Des assistants qui connaissent votre produit
Un assistant chat ou vocal entraîné sur vos docs et vos données, qui répond aux clients comme aux équipes sur-le-champ, dans un langage clair.
Développement avec l'IA
Développement avec l'IA
Agents, systèmes RAG, apps LLM et fonctionnalités d'IA au cœur de votre produit actuel. Des ingénieurs seniors cadrent, développent et livrent en quelques semaines, sur le web, le mobile ou les deux. Le code, les prompts et les evals restent les vôtres.
Du concret, pas du slideware
De vrais produits, en production
01
akollo
Plateforme de revenus et de facturation
02
pukoai
API de chat IA et mesure d'usage
03
betterfit
App mobile de suivi santé
04
aurora
Éditeur de scènes 3D dans le navigateur
05
build.ai
Builder d'applications visuel
500+Apps livrées
2-6 sem.Première version, en général
100 %Du code qui vous appartient
Le déroulé d'un build
Du prototype cadré à la production en quelques semaines
Agence classique
4-6 mois
FORGE
2-6 semaines
Spec
La spec, écrite avec vous
Une courte session de cadrage transforme votre cas d'usage en spec concrète : modèle de données, parcours clés et le premier périmètre que nous livrons. Vous validez le périmètre et le prix avant la première ligne de code.
Accord de travail
Accord de travail
La spec, écrite avec vous
Une courte session de cadrage transforme votre cas d'usage en spec concrète : modèle de données, parcours clés et le premier périmètre que nous livrons. Vous validez le périmètre et le prix avant la première ligne de code.
Ce que nous construisons
Du développement IA sur mesure, qui se mesure en livraisons
La plupart des prestations de développement IA s'arrêtent à la démo. Voici les six façons de faire qui amènent FORGE jusqu'en production.
Une première version qui tourne dès la semaine 1
Nous démarrons par un périmètre vertical réduit qui fonctionne déjà, pas par six semaines de discovery. Vous voyez votre produit tourner avant d'en avoir payé l'essentiel.
Code, prompts et evals à vous
Chaque ligne atterrit dans votre repository, avec documentation et runbook de passation. Prompts et suites d'evals inclus. Pas de boîte noire, pas de lock-in plateforme, pas de licence à payer à vie.
Des ingénieurs seniors, la cadence de l'IA
L'IA déblaie le boilerplate ; les personnes affectées à votre build sont toutes seniors. Vous avez le jugement d'un staff engineer à la vitesse d'une équipe entière.
Des evals qui prouvent que ça marche
Avant le lancement, nous construisons un jeu de test à partir de vos vraies données et fixons les seuils de précision avec vous. La suite tourne en CI à chaque changement ; vous voyez des scores, pas du ressenti.
Agents, RAG et apps LLM
Des agents capables d'agir, de la recherche augmentée sur vos propres documents et des fonctionnalités LLM dans le produit que vous exploitez déjà. Une seule équipe construit l'app web, l'app mobile et l'API qui les relie.
Une URL de staging chaque semaine
Des déploiements hebdomadaires sur un lien que vous pouvez ouvrir, tester et transférer à votre équipe. De l'avancement cliquable, pas un rapport d'étape à croire sur parole.
Ce que vous pouvez construire
Le champ des possibles
Quelques-unes des premières choses que les équipes nous demandent. Si votre idée n'y figure pas, elle a sa place malgré tout ; ceci est le menu de départ, pas la limite.
Des copilotes dans votre appli
Un panneau d'IA ajouté au logiciel que votre équipe utilise déjà, pour que le travail répétitif se règle en un clic.
Des documents en pilote automatique
Devis, contrats, synthèses et rapports rédigés à partir de vos données en quelques secondes, prêts pour validation humaine.
Une recherche qui comprend
Posez une question dans vos mots de tous les jours et obtenez la réponse exacte tirée de vos fichiers, tickets et base de connaissances.
Des workflows qui relient tout
On branche vos outils entre eux pour que leads, commandes et mises à jour circulent sans copier-coller.
Une version qui tourne, vite
On cadre, on développe et on vous met une version réelle et utilisable entre les mains en quelques semaines, puis on l'affine.
Le coût du développement IA
Trois formules, au prix de votre marché
Pas de configurateur, pas de marchandage. Choisissez la formule qui correspond à votre stade ; les prix s'ajustent automatiquement à votre marché, comme le site choisit votre langue. Les premiers builds démarrent autour de $2,000.
Entry
Un parcours clé, construit et mis en ligne.
dès
2 000 €
Ce qui est inclus
- Un parcours clé, cadré avec vous
- Une plateforme : web ou mobile
- Votre repo et vos docs, propriété totale
- Un tour de révisions inclus
- Déployé sur une URL en ligne
Growth
Le plus demandéUn MVP complet auquel vos premiers utilisateurs peuvent s'inscrire.
dès
8 000 €
Ce qui est inclus
- MVP complet sur web et mobile
- Auth, paiements et vos intégrations clés
- Tests automatisés et CI à chaque changement
- URL de staging dès la première semaine
- Deux semaines de support post-lancement
Enterprise
Des plateformes multi-surfaces avec une squad dédiée.
Parlons-en
Ce qui est inclus
- Builds de plateformes multi-surfaces
- Une squad dédiée, équipée d'outils IA
- SLA et roadmap partagée
- Revue de sécurité et appui conformité
- Sprints en continu, cadrés ensemble
Les prix suivent automatiquement votre marché et restent indicatifs. Le tarif final, à périmètre fixe, est établi après un court appel sur la base de taux pondérés par pays.
Réserver un appel de cadrageRéponses directes
Ce que les équipes demandent avant un build IA
Coût, délais, propriété et preuves. Les questions que chaque acheteur nous pose ; avec des réponses, sans rendez-vous commercial.
Les premiers builds démarrent autour de $2,000. Un agent IA ciblé ou un MVP à parcours unique se situe en général entre $5,000 et $15,000. Les intégrations multi-systèmes vont de $15,000 à $50,000 ; les grandes plateformes enterprise au-delà. Nous chiffrons à périmètre fixe après un court appel ; l'estimateur de cette page vous donne d'abord une fourchette en direct, ajustée à votre marché.
Une première version sort en 2 à 6 semaines ; un MVP IA complet en 6 à 8. Nous démarrons par une tranche fine et déployable plutôt que par une longue phase de discovery, et l'IA absorbe le code répétitif pour que les ingénieurs seniors se concentrent sur l'architecture et les evals. Vous avez une URL de staging cliquable dès la première semaine.
Nous construisons sur GPT, Claude, Gemini et des modèles open-weight, choisis cas par cas selon les scores d'evals, la latence et le coût. Entraîner un modèle de zéro n'en vaut presque jamais la peine. Le fine-tuning, parfois ; nous ne le proposons que lorsque les evals montrent un gain net. Les appels modèle passent par une abstraction unique, pour pouvoir changer plus tard.
Vous, intégralement. Code, prompts, suites d'evals et données atterrissent dans votre repository et vos comptes au fil du build, avec documentation et runbook de passation. Pas de plateforme propriétaire, pas de lock-in. Vos données sont traitées sous DPA et ne servent jamais à entraîner quoi que ce soit.
Avec des evals. Avant le lancement, nous construisons un jeu de test à partir d'entrées réelles, définissons des seuils de précision avec vous et faisons tourner la suite en CI à chaque changement. Vous voyez les scores, pas une démo qui a marché une fois. Rien ne part sous le seuil convenu, et la suite d'evals reste dans votre repo.
Votre système continue de tourner. Chaque appel modèle passe par une couche d'abstraction unique : un modèle déprécié se remplace en une ligne, pas en réécriture. Nous relançons la suite d'evals sur le nouveau modèle, comparons les scores et livrons le changement derrière une pull request relue. Les plans de maintenance couvrent ce travail en routine.
Oui ; la plupart des missions commencent exactement comme ça. Un proof of concept couvre un parcours clé, tourne sur vos données et se déploie sur une URL cliquable, en général sous deux semaines. Il démarre autour de $2,000. S'il mérite un build complet, le code est conservé ; rien ne part à la poubelle.
Oui. Chaque build inclut le déploiement, un runbook écrit et deux semaines de support post-lancement. Ensuite, vous choisissez : tout internaliser, nous garder sur un petit retainer pour les mises à jour de modèles et les re-runs d'evals, ou cadrer la phase suivante. Le code est à vous dans tous les cas ; le choix reste donc réel.
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