Cas d'Usage & Solutions

Une compétence décrit ce que Context Studios sait faire techniquement — par exemple la génération augmentée par récupération ou l'orchestration multi-agents. Un cas d'usage décrit l'utilisation concrète de cette technique — un système de réservation pour un cabinet dentaire, un générateur de devis pour un plombier ou un pipeline de fiches produits multilingues pour une boutique Shopify. Cette page hub rassemble des cas d'usage fréquents que nous pouvons réaliser, chacun avec une architecture décrite, un investissement attendu et des indicateurs permettant de mesurer le succès. Pour les chefs de produit et les propriétaires de cas d'usage, cela signifie que vous n'arrivez pas à un appel de découverte avec une question ouverte — vous partez de nos pages et négociez les écarts. Nous évitons volontairement le vocabulaire marketing générique ; chaque cas liste les technologies concrètes. Un exemple : notre page sur la génération automatisée de devis nomme explicitement les composants — des modèles de langage actuels pour la génération de texte, Puppeteer pour l'export PDF, Convex comme couche de données, Stripe pour le paiement. Le forfait MVP convient à la plupart des cas mono-fonction ; les scénarios plus complexes de coordination multi-agents sont chiffrés séparément après cadrage.

Les cas d'usage que nous refusons

Disons-le franchement : tous les cas d'usage ne sont pas pour nous. Nous refusons régulièrement des missions qui ne tirent aucun bénéfice technique de l'IA ou qui repackagent un projet logiciel classique dans un langage IA. Les applications CRUD pures sans entrée langagière, sans traitement documentaire et sans comportement autonome relèvent d'un éditeur de logiciels traditionnel — nous recommandons alors des studios partenaires de notre réseau. Nous regardons aussi avec méfiance les applications deepfake, les filtres automatisés de candidats sans human-in-the-loop et toute forme de dark pattern. Notre cible, ce sont les cas où un LLM ou un agent livre un gain de productivité mesurable : résumé de longs documents, production de contenu multilingue, recherche sémantique dans des bases internes, interfaces vocales pour techniciens terrain, génération automatisée de devis. Chacune de ces catégories est documentée sur une page dédiée, avec une discussion honnête des limites. Si votre cas n'est pas listé mais vous semble dans une zone grise, écrivez-nous — nous revenons vers vous avec une estimation franche de type go / no-go.

Du cas d'usage à l'architecture de production

Chaque page de cas d'usage suit une structure fixe pour que vous vous repériez vite. Après le hero avec définition d'entité vient un chapitre sur l'architecture typique — avec un schéma indiquant quels composants tournent en local, lesquels dans le cloud et lesquels en SaaS. Nous décrivons ensuite le chemin d'intégration : les systèmes auxquels le cas se connecte typiquement, par exemple ERP (DATEV, Sage, Odoo), CRM (HubSpot, Pipedrive, Salesforce) ou plateformes e-commerce (Shopify, Shopware, WooCommerce). La page se termine par une fourchette de prix et un calendrier — généralement quatre semaines pour le MVP suivies de deux ou trois itérations de deux semaines. Particulièrement utile pour les chefs de produit : nous livrons pour chaque cas une liste de métriques à utiliser pour mesurer le succès (temps de première réponse, débit, scores qualité). Nous fixons ces métriques ensemble en amont et les exportons vers Grafana ou vers votre monitoring existant. Pour vous orienter, triez la liste par secteur ou par profondeur technique — et réservez un créneau de trente minutes pour préciser le cas adapté.