En 6 mois, nous avons conçu et mis en production trois applications SaaS. Ce qui prenait des mois se fait maintenant en jours. Voici comment l'IA transforme concrètement notre façon de développer.
Il y a un an, construire un SaaS de A à Z, authentification, facturation Stripe, envoi d'emails transactionnels, mise en production avec TLS et monitoring, représentait plusieurs semaines de travail pour un développeur solo. Aujourd'hui, cette baseline est prête en deux à trois jours.
Les outils d'IA génératifs (LLM avec accès au contexte de code, génération de boilerplate, assistance au debug) ont supprimé la majeure partie du travail de frappe et de recherche. Un développeur expérimenté qui sait exactement ce qu'il veut construire peut déléguer 70 à 80 % de l'implémentation de routine à ces outils.
Ce n'est pas une automatisation totale, le jugement, l'architecture, la sécurité et les décisions produit restent humains. Mais le ratio "temps de réflexion / temps de frappe" s'est radicalement inversé.
Toutes nos applications partagent la même base technique : FastAPI pour le backend (async natif, validation Pydantic, docs auto), Jinja2 pour les templates HTMX-ready, PostgreSQL en production, Stripe pour la facturation, AWS SES pour les emails, Docker + Caddy pour le déploiement. Cette standardisation est elle-même un multiplicateur de productivité.
Quand un client nous soumet un besoin d'automatisation ou de développement sur mesure, nous pouvons proposer un prototype fonctionnel en quelques jours plutôt qu'en quelques semaines. Le premier sprint de validation est plus rapide, le coût d'itération est plus bas, et la mise en production arrive plus tôt.
C'est le cœur de notre positionnement : Outcome as a Service. Pas du conseil, pas des livrables intermédiaires, des solutions en production qui font gagner du temps et de l'argent.
Cette efficacité s'applique principalement aux domaines que nous maîtrisons : data engineering, SaaS B2B, automatisation de processus, intégrations API. Sur des domaines nouveaux (matériel, embarqué, domaines métier très spécifiques), le gain est plus modeste car la supervision humaine doit être plus intensive.
Nous avons actuellement deux produits en production. Plusieurs autres sont en cours de conception. Si vous avez un problème métier qui mériterait une solution logicielle, contactez-nous, nous pouvons évaluer ensemble si c'est faisable et à quel coût.
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