éditeurs saas · fonctionnalités ia

Des fonctionnalités IA que vos clients utilisent vraiment.

Assistant intégré, recherche en langage naturel, extraction de documents, génération de contenus : on conçoit et on livre les fonctionnalités IA de votre produit avec votre équipe, avec des evals, des garde-fous et un coût par utilisateur maîtrisé.

Parler de mon casPrix : 10 000 à 20 000 €
  • qualité testée sur vos cas avant la mise en service
  • coût de l'IA refacturé sans marge
  • code et documentation à vous
le constat

Ce qui coince aujourd'hui

  • ~Vos clients et vos concurrents parlent d'IA, votre feuille de route n'a pas la capacité de suivre
  • ~Un prototype IA qui impressionne en démo et déçoit sur les vrais comptes
  • ~Une facture LLM imprévisible qui menace la marge
  • ~Des exigences clients sur la confidentialité et l'hébergement

L'IA vit dans votre produit, pas à côté.

Dans votre code, votre interface et votre chaîne de déploiement, avec votre équipe : vos clients l'utilisent sans changer d'outil.

ce que fait l'agent

Concrètement, en production

01

Choisir les bonnes fonctionnalités

Celles qui servent vos utilisateurs et votre modèle économique, priorisées selon leur usage et leur coût.

02

Construire dans votre produit

Dans votre code, votre stack et votre CI, avec votre équipe, qui garde la maîtrise de ce qui est livré.

03

Évaluer et durcir

Jeux de test par cas client (Promptfoo ou DeepEval dans votre CI), garde-fous, isolation des données entre clients (multi-tenant).

04

Maîtriser le coût

Choix et routage des modèles (GPT, Claude, Gemini, Mistral), cache, quotas par client, suivi dans Langfuse : un coût par utilisateur compatible avec votre prix.

ce qu'on mesure

La qualité, mesurée sur vos cas réels

  • ✓qualité par fonctionnalité sur cas réels
  • ✓adoption par vos utilisateurs
  • ✓coût par utilisateur
  • ✓latence
garde-fous

Ce qui est verrouillé

  • !isolation des données entre clients testée à chaque version : index, cache et contexte cloisonnés par compte
  • !aucune donnée client pour entraîner un modèle
  • !quotas et budgets par compte
  • !option hébergement européen
intégrations

Branché sur vos outils

votre stackvotre CI/CDOpenAIAnthropicMistralGeminiAzure OpenAIAmazon Bedrockmodèles open sourcepgvectorMCPLangfuse
le parcours éditeur

Du cadrage à la fonctionnalité en production

01 · sous 5 jours

Cadrage, offert

Fonctionnalités à fort usage, coût par utilisateur et par plan tarifaire, architecture multi-clients, critères de qualité. Proposition chiffrée ferme.

02 · cycles de 2 semaines

Construction avec votre équipe

10 000 à 20 000 €

Le plus souvent, pour une première fonctionnalité en deux cycles. Un lead technique IA et deux développeurs dans vos dépôts, aux côtés des vôtres, un livrable testé et une démo à chaque cycle. Prix ferme fixé au cadrage.

Pourquoi ce prix : les briques sont déjà construites (tests d'isolation entre clients, routage des modèles, suivi du coût par compte) et ne sont pas refacturées. Chaque fusion passe par vos propres revues de code.

03 · ensuite

Vos équipes reprennent la main

Code, tests et documentation dans vos dépôts, transfert à vos développeurs. Ou on reste en renfort, en maintenance ou avec un développeur IA dédié.

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Questions fréquentes

FAQ

Vous travaillez avec notre équipe ou à sa place ?
Les deux sont possibles. Souvent : on construit la première fonctionnalité avec votre équipe, on transmet la méthode, puis on vous laisse autonomes ou on continue en renfort.
Comment éviter que les coûts LLM pèsent sur notre marge ?
On mesure le coût par appel et par utilisateur dès le prototype, on choisit le plus petit modèle qui passe les evals, et on pose des quotas. Le coût fait partie des critères de mise en production.
Comment se passe un projet avec un éditeur ?
Après le cadrage, offert, on avance par cycles de 2 semaines, chacun avec un livrable testé dans votre produit et une démo. L'équipe type, un lead technique IA et deux développeurs, travaille dans vos dépôts, aux côtés des vôtres. Le prix est ferme, fixé au cadrage pour le périmètre retenu.
Sur quelles clés d'API tournent les modèles ?
Sur les vôtres. Les modèles sont appelés avec vos comptes fournisseur, et on modélise avant de construire le coût par utilisateur et par plan tarifaire, avec un plafond par compte client. Vous gardez la maîtrise de la facture et du contrat.
Comment garantissez-vous l'isolation entre nos clients ?
Par construction et par les tests : filtrage par compte appliqué côté serveur sur chaque recherche, index et cache cloisonnés par client, et des tests automatiques qui tentent d'accéder aux données d'un autre compte à chaque version. Un échec bloque la mise en production.
Faut-il exposer notre produit en MCP ?
C'est de plus en plus attendu : un serveur MCP permet à vos clients de connecter votre produit à Claude, ChatGPT ou à leurs propres agents IA, avec les mêmes droits que dans votre interface. On le conçoit comme une API, avec authentification, périmètre et journalisation.
autres cas d'usage
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Un cas comme celui-ci ?

Décrivez-le en deux phrases. On vous dit s'il est faisable, comment, et ce qu'il coûte à construire et à faire tourner.

En 30 minutes avec un lead technique, vous repartez avec :

  • Les fonctionnalités IA qui valent le coup pour vos utilisateurs, et celles à éviter.
  • Le coût par utilisateur et par plan : l'impact sur votre marge, avant de construire.
  • Une fourchette de budget et de calendrier pour une première fonctionnalité, avec votre équipe.
  • Le premier pas le plus simple, même si ce n'est pas avec nous.
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Gratuit, sans engagement, sans relance commerciale.