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DataFlow AI
SaaS / Data Analytics Startup

MVP SaaS avec intégration IA en 8 semaines

Durée : 8 semaines
Contexte

Course contre la montre

DataFlow AI, startup en pré-seed, devait démontrer son concept à des investisseurs dans un délai serré. Leur équipe de 2 fondateurs techniques avait besoin de renfort pour livrer un MVP fonctionnel intégrant des capacités IA.

Les obstacles identifiés

  • 01 Deadline investisseur dans 10 semaines
  • 02 Équipe réduite (2 fondateurs techniques)
  • 03 Intégration IA complexe (analyse de données automatisée)
  • 04 Besoin d'une architecture scalable pour la suite
La solution

Développement agile full-stack

Nous avons rejoint l'équipe comme lead technique externe. Méthodologie Scrum, sprints de 2 semaines, déploiement continu et intégration IA native pour livrer un MVP production-ready.

1

Sprint 0 - Architecture

1 semaine

Définition de l'architecture technique, setup CI/CD, choix des technologies et onboarding.

Livrables :
  • Architecture document
  • Repository configuré
  • CI/CD pipeline
  • Environment staging
2

Sprints 1-2 - Core features

2 semaines

Développement des fonctionnalités clés : authentification, dashboard, import de données.

Livrables :
  • Auth0 intégration
  • Dashboard temps réel
  • Import CSV/API
3

Sprints 3-4 - IA Integration

2 semaines

Intégration des capacités IA : analyse automatisée, insights, recommandations.

Livrables :
  • Pipeline d'analyse IA
  • Génération d'insights
  • API OpenAI/Claude
4

Sprints 5-6 - Polish & Launch

2 semaines

Finalisation UX, tests, documentation et mise en production.

Livrables :
  • Tests E2E
  • Documentation API
  • Production deployment
  • Onboarding flow
Résultats

Objectif atteint

⏱️
Délai de livraison
Avant 16 semaines (estimation)
Après 8 semaines
-50% d'amélioration
Couverture de tests
Avant 0%
Après 87%
Production ready d'amélioration
Score Lighthouse
Avant N/A
Après 94
Performance AAA d'amélioration
🚀
Temps de réponse API
Avant N/A
Après <200ms
P95 d'amélioration

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30%