Documentation technique complète (README, ADRs, runbook)
  • CI/CD opérationnel avec tests automatisés
  • Dashboard Langfuse configuré (coûts, traces, alertes)
  • Runbook d'incident (pannes, rollback, escalade)
Mesure du ROI
Coût de dev2-3× inférieur vs équipe traditionnelle sur périmètre équivalent
Time-to-marketPremière verticale livrée en 1-2 semaines, pas en 3 mois
Coût IA marginalQuasi nul par feature une fois les prompts optimisés
MaintenanceTests automatisés + CI/CD réduisent les régressions à chaque déploiement
Boucles auto-apprenantes

Traces Langfuse → A/B test prompts. Chaque appel LLM est tracé. On identifie les prompts les plus coûteux et on teste des variantes : moins de tokens, même qualité.

Feedback utilisateur → fine-tuning. Les outputs mal notés alimentent un dataset d'exemples négatifs. Les prompts critiques sont affinés à chaque sprint.

Objectif final

Un produit qui apprend de ses utilisateurs, réduit ses coûts de fonctionnement dans le temps, et est maintenu par une fraction d'équipe. L'IA n'est pas une feature ajoutée après coup : elle est dans l'architecture depuis le premier schéma de données.

Ressources liées

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