Pendant des années, les organisations ont dû adapter leurs process à des logiciels standards. L'IA rouvre une autre voie : concevoir des applications et middlewares qui collent exactement à vos usages réels, sans créer une dette technique impossible à maintenir.
Apps & Middleware IA
Développement assisté par IA, cadrage et architecture tenus par des seniors : des outils métier livrés en semaines, pensés pour durer des années. Ceux qui pensent sont ceux qui livrent.
Vingt ans de logiciels standards ont laissé des traces dans toutes les organisations : des contournements que tout le monde connaît, des tableurs parallèles qui font tourner la boîte, des intégrations fragiles qui cassent à chaque mise à jour.
L'IA change l'équation économique du sur-mesure : ce qui demandait deux ans de développement se construit désormais en quelques semaines. Des outils qui épousent vos étapes réelles, votre vocabulaire, vos règles métier, au lieu de l'inverse.
La contrepartie : plus le code va vite, plus la méthode compte. C'est exactement notre terrain.
Le retour du sur-mesure
Notre conviction
N'importe qui peut générer une application en un week-end. La faire tenir trois ans, la connecter à votre SI, la faire adopter par vos équipes et la maintenir sans y laisser un budget, c'est un métier. Le nôtre.
Notre approche
Ce qui sépare un outil qui dure d'un prototype qui s'effondre : le cadrage, l'architecture, et des seniors qui comprennent votre métier.
Pendant vingt ans, les organisations ont plié leurs métiers aux outils du marché : contournements, tableurs parallèles, intégrations fragiles. L'IA rouvre l'autre voie, des outils qui épousent vos étapes réelles, votre vocabulaire, vos règles métier. Sans deux ans de développement.
Le sur-mesure mal conçu crée la dette technique de demain. L'IA permet de refactoriser, documenter et adapter plus vite, à condition de partir d'une architecture claire, modulaire et durable. La vitesse ne remplace pas la méthode.
Plus le code va vite, plus le cadrage devient déterminant : modèle de données, rôles, règles métier, parcours, intégrations, droits d'accès. Tout se décide en amont, c'est ce qui rend le développement efficace et l'outil maintenable.
Des développeurs augmentés par l'IA mais sans compréhension métier vont vite dans le mur. Notre approche : des profils seniors qui font le pont entre l'usage, l'architecture et l'exécution. Pas d'apprentissage sur votre budget.
Ce qu'on construit
Back-offices, portails clients ou fournisseurs, outils de production, consoles internes : l'application qui remplace les cinq tableurs et les trois outils détournés. Conçue avec les gens qui s'en serviront, adoptée parce qu'elle parle leur langue.
Le tissu conjonctif de votre SI : ERP, e-commerce, CRM, logistique, comptabilité qui se parlent enfin. Flux fiabilisés, monitoring, zéro ressaisie. Le middleware sur mesure coûte souvent moins cher que l'abonnement à l'iPaaS qu'il remplace.
Extraction de documents, classification, copilotes internes branchés sur vos données, agents qui traitent les tâches répétitives : l'IA au service de vos équipes, dans vos outils, pas un chatbot de plus dans un onglet que personne n'ouvre.
Le déroulé
Cinq étapes, des durées annoncées, des démos chaque semaine. Le MVP est en production en deux à trois mois.
On observe vos équipes travailler, on cartographie les process réels, pas les process théoriques. Le périmètre du MVP se décide ici : ce qui fait gagner du temps dès le premier mois.
Modèle de données, rôles et droits, choix techniques, plan d'intégrations : le socle qui rend l'outil durable. C'est l'étape que l'IA n'accélère pas, et celle qui conditionne tout le reste.
Le build, en sprints courts, avec des démos chaque semaine sur vos vraies données. L'IA accélère l'écriture, les seniors tiennent l'architecture, la documentation s'écrit en même temps que le code.
Connexion au SI (ERP, CRM, e-commerce), reprise des données, tests avec les utilisateurs finaux. L'outil s'insère dans l'existant sans rien casser, et sans ressaisie.
Déploiement progressif, formation, monitoring. Puis l'outil vit : sprints d'évolution au rythme de vos besoins, documentation à jour, code que n'importe quelle équipe peut reprendre.
On observe vos équipes travailler, on cartographie les process réels, pas les process théoriques. Le périmètre du MVP se décide ici : ce qui fait gagner du temps dès le premier mois.
Modèle de données, rôles et droits, choix techniques, plan d'intégrations : le socle qui rend l'outil durable. C'est l'étape que l'IA n'accélère pas, et celle qui conditionne tout le reste.
Le build, en sprints courts, avec des démos chaque semaine sur vos vraies données. L'IA accélère l'écriture, les seniors tiennent l'architecture, la documentation s'écrit en même temps que le code.
Connexion au SI (ERP, CRM, e-commerce), reprise des données, tests avec les utilisateurs finaux. L'outil s'insère dans l'existant sans rien casser, et sans ressaisie.
Déploiement progressif, formation, monitoring. Puis l'outil vit : sprints d'évolution au rythme de vos besoins, documentation à jour, code que n'importe quelle équipe peut reprendre.
FAQ
Sur le prix, la dette technique, la place réelle de l'IA et la propriété du code. Il manque la vôtre ? Posez-la nous directement.
Grâce au développement assisté par IA, un MVP utile démarre autour de 15-25 k€, là où le sur-mesure classique commençait à 60. Un outil complet avec intégrations SI se situe entre 30 et 80 k€ selon le périmètre. Après le cadrage, vous avez un chiffrage ferme, périmètre par périmètre.
Un MVP en production en 2 à 3 mois : quelques semaines de cadrage, 4 à 8 semaines de build, puis l'intégration. On vise le plus petit outil qui fait gagner du temps dès le premier mois : les évolutions viennent ensuite, par sprints, sur des usages constatés.
C'est le vrai risque, et c'est pour ça que la méthode compte plus que la vitesse : architecture modulaire décidée en amont, technologies standards et éprouvées, documentation écrite en même temps que le code, revues d'architecture régulières. Un outil sur mesure bien conçu se maintient mieux qu'un SaaS détourné de son usage.
Non. L'IA accélère l'écriture, la documentation et le refactoring, des gains de vitesse réels, que nous répercutons sur les budgets. Mais le cadrage, l'architecture, les choix métier et la revue restent tenus par des seniors. Des développeurs augmentés sans compréhension métier vont vite dans le mur : pas d'apprentissage sur votre budget.
Parfois, c'est la bonne réponse, et on vous le dit au cadrage. Le no-code convient aux process simples et standards. Le sur-mesure devient pertinent quand votre process est votre avantage concurrentiel, quand les contournements coûtent plus cher que l'outil, ou quand les abonnements s'empilent sans que rien ne se parle.
À vous, intégralement : code source, documentation, infrastructure. Pas de boîte noire, pas de dépendance à l'agence : des technologies standards que n'importe quelle équipe peut reprendre. Le transfert de compétences fait partie du projet, pas des options.
C'est même le cœur du métier : ERP (SAP, Odoo…), CRM, e-commerce (Shopify et autres), logistique, comptabilité. Le middleware fait parler l'existant sans le remplacer, avec des flux monitorés et documentés. On cartographie vos systèmes dès le cadrage.
Vos données restent chez vous : les modèles utilisés en production sont choisis selon vos contraintes (hébergement européen, modèles privés ou locaux si nécessaire), les accès sont cloisonnés par rôles, et rien de sensible ne sert à entraîner des modèles tiers. C'est une décision d'architecture, prise au cadrage, pas un patch après coup.
Un café, un brief, un besoin flou. On aime commencer tôt - même quand la question n'est pas encore tout à fait posée. Réponse sous 48h, en direct avec un associé.
