Service 01
Développement full stack, de l’idée à la mise en production.
Studio de développement full stack, nous concevons des applications web et SaaS sur mesure, des back-offices, des outils internes et des extensions de navigateur, du front React au back-end Python et à PostgreSQL, puis nous les déployons et les faisons tourner en production.
Le problème
Un produit, pas un livrable.
Un produit a besoin d’un back-end, d’un front-end, d’une base de données, d’un cloud où tourner et de quelqu’un pour le maintenir. Quand il est réparti entre plusieurs prestataires, chaque passage de relais fait perdre quelque chose, et trop souvent le travail s’arrête à la mise en ligne.
FundReachr partait sans code, sans équipe et sans infrastructure. Bonjout Beauty tournait sur de gigantesques fichiers Excel. Le produit de Bulq.ai était enfermé dans un front no-code. Nous avons construit ce dont chacun avait besoin : toute la plateforme de FundReachr, un MRP pour Bonjout Beauty, et pour Bulq.ai la plateforme d’extraction et le back-end qui lui a permis de quitter son front no-code.
Ce que nous construisons
Du front au back-end, et après la mise en ligne.
Applications web et SaaS
Des produits pour vos clients, avec connexion, facturation et toute la logique métier : la plateforme de FundReachr, avec connexion Auth0, crédits facturés par Stripe et messages rédigés par IA, développée de bout en bout.
Logiciel MRP sur mesure et back-offices
Les outils avec lesquels une équipe pilote l’activité : le MRP de Bonjout Beauty pour les achats, le stock par lot, la production et le coût de revient, le back-office de FundReachr, et l’application de validation des devis extraits de Bulq.ai.
Extensions de navigateur
Une extension Manifest V3 qui remplit les formulaires des investisseurs avec des réponses rédigées par IA, pour FundReachr.
L’IA dans le produit
Des fonctions LLM là où elles suppriment du travail manuel : des messages aux investisseurs rédigés par IA en 11 langues, des devis fournisseurs lus par un LLM puis vérifiés par des personnes, des bons de commande de revendeurs versés dans le MRP. La partie données est un service à part entière : collecte et analyse de données.
Pensé pour durer
Des tests automatisés, des environnements de développement et de production séparés, des migrations de base de données lancées avant chaque déploiement, et l’infrastructure cloud qui fait tourner le tout.
Notre méthode
Cadrer, penser, bâtir, piloter.
01
Cadrer
Nous cernons le vrai problème, pas la liste de fonctionnalités. Les enjeux métier d’abord, l’architecture ensuite.
02
Penser
L’architecture et l’interface, conçues ensemble pour que le produit tienne en production.
03
Bâtir
Des itérations courtes et un logiciel qui fonctionne chaque semaine : vous voyez des progrès, pas des rapports d’avancement.
04
Piloter
Nous déployons sur GCP, AWS ou Vercel, puis nous surveillons et faisons évoluer ce que nous livrons. Vous échangez directement avec ceux qui écrivent le code.
Technologies
React, Python, PostgreSQL.
React pour le web et Flutter pour le mobile ; FastAPI, Flask ou Django côté serveur ; PostgreSQL au cœur (Neon, Cloud SQL ou Supabase) ; le tout déployé sur GCP, AWS ou Vercel.
- React
- Flutter
- Python
- FastAPI
- Flask
- Django
- PostgreSQL
- Stripe
- Auth0
- three.js
Réalisations
De la base de données jusqu’à l’écran.
Levée de fonds · SaaS
FundReachr
Un SaaS de prospection d’investisseurs par IA, développé et lancé de bout en bout
Le SaaS complet : une API Flask avec connexion Auth0 et crédits facturés par Stripe, un moteur de données sur les investisseurs, des workers d’envoi d’e-mails, quatre applications React et une extension de navigateur, en ligne sur Google Cloud.
Chiffres clés
- Données investisseurs synchronisées dans l’application
- Chaque jour
- Fiche de référence par investisseur
- 1
- Secteurs dans la taxonomie des investisseurs
- 43
- Langues pour les messages rédigés par l’IA
- 11
Chaque investisseur reçoit un e-mail sur mesure que le fondateur peut prévisualiser, modifier, régénérer ou envoyer, avec le suivi des e-mails délivrés, ouverts et cliqués. Données démo Beauté · E-commerce
Bonjout Beauty
Des tableurs à un logiciel MRP sur mesure
Une plateforme de gestion complète en Flask et React : achats, stock par lot, projection de stock, planification de la production, coût de revient et synchronisation Shopify, construite sur la base de l’ancienne application interne de la marque.
Chiffres clés
- Entre une commande Shopify et le MRP
- Minutes
- Semaines de prévision de stock
- 12 à 52
- Recalcul rétroactif du coût de revient
- 2 ans
- Données de ventes chargées dans BigQuery
- Chaque jour
Bons de commande par fournisseur, avec jalons et totaux. Données démo BTP · IA
Bulq.ai
Du no-code à une véritable plateforme logicielle
La plateforme d’extraction derrière les données de Bulq.ai, dont DataGem a écrit la quasi-totalité, et les fondations du backend-for-frontend FastAPI qui a permis aux clients de quitter l’application no-code un par un.
Chiffres clés
- Devis fournisseurs aux formats hétérogènes
- Des milliers
- Dépense LLM du pipeline refondu
- Plafonnée
- Cycle de rattrapage du pipeline refondu
- 5 min
Le parcours de chaque document dans l’extraction : tableau des statuts, passes utilisées et étape en cours. Données démo Studio logiciel · Site web
DataGem
Ce site, repensé et reconstruit autour des lignes mêmes du logo
Ce site : un système de design, un moteur WebGL qui trace en direct les lignes du logo, et des pages React pré-rendues en HTML statique, servies par nginx sur Cloud Run.
Chiffres clés
- Score de performance Lighthouse sur ordinateur
- 100
- Décalage de mise en page au chargement
- 0
- JavaScript compressé pour charger une page (contre 440 ko auparavant)
- 130 ko
Une étude de cas : les projets à côté d’un sommaire fixe qui suit la lecture, avec des rangées à filets fins pour l’objectif, les points clés et les technologies.
Questions fréquentes
Vos questions, nos réponses.
Quels logiciels développez-vous ?
Des applications web et SaaS, des back-offices et outils internes, des extensions de navigateur, et les API et données qui vont avec. Le SaaS de prospection de FundReachr, le MRP de Bonjout Beauty, la plateforme d’extraction de Bulq.ai et ce site en sont des exemples.
Développez-vous des logiciels MRP sur mesure ?
Oui. Le MRP de Bonjout Beauty couvre les achats, le stock par lot, la projection de stock, la planification de la production, le coût de revient et la synchronisation avec Shopify. Il prolonge la base de données de l’ancienne application interne de la marque.
Pouvez-vous prendre le relais d’un outil no-code ?
Oui. Pour Bulq.ai, nous avons posé les fondations d’un backend-for-frontend FastAPI qui a permis aux clients de quitter l’application no-code WeWeb un par un, sans migration d’un seul bloc.
Avec quelles technologies travaillez-vous ?
React pour le web, Flutter pour le mobile, FastAPI, Flask ou Django côté serveur, et PostgreSQL au cœur, le tout déployé sur GCP, AWS ou Vercel.
Restez-vous après la mise en ligne ?
Oui. Nous déployons, puis nous surveillons et faisons évoluer ce que nous livrons : la facturation, l’authentification et la prospection de FundReachr ont été repensées à mesure que le produit trouvait son modèle.
Avec qui travaillerons-nous ?
Directement avec ceux qui écrivent le code, sous la conduite de Pierre Denig. Pas de chef de projet intermédiaire.