Go · TypeScript · intégration IA · open source
Je conçois des applications web, j’audite les existants et j’intègre l’IA à vos outils lorsque cela apporte un résultat mesurable.
Cadrer
Le besoin et les contraintes
Construire
Le périmètre vraiment utile
Transmettre
Une base documentée et maintenable
Développement personnalisé
Pour partir d’un besoin concret et obtenir un produit utilisable.
Audit & feuille de route
Pour savoir quoi améliorer, dans quel ordre et avec quel niveau de risque.
IA, agents & MCP
Pour passer d’un chatbot isolé à un assistant utile et contrôlable.
Automatisation & mise en production
Pour réduire les manipulations manuelles et garder la maîtrise en production.
Quatre portes d’entrée, selon votre niveau de maturité et le résultat attendu.
Développement personnalisé
Construire un produit web adapté à vos utilisateurs, de l’interface à l’API, avec une base de code claire et évolutive.
Audit & feuille de route
Évaluer un produit, un processus ou une idée IA avant d’engager du développement et des coûts d’infrastructure.
IA, agents & MCP
Configurer et intégrer des assistants qui utilisent votre contexte et vos systèmes avec des droits explicites.
Automatisation & mise en production
Automatiser les tâches répétitives et transformer un prototype en service documenté, sécurisé et maintenable.
Une intervention claire, avec les bonnes limites et un résultat vérifiable.
01 / Livrable
Le périmètre, les critères de validation et la prochaine étape sont posés avant de commencer.
02 / Accès
Les sources, outils et permissions nécessaires sont définis avant toute intégration.
03 / Transmission
Le code, les choix et les consignes utiles restent compréhensibles après la livraison.
L’IA intervient lorsqu’elle simplifie réellement un processus, une recherche ou une décision.
Retrouver une information fiable dans vos procédures, tickets ou bases internes avec des sources visibles.
Relier formulaires, CRM, messagerie et bases pour supprimer les ressaisies et les tâches répétitives.
Donner à un agent un accès limité à vos APIs ou outils via MCP, avec des règles et des tests explicites.
Conserver les données sensibles dans un environnement maîtrisé et choisir le modèle — local, Mistral ou API — selon le besoin.
Comprendre le processus, les utilisateurs et le résultat attendu.
Choisir une architecture proportionnée aux données et aux contraintes.
Livrer un périmètre testable, documenté et utile rapidement.
Déployer progressivement, mesurer et laisser une base maintenable.
Si le besoin ou l’existant est encore flou, commencez par un audit. Si le périmètre est déjà défini, le développement personnalisé est le bon format. Pour connecter un agent à vos outils, choisissez l’intégration IA/MCP.
L’audit produit un état des lieux et une feuille de route sans engager immédiatement la réalisation. Le développement couvre ensuite la conception, le code, les tests et la livraison du périmètre retenu.
Il s’agit de configurer les connexions, les sources, les droits et les tests qui permettent à un agent d’utiliser vos outils. Ce n’est pas une promesse de modèle entraîné sur mesure : on privilégie l’intégration et l’évaluation du résultat.
Pas nécessairement. Les options locales, hybrides ou cloud sont comparées selon la sensibilité des données, les performances attendues, le budget et les contraintes d’exploitation.
Les flux de données, les accès et le niveau de risque du cas d’usage sont examinés dès la conception. Une validation juridique ou réglementaire indépendante reste nécessaire lorsque le contexte l’exige.
Un projet en tête ?
