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À propos de ce service
Construisez des logiciels évolutifs et maintenables avec nos équipes d'ingénieurs expérimentées. Nous livrons du code de qualité et des bonnes pratiques pour faire réussir votre produit.
Voir ce serviceIngénierie IA
Construire avec l'IA. Construire pour l'IA.
Nous aidons les équipes d'ingénierie à tirer le meilleur de l'IA : dans leur façon de construire des logiciels, et dans les produits qu'elles construisent.
L'IA dans le workflow de votre équipe
L'IA dans votre produit
De l'ingénierie, pas de la magie
L'IA est un problème d'ingénierie, pas un tour de magie
Nous faisons deux choses avec l'IA, et nous traitons les deux comme de l'ingénierie. Construire avec l'IA : nos staff engineers et CTOs fractionnels aident votre équipe à faire de l'IA une partie de son quotidien, pour livrer plus vite sans perdre le contrôle de votre code. Construire pour l'IA : nous posons les fondations data et construisons les systèmes de retrieval, LLM et machine learning qui font de l'IA une vraie fonctionnalité produit, pas un projet marketing fragile.
L'IA dans le workflow de votre équipe
Construire avec l'IA
L'IA ne va pas magiquement réparer (ou remplacer) une équipe. Bien utilisée, elle enlève la friction et donne aux bons ingénieurs le levier qu'ils méritent. Mal utilisée, elle transforme votre code en bricolage généré par IA. Nous avons vu les deux — notre travail est de vous amener au premier. Nos ingénieurs et CTOs fractionnels construisent avec l'IA chaque jour sur de vrais produits, et nous apportons cette pratique à votre équipe en nous intégrant, en pairant et en adaptant le workflow à vos standards.
Des agents de code avec intention
Des agents de code et éditeurs IA comme de vrais outils de productivité, pas de l'autocomplétion portée par le battage. Des agents qui prennent en charge refactorings, scaffolding et migrations.
La revue de code par l'IA, bien faite
Des bots de revue qui attrapent systématiquement les évidences, pour que les revues humaines restent concentrées sur l'architecture, la justesse et l'intention.
Une documentation qui tient
Une documentation qui donne à chaque outil IA le contexte qu'il lui faut, pour que le savoir arrête de s'évaporer dès que quelqu'un plonge dans une fonctionnalité.
Des limites claires
Ce qui revient à l'IA et ce qui reste humain, où vivent les garde-fous, et comment relire du code généré par IA sans baisser vos standards.
Un workflow, pas une boîte à outils
Une adoption saine de l'IA est un problème de workflow, pas d'outillage. Nous ne déposons pas des outils en espérant que ça prenne : nous nous intégrons, nous pairons, nous nous adaptons à votre façon de travailler.
La santé du code à long terme
Nous évitons le syndrome du « six mois plus tard, tout semble maudit ». Le résultat : une équipe qui livre plus vite sans perdre le contrôle de son code.
L'IA dans votre produit
Construire pour l'IA
Les produits IA n'échouent pas parce que le modèle est bête. Ils échouent parce que les données relevaient du vœu pieux, que la plomberie était une réflexion d'après-coup, ou que le workflow tenait avec du scotch. Nous commençons donc là où ça compte vraiment : vos données. De là, nous vous emmenons de « on aimerait faire quelque chose avec l'IA » à « nos clients s'appuient dessus chaque jour ».
Une fondation data digne de confiance
Une IA fiable ne fonctionne que si les données sous-jacentes se comportent de façon prévisible : des données que vous pouvez expliquer, auditer et croire, des pipelines qui tournent partout de la même façon, une propriété qui survit aux passations. Nous sortons les modèles des notebooks vers la production, sans religion de stack : le système doit être compréhensible, observable et détenu par ceux qui vivront avec.
De l'idée à la fonctionnalité IA livrée
Retrieval, agents, classification ou génération : nous prenons les bonnes décisions tôt (quel problème, quels signaux, à quoi ressemble « suffisamment bon ») et nous livrons avec les évaluations, les fallbacks et la protection contre l'injection de prompt que la plupart des équipes sautent. Mesurable, monitoré, jamais validé juste parce que la démo a marché une fois.
Des résultats concrets, pas seulement du code
Construire pour l'IA se joue sur quatre axes où nous livrons des améliorations mesurables, pour votre produit et l'équipe qui en est responsable.
Des pipelines de données qui tournent
De l'ingestion qui ne ment pas. Des pipelines qui tournent partout, pas seulement sur votre laptop. Des gates de QA qui attrapent les problèmes avant qu'ils ne contaminent votre roadmap.
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Ready to talk?
Prêt·e à arrêter de vous battre contre votre infrastructure de données ?
Machine learning classique
Quand vous avez besoin de prédiction, de classification ou de recommandation, nous vous aidons à choisir la bonne approche, construire le pipeline d'entraînement et déployer des modèles qui tournent vraiment en production.
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Ready to talk?
Envie de mettre du ML éprouvé au service de votre produit ?
Systèmes RAG & LLM
Si votre produit a besoin de connaissance en temps réel ou de retrieval intelligent sur des corpus bruts, nous construisons des systèmes RAG, des bases vectorielles, du hybrid search et des boucles d'évaluation qui tiennent hors démo.
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Ready to talk?
Envie de construire des fonctionnalités IA qui fonctionnent au-delà de la démo ?
Monitoring & détection de drift
Nous traitons la qualité du retrieval avec le même sérieux que la qualité des données : mesurable, monitorée, jamais balayée parce que le prototype avait l'air brillant.
Discover more
Ready to talk?
Envie d'avoir la certitude que vos modèles tiennent en production ?
Notre approche
“Nous apportons les bonnes pratiques d'ingénierie pour que tout le monde puisse travailler avec. En nous impliquant aux côtés de vos ingénieurs, nous transformons des données en vrac en quelque chose sur lequel on peut s'appuyer.”
Pourquoi les entreprises font appel à nous
Des modèles coincés dans des notebooks ? Des pipelines qui cassent ? Vous vous demandez comment mettre l'IA dans votre produit ? Vous n'êtes pas seul·e.
“We have data but nobody is using it to make decisions.”
“Our company is scaling fast, but the software isn’t.”
“During our collaboration, the madewithlove interim CTO has been very important providing direction and helping keep broader perspective on day-to-day actions. Their experience organising teams for aut…”
Márcio de Sousa, Tech Lead at Cuez by TinkerList
“Releasing a new version takes an entire afternoon.”
“Our product is full of bugs.”
“In the early days, we had a hard time understanding the technical implications of the choices we wanted to make, which made prioritisation difficult. Madewithlove made a huge difference. What they bro…”
Ahmed Abdullah, Machine Learning Engineer at MinersAI
“We’re scaling faster than our processes.”
“My developers are not working together.”
Clients heureux
Nous travaillons avec des entreprises qui veulent réussir leur data et leur IA. Voici comment notre approche se traduit en résultats concrets.
Fixform
Keeping buildings and spaces in good, safe and clean condition
After their technical co-founder departed unexpectedly, we stepped in with two staff engineers to build a quality-first MVP using Inertia.js, Vue, and Laravel. We established robust CI/CD pipelines, implemented comprehensive testing, and mentored the team through knowledge transfer.
Read case study
Nous aidons nos clients à réussir
Vous ne verrez pas des géants comme Amazon parmi nos clients. Mais vous verrez les futurs noms qui compteront dans le SaaS, parce que nous les avons aidés à anticiper les risques et à éviter l'échec.
“The staff engineers at madewithlove were essential in not only giving a diagnosis but also being involved to help deliver solutions.”
Dorian de Broqueville
General Manager, Izix
“I think what I also really valued about the collaboration was transparency and knowledge transfer. It needs to be a good fit with the company and the phase that the company is in.”
Thomas Vanhumbeeck
Cofounder & CEO, FixForm
“Madewithlove is a team of highly talented and highly skilled developers. Their deep knowledge of the latest technologies and broad involvement in our growth has been an undeniable asset.”
Raphael Bochner
Co-Founder and CEO, SweepBright
FROM 190+ SAAS AUDITS
76% of SaaS teams have no consistent code review
One engineer merges what another wrote. No second set of eyes.
The value of code reviewFROM 190+ SAAS AUDITS
51% mishandle credentials in the codebase
The finding investors react to hardest.
The security hole nobody talks aboutLatest insights
Nos réflexions récentes sur l'ingénierie data, l'intégration de l'IA et la construction de systèmes ML fiables (publié en anglais).
Blog
AI chat is a brain in a jar
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Your second brain knows more than you do
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Nous pouvons vous aider à construire avec l'IA
Que vous ayez besoin de construire des fonctionnalités IA fiables, de réparer votre pipeline de données, ou d'aider votre équipe à utiliser l'IA efficacement : nous sommes prêts à nous y mettre.
Questions fréquentes
Tout ce qu'il faut savoir pour travailler avec nos ingénieurs data et IA.
Non. Il faut des données suffisamment bonnes, dont la propriété est claire, qui sont comprises et monitorées. La perfection est un mythe. La prévisibilité est l'objectif.
Souvent oui. Nous identifions ce qui est récupérable, ce qui a besoin de garde-fous et ce qui doit être remplacé. La plupart des équipes ne sont pas à une réécriture du salut — elles sont à une clarification d'ownership.
Celle que votre équipe peut maintenir. Nous choisissons les outils en fonction de vos compétences, contraintes et réalité long terme — pas de la mode. Python, Airflow, Spark, Snowflake, ou quelque chose de plus simple : le logo n'est jamais le sujet.
Nous vous aidons à définir des seuils de qualité mesurables, à détecter le drift et à mettre en place des pipelines qui rendent les problèmes de données visibles, plutôt que de laisser passer silencieusement de mauvais signaux vers votre modèle.
Oui. Nous regardons votre problème, les signaux disponibles, la latence attendue, les besoins de précision et le coût. Parfois un modèle simple suffit. Parfois il faut du RAG ou de la recherche vectorielle. Parfois ni l'un ni l'autre.
En fixant des règles claires. Nous aidons les équipes à définir ce qui revient à l'IA, ce qui a besoin d'une revue humaine et comment garder une base de code cohérente quand la moitié des suggestions vient d'un modèle.
Il ingère des données de façon fiable, rejette les déchets, est reproductible de bout en bout, dispose d'un monitoring adapté et rend les échecs bruyants. S'il ne tourne que sur la machine d'un seul ingénieur, il n'est pas en bonne santé.
Oui. Nous avançons de manière incrémentale : stabiliser les données, concevoir un pipeline minimal, ajouter le monitoring et livrer les fonctionnalités par tranches fines. Il n'est pas nécessaire de tout refondre pour commencer à apporter de la valeur.
De la même façon que nous mesurons la qualité des données : avec des métriques, des tests et des boucles d'évaluation. Une démo qui marche une fois n'est pas un signal de qualité. Nous rendons le retrieval mesurable et observable.
Oui. Nous planifions notre sortie dès le premier jour. Documentation, pair programming, construction sur votre stack et transfert complet d'ownership. Pas de pipelines mystérieux. Pas de systèmes fantômes. Votre équipe continue à livrer longtemps après notre départ.