La reprise d'un SaaS IA construit avec Lovable, qui passe de quelques dizaines à quelques milliers d'utilisateurs
Pour un éditeur SaaS dont le produit Lovable a trouvé son marché
La reprise d'un SaaS IA construit avec Lovable et Supabase : sécurité, performance et coûts remis à niveau en cinq semaines environ, sans réécriture.
- offre
- Check-up, audit de reprise, stabilisation
- durée type
- 5 semaines
- budget type
- audit 750 €, puis 3 000 à 10 000 € HT, plus maintenance conseillée 350 € / mois
Le point de départ
Le produit, construit avec Lovable et Supabase, trouve son marché en quelques mois. Avec la croissance arrivent des temps de réponse de plusieurs secondes, des coûts d'API LLM qui se multiplient, et souvent des tables lisibles par n'importe quel utilisateur connecté.
Une faille de données
Des tables lisibles par n'importe quel utilisateur connecté, faute de politiques RLS.
Une latence croissante
Plusieurs secondes pour les actions clés, et des abandons en hausse.
Une facture d'API qui s'envole
Des coûts LLM qui se multiplient avec le nombre d'utilisateurs.
Ce qu'on fixe au cadrage
- ◎corriger les failles critiques en moins de deux semaines
- ◎une latence p95 sous la seconde
- ◎diviser au moins par trois la facture d'API
- ◎rendre le produit maintenable par votre équipe
Du cadrage à la production
- 01
Check-up 1 jour
Scan et revue humaine : risques classés par gravité, failles critiques identifiées en priorité.
- 02
Audit de reprise 3 jours
Architecture, dette, performances, coûts. Plan de stabilisation chiffré avec critères de sortie.
- 03
Stabilisation 4 semaines
RLS, appels LLM côté serveur, index, cache, routage de modèles, tests de bout en bout et CI/CD.
- 04
Passation 3 jours
Documentation, revue de code avec votre équipe, monitoring en place.
L'architecture, de la donnée à l'utilisateur
Ce qu'on construit
- →Check-up puis audit de reprise : risques classés par gravité, avec en priorité les failles critiques typiques (RLS absentes, clé d'API exposée côté client)
- →Sécurisation : politiques RLS Supabase, appels LLM déplacés côté serveur (edge functions), rotation des clés
- →Performance : index et requêtes corrigés, cache des générations récurrentes, streaming des réponses
- →Coûts : routage vers un modèle plus petit pour les tâches simples, plafonds par compte
- →Tests de bout en bout sur les parcours clés et CI/CD, puis passation documentée à votre équipe
Garde-fous
- !critères de sortie écrits avant de commencer
- !aucune réécriture complète : le code existant est conservé et renforcé
- !tests sur chaque parcours qui génère du chiffre d'affaires
Stack
Ce que ça change
- votre équipe livre de nouveau des fonctionnalités sans casser l'existant
- les données des clients sont isolées et les clés protégées
- le coût par utilisateur reste maîtrisé quand l'usage grandit
Pour aller plus loin
Le même socle accueille ensuite une maintenance mensuelle et les nouvelles fonctionnalités IA de votre feuille de route.
Un agent RAG qui prépare la consultation d'anesthésie en synthétisant le dossier patient
12 → 3 min de temps de préparation visé par dossier
agent · tool calling · erpUn assistant qui interroge l'ERP en langage naturel, depuis Teams, dans le respect des droits
90 % de réponses exactes visées sur les questions de référence
agent · support · e-commerceUn agent de support qui traite le niveau 1 et agit sur les commandes, après confirmation du client
60 % des tickets de niveau 1 résolus sans conseiller, objectif visé
Un projet comparable ?
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