Présentation générale
Développeur web depuis 19 ans, dont 7 en indépendant, je conçois et maintiens des applications métier : ERP, CRM, back-offices sur mesure en PHP, Laravel et VueJS. Les modèles de langage (LLM) permettent aujourd'hui de confier à ces outils des tâches jusqu'ici manuelles : trier, classer, extraire une information, reformuler un texte.
Mon approche est pragmatique : l'IA intervient là où elle fait réellement gagner du temps, par petites touches, greffée sur l'application que vos équipes utilisent déjà — sans refonte ni changement d'outil. Et lorsque vos données sont sensibles, le modèle peut tourner sur votre propre serveur.
L'IA dans mon quotidien de développeur
J'utilise Claude Code, l'assistant de développement d'Anthropic, dans mon travail de tous les jours. Pour vous, cela se traduit concrètement par :
- Une livraison plus rapide : le temps passé sur les tâches répétitives de développement diminue, au profit de la compréhension de votre besoin métier.
- Une reprise de l'existant facilitée : sur une application ancienne ou peu documentée, l'IA m'aide à comprendre rapidement le code en place, à retrouver ses dépendances et à mesurer l'impact d'une modification avant d'y toucher.
- Un code mieux testé et documenté : tests et documentation coûtent moins cher à produire, ils ne sont donc plus sacrifiés sous la pression des délais.
L'outil accélère, il ne décide pas : chaque modification est relue, comprise et validée par moi avant d'être livrée. Vous gardez un interlocuteur unique, responsable du code produit.
L'IA dans vos applications métier
C'est le cœur de mon offre : ajouter des fonctions d'IA à une application PHP ou Laravel existante — y compris une application ancienne (legacy) — en interrogeant des modèles de langage par API, sans refonte de l'outil.
- Tri et routage automatiques : un LLM lit un contenu entrant (e-mail, pièce jointe) et le rattache au bon dossier ou au bon projet, là où quelqu'un devait jusqu'ici le faire à la main.
- Estimation et extraction de données : déduire une information structurée à partir d'un texte ou d'un document, pour éviter une ressaisie ou un calcul manuel.
- Analyse et qualification : évaluer automatiquement un contenu selon des critères définis — par exemple la qualité technique, le contenu et le référencement d'un site web.
- Amélioration des documents : reformuler ou compléter un texte avant qu'il ne parte dans un document envoyé au client.
- Intégration robuste : réponses structurées (JSON) directement exploitables par l'application, et fournisseurs d'IA interchangeables avec bascule automatique vers le suivant en cas d'indisponibilité — sans dépendance à un seul fournisseur.
Outil de gestion de projet sur mesure (2026)
- Objectif : Supprimer la ressaisie et le tri manuel dans la gestion quotidienne des projets d'un client, qui produisait jusque-là ses documents à la main dans Word.
- Routage des mails entrants : Les documents reçus par e-mail sont récupérés et rattachés automatiquement au bon projet, grâce à une requête d'API vers un LLM.
- Estimation du poids des marchandises : L'IA évalue automatiquement le poids de la marchandise, sans alourdir la saisie.
- Rendu des documents : De petites touches d'IA améliorent les textes des documents Word et PDF générés pour le client.
- Résultat : Moins de saisie, moins d'erreurs, des documents produits automatiquement à partir des données déjà présentes.
- Environnement technique : PHP, API LLM, génération de documents Word et PDF.
CRM / ERP sur mesure (2026)
- Objectif : Qualifier des prospects sans avoir à analyser leurs sites un par un.
- Solution : Un module de prospection recherche des entreprises par localité, puis l'IA analyse leur site web pour en évaluer le score technique, le contenu et le référencement, sans intervention manuelle.
- Architecture : Plusieurs fournisseurs d'IA configurés avec un ordre de priorité propre à chaque usage ; en cas d'échec de l'un, l'application bascule automatiquement sur le suivant.
- Environnement technique : PHP 8, MySQL, VueJS, API LLM.
L'IA hébergée chez vous
Toutes les données ne peuvent pas être confiées à un service d'IA en ligne : données clients, informations commerciales, données de santé… Pour les entreprises du secteur pharmaceutique avec lesquelles je travaille, la question se pose dès le premier échange.
L'alternative : un modèle de langage installé sur un serveur que vous contrôlez. Requêtes et documents ne quittent pas votre infrastructure et ne transitent par aucune API tierce, ce qui facilite la conformité au RGPD et la maîtrise de vos données sensibles.
Serveur d'IA privé installé en une commande (2025)
- Objectif : Transformer un serveur dédié tout juste livré en serveur d'IA privé opérationnel, sans configuration manuelle.
- Solution : Script d'installation clé en main : toolkit NVIDIA pour conteneurs (exploitation du GPU), Docker avec réseau dédié, Ollama faisant tourner le modèle Llama 3.3 (70B), et Open WebUI, interface web de type ChatGPT avec sauvegarde persistante des données.
- Résultat : En quelques minutes, une plateforme d'IA privée accessible depuis un navigateur, utilisable au quotidien sans compétence technique.
- Environnement technique : Shell, Ubuntu, Docker, NVIDIA, Ollama, Llama 3.3, Open WebUI.
Vous avez une application métier et vous vous demandez où l'IA peut vous faire gagner du temps ?
Un premier échange suffit pour repérer, dans votre outil actuel, les tâches où l'IA apporte un gain réel.
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