Logiciels sur mesure,
ceux dont vous avez besoin.

On construit des outils sur mesure qui collent à votre métier — productivité, précision, efficacité, sur des workflows que les SaaS standards n'adressent pas. Notre boîte à outils : agents IA, traitement de la donnée à grande échelle, intégrations profondes.
Le bon levier au bon endroit, jamais l'IA pour l'IA.

On construit, conseille ou co-fonde. Private equity, droit, santé, gestion d'actifs, hospitality — là où l'outil standard ne suffit plus.

4+
années d'activité
14
projets livrés
6
secteurs servis
2
co-fondations actives
Travaux · 01

Une sélection de projets récents.

Apps maison et missions clients sous accord de confidentialité. Le savoir-faire reste le même que les noms soient connus ou non.

recommandAI
Legal Tech B2C · SaaS Production · 2024

recommandAI.

De la plainte du quotidien à la lettre d'avocat, en cinq minutes. Génération de mises en demeure assistée par IA, à l'échelle. Premier acteur français de la mise en demeure automatisée.

recommandai.fr
StackReact · Stripe · IA
MarchéFrance · B2C
StatutEn production
Année2024
Édition 01 — Oct. 2026
Waves of Implantology
L'agence des séminaires d'exception de Jericoacoara

Waves Summit.

Jericoacoara Préa

Nous concevons, produisons et promouvons les séminaires de votre profession là où le vent ne s'arrête jamais.

Notre méthode Édition 01
Édition 01. Implantology
2 octobre 2026 — Préa, Brésil
Nouvelle inscription
Inscrits 42/60 ↑ +8 cette semaine
Encaissé 186k€ 62% du target
En attente 7 3 relances en cours
J — Édition 156j 2 oct. 2026
Inscrit Cabinet Statut Montant
MV
Dr. Margaux Vidal Reçu il y a 14 min
Cabinet Vidal · Bordeaux Confirmé 4 800 €
AL
Dr. Alain Léger Hier · 18:42
Centre Saint-Roch · Lyon Confirmé 4 800 €
SM
Dr. Sophie Mercier Hier · 11:18
Implantis · Paris 8e Attente 4 800 €
TB
Dr. Tomas Baudry Avant-hier
Cab. Baudry · Aix-en-Provence Brouillon — €
Hospitality CASE_03
App · Waves Summit

Séminaires médicaux d'exception à Jericoacoara.

Identité, plateforme publique et console d'administration pour une nouvelle agence de séminaires médicaux premium. Inscriptions, paiements, contenu, intervenants — tout est piloté en interne. Première édition Implantology, octobre 2026.

BrandPlateforme2026
édition 01
Klarity klarity-concept.workplay.fr ↗
Bonjour Jeremy.
3 points demandent votre attention aujourd'hui.
Jeudi 23 avril
Mises à jour il y a 2 min
CA du jour 47 820 € ↑ +8,4% vs moy. jeudi
Rendez-vous 412 ↑ +5%
Remplissage 87% Optimal 82-92%
Satisfaction 4,7/5 ↓ -0,1 à surveiller
Performance par centre — avril 2026
Jour Semaine Mois
NîmesSud
142k €
MontpellierSud
128k €
RennesCentre-O.
122k €
LilleNord
114k €
ToulonSud
103k €
Santé · Réseau de soins CASE_03
App · Klarity

Identité, parcours patient et cockpit opérateur.

Réseau de 12 centres d'ophtalmologie. Site patient grand public et cockpit opérateur unifié — pilotage temps réel du CA, des rendez-vous, de la satisfaction et de la trésorerie par centre. Six agents IA en continu. Co-fondation en cours de structuration.

Co-fondationFR2025
concept · démo
Moment moment.workplay.fr ↗
Asset Management CASE_04
App · Moment

De la voix à Salesforce, en 30 secondes.

Les commerciaux en gestion d'actifs accumulent des semaines de retard sur la saisie Salesforce. Moment transforme un débrief vocal de 30 secondes en 19 champs structurés, audit MiFID II natif. La dette CRM disparaît.

Voice IASalesforce2025
concept · démo
Vue du jour
PILOTAGE
Performance
Plateaux
Conformité3
ASSISTANTS IA
Compliance
Admission
Bonjour Dr. Müller.
Mardi 28 avril
CA DU JOUR
62 480 €
↑ +12,3%
ADMISSIONS
847
↑ +8%
CONFORMITÉ
94%
3 alertes
SATISFACTION
4,8
↓ -0,1
Performance par site
Jour Mois
Site A
182k
Site B
156k
Site C
128k
Site D
102k
Site E
71k
SaaS Custom · Santé CASE_05
Mission client · Groupe médical · NDA

SaaS de pilotage pour groupe médical multi-sites.

Cockpit opérateur unifié, conformité réglementaire en continu, assistants IA pour admission et compliance. Déployé sur l'ensemble des plateaux du groupe.

SaaS CustomFR2025
en production
Manifeste

Les éditeurs standards parlent au marché médian. Nous parlons à votre métier.

workplay · 2026 paris · france
Services · 02

Trois manières de travailler ensemble.

Selon votre maturité, votre horizon, et l'engagement que vous attendez de notre côté de la table.

Le plus demandé

Build

On construit pour vous. Du POC à la mise en production, de l'architecture à l'interface. Engagement sur trois à douze mois, livrable concret à chaque étape.

Durée3 à 12 mois
FormatForfait ou régie
Pour quiVision claire
Très sélectif

Co-fondation

On s'engage avec vous. Skin in the game, equity, rôle opérationnel à temps partagé. Réservé aux projets où notre apport technique change l'équation économique.

DuréeLong terme
FormatCapital + ops
Pour quiOpérateurs
Méthode · 03

Trois principes qui n'ont pas bougé en quatre ans.

Ce qui change, ce sont les outils et les modèles. La discipline reste la même.

01

Immersion sectorielle

Avant d'écrire une ligne de code, on apprend votre métier. Vocabulaire, contraintes réglementaires, vrais workflows, irritants quotidiens. C'est ce qui sépare un outil utile d'un outil générique.

02

L'IA dès la conception

Pas une couche cosmétique greffée à la fin. Les modèles structurent la donnée, automatisent la décision, et redéfinissent ce qu'un opérateur peut traiter à effectif constant.

03

Livraison en semaines

Un premier client en production rapidement. L'itération se fait en charge réelle, pas dans des réunions de cadrage. C'est la seule manière d'apprendre vite et juste.

Publications · 04

Notes d'atelier.

Ce qu'on apprend en construisant. Stratégie produit, IA appliquée, et opinions parfois tranchées sur l'industrie du logiciel métier.

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Pourquoi les éditeurs SaaS standards échouent toujours sur le dernier kilomètre.

Salesforce, HubSpot, Monday, Notion — des produits brillants pour 80% des cas d'usage. Et puis il y a les 20% restants, ceux qui coûtent une fortune en consulting et finissent invariablement en Excel cachés. Voilà pourquoi.

Une scène que je vois se rejouer chez la plupart des opérateurs avec qui je travaille. Comité de direction, slide budget, ligne SaaS : trois cent mille euros par an d'abonnements logiciels. À côté, ligne consulting : deux cent mille euros pour adapter ces logiciels à la réalité du métier. À côté encore, des dizaines d'Excel partagés que personne ne contrôle vraiment.

Ce n'est pas une anomalie. C'est la norme. Et elle s'explique par une logique économique implacable.

L'éditeur standard est condamné à viser la médiane.

Un éditeur SaaS qui veut atteindre une valorisation crédible doit servir un grand marché. Donc il construit pour le cas médian de ce marché. Pour un CRM, c'est l'équipe commerciale B2B générique. Pour une plateforme de pilotage, c'est le manager opérationnel sans spécialisation forte.

Ça marche très bien jusqu'à ce que votre métier sorte de la médiane. Si vous êtes un fonds de private equity mid-market qui doit qualifier des cibles non cotées avec des signaux propriétaires, Salesforce est un costume mal taillé. Si vous êtes un réseau de centres médicaux qui doit piloter conformité réglementaire et trésorerie en temps réel, Monday est un outil de pavé.

L'éditeur standard ne fera jamais l'effort de comprendre votre cas. Pas parce qu'il est paresseux — parce que c'est économiquement irrationnel pour lui. Vous représentez 0,01% de son TAM.

Le consulting comble le vide, à un coût exorbitant.

Du coup, un écosystème entier de cabinets s'est construit autour des grands SaaS. Les Salesforce partners, les HubSpot solutions architects, les Notion consultants. Ils vendent du paramétrage, du custom code, des intégrations. Souvent à des taux journaliers entre mille et deux mille euros.

Le résultat : vous payez deux fois. Une fois pour le logiciel standard, une fois pour le faire ressembler à votre métier. Et vous obtenez quand même un produit Frankenstein — collé, fragile, qui casse à chaque mise à jour.

Le coût total de possession d'un SaaS standard adapté à un métier de niche dépasse souvent celui d'un produit spécifique sur mesure. Personne ne fait le calcul honnêtement.

L'alternative qui apparaît : le SaaS de niche, profond.

Depuis trois ou quatre ans, une autre catégorie de produits émerge. Des outils construits pour un seul métier, avec une compréhension profonde de ses workflows, de ses contraintes réglementaires, de ses irritants quotidiens.

L'économie est différente. Le marché est plus petit, donc l'ARPU doit être plus élevé. Mais comme le produit fait vraiment le travail, les opérateurs paient sans broncher — parce que la comparaison n'est pas avec un Notion à trente euros par utilisateur, c'est avec le coût réel de ne pas avoir l'outil.

Trois conditions pour que ça marche.

Première condition : la profondeur sectorielle. Pas surface, pas vernis. L'équipe produit doit comprendre le métier comme un opérateur le comprend. Vocabulaire exact, contraintes implicites, vrais workflows derrière les workflows officiels.

Deuxième condition : l'IA dès la conception. L'IA est ce qui change l'équation économique d'un produit de niche. Ce qui était trop lent ou trop coûteux à automatiser pour un petit marché devient possible. Mais ça ne marche que si les modèles structurent la donnée dès le départ, pas en couche cosmétique.

Troisième condition : la livraison rapide en production. Pas de cycles de cadrage de six mois. Un premier client en charge réelle dans les semaines, pas les trimestres. C'est la seule manière d'apprendre vite et de calibrer juste.

Ce que ça veut dire pour vous.

Si vous êtes un opérateur dans un métier mal outillé, deux questions à vous poser. Combien vous coûte vraiment votre stack SaaS adaptée — abonnements plus consulting plus Excel plus temps perdu ? Et qu'est-ce qui empêche votre équipe d'être plus performante : le manque d'outil, ou le mauvais outil ?

Si la réponse à la deuxième question est "le mauvais outil", il existe maintenant une alternative crédible.

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L'IA n'est pas une feature. C'est une couche d'architecture.

Greffer ChatGPT sur un produit existant n'a jamais fait un produit IA. Voilà pourquoi la plupart des intégrations IA ratées partagent la même faute originelle, et comment on conçoit autrement.

Depuis deux ans, à peu près tous les produits SaaS du marché ont collé un bouton "Ask AI" quelque part dans leur interface. Le résultat est connu : la plupart de ces features sont peu utilisées, jamais critiques, et font sourire les équipes en interne autant qu'à l'extérieur.

Le problème n'est pas la qualité des modèles. GPT-4, Claude, Gemini sont remarquables. Le problème est architectural.

La feature greffée contre la couche structurante.

Une feature greffée, c'est une fonctionnalité IA branchée sur un produit qui a été conçu sans elle. L'utilisateur doit explicitement aller la chercher, formuler un prompt, attendre une réponse, et recopier le résultat ailleurs. C'est un détour, pas un raccourci.

Une couche structurante, c'est l'inverse. Les modèles font partie de la base de données conceptuelle du produit. Ils interviennent en amont, pas en aval. Ils transforment la donnée brute en donnée structurée avant même qu'elle atteigne l'utilisateur.

Concrètement, dans un outil de pré-deal pour fonds d'investissement, ça change tout. Une feature greffée vous laisse écrire "résume cette entreprise" dans un chat. Une couche structurante détecte automatiquement les signaux faibles, classe les cibles selon votre thèse d'investissement, et vous présente un dashboard où l'IA a déjà fait le travail invisible.

Trois principes de conception.

1. Les modèles structurent la donnée, pas la sortie.

La tentation est forte de demander au modèle de produire le rendu final — un texte, un résumé, une recommandation. C'est une erreur. Le modèle doit produire de la donnée structurée que le produit traite ensuite normalement.

Au lieu de "rédige un compte-rendu de cette réunion", on demande "extrais les engagements pris, les blocages identifiés, et les prochaines actions, au format JSON avec ces clés". Le rendu visuel est ensuite construit par le code, pas par le modèle. C'est plus fiable, plus testable, plus maintenable.

2. Le prompt est un contrat, pas une conversation.

Un prompt en production n'est pas un dialogue improvisé. C'est un contrat précis qui définit les inputs autorisés, le format de sortie, les cas limites, et les comportements en cas d'échec. On le versionne, on le teste, on le monitore comme du code.

3. L'humain garde la main sur la décision.

Les modèles sont remarquables pour structurer, classer, extraire, suggérer. Ils sont mauvais pour décider seuls dans des contextes à fort enjeu. Le bon design IA donne au modèle le rôle de préparateur de décision, et garde la décision finale chez l'humain — sauf pour les actions à très faible risque qu'on automatise complètement.

L'erreur que tout le monde fait.

Vouloir tout faire passer par un chat. Le chat est l'interface naturelle pour explorer un sujet inconnu. Ce n'est pas l'interface naturelle pour faire un travail récurrent. Si votre utilisateur sait ce qu'il veut faire — qualifier une cible, générer un courrier, mapper un compte-rendu — il a besoin d'une interface dédiée à cette tâche, avec l'IA en dessous, pas d'un prompt vide.

Un produit IA bien conçu ressemble à un produit normal qui se trouve être beaucoup plus rapide et précis. Pas à un chatbot.

Ce que ça implique en pratique.

Un produit IA-native coûte plus cher à concevoir au départ. Il faut faire de la recherche utilisateur sectorielle profonde, écrire des prompts robustes, mettre en place des évaluations, gérer la latence et les coûts d'inférence. Mais il vaut beaucoup plus en aval, parce qu'il fait vraiment le travail au lieu d'ajouter un détour.

Pour un opérateur qui choisit entre intégrer ChatGPT à son outil existant ou refondre son outil avec l'IA dans la conception, la question n'est pas le coût immédiat. C'est le coût total sur trois ans, et la position concurrentielle qu'on veut tenir.

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Prestation, co-fondation, ou rien : pourquoi on a tué notre offre médiane.

Pendant trois ans, on a accepté des missions de l'entre-deux : trop investies pour être de la prestation, trop encadrées pour être de la co-fondation. C'était confortable. C'était médiocre. Récit d'un repositionnement assumé.

Pendant longtemps, on a accepté trois types de missions. Du build classique sur cadrage client, où on était les meilleurs ouvriers possibles. De la co-fondation rare, où on s'engageait au capital sur des projets choisis. Et entre les deux, une zone grise : des missions hybrides où on apportait beaucoup d'expertise produit, on prenait des décisions stratégiques, mais on facturait à la journée.

Cette zone grise représentait environ la moitié de notre activité. Elle nous semblait être le meilleur des deux mondes. C'était en réalité le pire.

Le problème de l'engagement asymétrique.

Quand on apporte de la stratégie produit à un projet, on ne peut pas le faire à moitié. Il faut comprendre le métier en profondeur, designer les workflows critiques, prendre position sur des arbitrages structurants. C'est un investissement intellectuel total.

Le client, lui, peut consommer cet investissement avec un engagement modéré. Il paie à la journée, il peut arrêter à tout moment, il garde la décision finale. C'est légitime de son point de vue. C'est destructeur du nôtre.

Sur les missions hybrides, on prenait systématiquement plus de risque que ce qui était facturé. On vivait mal les arbitrages où le client choisissait l'option qu'on jugeait sous-optimale. On finissait par travailler dans l'angoisse de "ne pas en faire trop", ce qui est exactement le contraire de la posture qu'il faut tenir pour bien concevoir un produit.

Le calcul économique caché.

En apparence, ces missions étaient rentables. En réalité, elles consommaient une énergie disproportionnée. On y mettait l'intensité d'une co-fondation pour les revenus d'une prestation. Quand on additionne le temps réel passé, le coût d'opportunité, et l'usure mentale, le ratio était mauvais.

Pire : ces missions empêchaient mécaniquement les vraies co-fondations. Quand on est mobilisé à 70% sur des projets hybrides, on n'a plus la bande passante pour identifier et structurer les opportunités où on pourrait vraiment changer une équation économique.

La décision.

Fin de l'année dernière, on a tranché. Deux modes seulement. Build encadré, où on est l'exécution premium d'une vision claire portée par le client. Co-fondation très sélective, où on s'engage au capital, on prend un rôle opérationnel, et on assume tout — y compris l'échec économique.

Plus rien entre les deux.

Tuer son offre médiane est l'une des décisions stratégiques les plus difficiles à prendre, parce qu'elle implique de refuser de l'argent qui rentre déjà.

Trois mois plus tard.

Le revenu a baissé pendant six semaines, le temps de digérer la transition. Puis il est remonté plus vite que prévu, parce que les deux offres restantes se vendent mieux quand elles sont nettement séparées. Un client qui hésitait entre prestation et co-fondation choisit maintenant clairement l'une ou l'autre, en fonction de son besoin réel.

Le plus précieux n'est pas le revenu. C'est la clarté mentale. Quand on est sur un projet build, on sait qu'on est en exécution premium d'une vision client, et on excelle là-dessus. Quand on est sur une co-fondation, on sait qu'on est skin in the game, et on assume toutes les décisions structurantes. Plus de zone grise, plus de tension permanente sur le rôle qu'on joue.

Ce que ça veut dire si vous nous écrivez.

Si vous avez une vision claire de ce qu'il faut construire et que vous cherchez la meilleure équipe pour l'exécuter — on est là, en mode build, sur un cadre temporel défini.

Si vous avez identifié une opportunité où l'expertise produit et l'IA peuvent changer l'équation économique d'un secteur, et que vous cherchez un co-fondateur technique qui prend le risque avec vous — on est là, mais on est très sélectifs.

Si vous cherchez quelqu'un pour vous accompagner deux jours par semaine pendant six mois sans engagement fort — ce n'est plus nous. Et c'est OK pour les deux parties.

Contact · 05

Un à deux nouveaux projets par an.

Si votre métier est mal outillé et que vous avez un point de vue précis sur ce qu'il manque, écrivez-nous. Une réponse honnête vaut mieux qu'un appel de principe.

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