LLM, RAG, agents
Développement de SaaS IA :l'intelligence artificielle au cœur du produit, pas en vitrine
Nous intégrons les modèles de langage là où ils créent une valeur mesurable, avec un coût par utilisateur calculé et une qualité évaluée avant la mise en production.
- IA en production sur Rekup
- Multi-fournisseurs
- Coût d'inférence maîtrisé
Niru Studio conçoit des SaaS et des applications dont l'IA est une fonctionnalité centrale : appels aux API de Claude, GPT, Gemini ou Mistral, RAG sur vos données, agents avec outils. Chaque projet commence par un jeu d'évaluation et un calcul du coût d'inférence par utilisateur, pour que la fonctionnalité soit fiable et rentable.
Quatre façons d'intégrer l'IA, de la plus simple à la plus puissante
Appel direct au modèle
La tâche tient dans la requête : résumer, reformuler, classer, extraire des champs d'un document. Le plus simple, le moins cher, le plus fiable. C'est la bonne réponse plus souvent qu'on ne le croit.
Génération encadrée
Le modèle compose à partir d'éléments validés plutôt que d'inventer. C'est l'approche de Rekup : le contexte métier est calculé avant l'appel, et chaque routine est construite à partir d'une bibliothèque de mouvements validés.
RAG sur vos données
La réponse dépend de vos documents, de votre base de connaissances ou des données de vos clients. Recherche vectorielle (pgvector), découpage soigné, citations des sources et évaluation de la pertinence.
Agents avec outils
Le modèle enchaîne des actions : interroger une API, créer un enregistrement, envoyer un message. Puissant, mais à réserver aux cas où les étapes ne sont pas connues d'avance, avec validation humaine sur les actions sensibles.
Notre méthode
- 01
Partir du résultat attendu, pas du modèle
Quelle décision ou quel livrable l'utilisateur obtient-il, et comment saurez-vous qu'il est bon ? Cette définition sert ensuite de jeu de test.
- 02
Construire un jeu d'évaluation avant le prompt
Vingt à cinquante cas réels avec la réponse attendue. Chaque changement de prompt ou de modèle est mesuré dessus, au lieu d'être jugé à l'impression.
- 03
Choisir le modèle par tâche
Un grand modèle là où le raisonnement compte, un petit modèle rapide pour classer ou extraire. L'intégration permet de changer de fournisseur sans réécrire le produit.
- 04
Calculer le coût par utilisateur
Tokens par action, actions par mois, utilisateur médian et gros utilisateur : le prix de l'abonnement et les plafonds se fixent à partir de ce calcul, avant le lancement.
- 05
Observer en production
Journalisation des requêtes, latence, coût, retours des utilisateurs : les dérives se voient en jours, pas en mois.
Une idée de SaaS IA ? Vérifions ensemble qu'elle est défendable et rentable.
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Les pièges que nous évitons
- Un « wrapper » sans données ni workflow propres : n'importe qui peut le copier en un week-end.
- Un prix d'abonnement fixé sans calcul du coût d'inférence des gros utilisateurs.
- Des données personnelles envoyées au modèle sans nécessité ni base légale documentée.
- Un agent autonome là où un enchaînement fixe d'étapes suffisait.
- Aucune mesure de qualité : on découvre les mauvaises réponses par les clients.
- Un produit couplé à un seul fournisseur de modèle, sans plan de repli.
De l'IA en production
Mobile · IA · Sport
Rekup
Application mobile iOS et Android qui génère des routines de récupération personnalisées à partir de l'historique d'entraînement. Le modèle de langage compose chaque routine à partir d'une bibliothèque de mouvements validés ; abonnement freemium avec essai gratuit de 14 jours.
Expo, React Native, API LLM, RevenueCat, Next.js
Mobile · IA · Sport
WOD Duels
Application mobile de matchmaking d'entraînement pour se défier entre amis sur des séances de CrossFit.
Expo, Supabase, Gemini
Notre stack IA
- API Claude, GPT, Gemini, Mistral
- RAG et recherche vectorielle (pgvector)
- Agents et appels d'outils
- Next.js et streaming des réponses
- PostgreSQL et pgvector
- Files de tâches pour les traitements longs
Nos guides sur les SaaS IA
IA
Combien coûte le développement d'un SaaS IA en 2026 ?
Un SaaS IA a deux budgets : celui de la construction, payé une fois, et celui de l'inférence, payé à chaque utilisation. Voici comment estimer les deux, et pourquoi le second décide de votre marge.
· 4 min de lecture
Questions fréquentes sur les SaaS IA
Combien coûte une fonctionnalité d'IA dans un SaaS ?
Deux coûts distincts : le développement, inclus dans le périmètre du MVP, et l'inférence, payée au fournisseur du modèle à chaque appel. Le second se conçoit dès le cadrage : choix du modèle selon la tâche, mise en cache, plafonds par utilisateur et prix de l'abonnement calculé pour rester rentable sur les gros utilisateurs.
Quel modèle d'IA utilisez-vous : Claude, GPT, Gemini ou Mistral ?
Celui qui convient à la tâche. Nous concevons l'intégration pour pouvoir changer de fournisseur, et nous choisissons par tâche selon la qualité mesurée sur vos cas réels, la latence, le coût et la localisation des données. Un grand modèle pour le raisonnement, un petit modèle rapide pour la classification ou l'extraction.
Mes données sont-elles envoyées à OpenAI, Anthropic ou Google ?
Seulement ce qui est nécessaire à la tâche, via les API professionnelles dont les conditions excluent l'entraînement sur vos données. Lorsque le besoin l'impose, nous privilégions un hébergement européen ou un modèle déployé dans votre infrastructure, et nous documentons les flux pour votre registre RGPD.
RAG, agent ou simple appel au modèle : comment choisir ?
Un appel simple suffit quand la tâche tient dans la requête (résumer, reformuler, classer). Le RAG s'impose quand la réponse dépend de vos documents ou de vos données. Un agent n'est utile que lorsque le modèle doit enchaîner plusieurs actions avec des outils ; c'est l'option la plus puissante et la plus difficile à fiabiliser.
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