Développement alimenté par l'IA
Des fonctionnalités IA prêtes à la production — pipelines RAG, génération de contenu, recherche sémantique et automatisation intelligente.
L'IA dans les applications web en production
Je crée des fonctionnalités IA véritablement utiles, pas du spectacle. Génération augmentée par récupération (RAG) pour la recherche documentaire, pipelines de contenu automatisés, recherche sémantique sur données structurées, et workflows assistés par IA qui réduisent le travail répétitif de votre équipe.
Ce que je crée
Pipelines de génération de contenu avec Claude et GPT-4. Recherche sémantique avec pgvector et Supabase. Systèmes RAG sur votre documentation ou base de connaissances. Workflows de génération d'images automatisés avec FAL API. Pipelines de scoring IA et d'évaluation de qualité. Chaque projet est construit avec Vercel AI SDK ou Anthropic SDK — éprouvés en production.
Les limites honnêtes de l'IA dans les applications web
Les fonctionnalités IA ajoutent de la latence, des coûts et du non-déterminisme à votre application. Je délimite les fonctionnalités IA avec soin — en les utilisant là où elles créent une valeur réelle, et sans les ajouter parce qu'elles sont à la mode. Chaque fonctionnalité IA que je crée dispose d'un plan de secours en cas de comportement inattendu du modèle.
Common questions
Quels modèles IA utilisez-vous ?
Claude (Anthropic) pour les tâches de génération de contenu et de raisonnement — il produit les résultats textuels les plus cohérents et de haute qualité. GPT-4o pour les tâches multimodales. Des modèles plus petits et rapides (Claude Haiku, GPT-4o mini) pour les opérations à haut volume sensibles à la latence.
Qu'est-ce que RAG et quand en ai-je besoin ?
RAG (Retrieval-Augmented Generation) permet à un LLM de répondre à des questions basées sur votre contenu spécifique — votre documentation, base de connaissances ou données produit. Sans RAG, le modèle ne connaît que ses données d'entraînement. Avec RAG, il peut répondre avec précision sur votre contenu spécifique.
Comment gérez-vous les coûts de l'IA en production ?
J'implémente la mise en cache pour les requêtes répétées, j'utilise des modèles plus petits pour la classification et le routage, et des modèles plus grands uniquement pour la génération. Je configure des alertes de surveillance des coûts dans le tableau de bord du fournisseur IA et j'optimise les prompts pour réduire l'utilisation de tokens.
Pouvez-vous ajouter la recherche IA à mon site existant ?
Oui. L'implémentation typique : intégrer votre contenu avec un modèle d'embedding textuel, stocker les vecteurs dans pgvector (Supabase), et les interroger sémantiquement au moment de la recherche. J'ai ajouté cela à des sites Next.js et Astro dans des bases de code existantes.
La génération de contenu IA est-elle bonne pour le SEO ?
Cela dépend entièrement de la qualité et du processus. Le contenu généré par l'IA qui passe par un examen humain approprié, un scoring NLP et des vérifications d'originalité peut bien se classer. Le contenu IA non révisé et de faible qualité est de plus en plus pénalisé par Google. Je crée des pipelines de contenu avec des portes de qualité, pas des générateurs en masse.
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