Transformez votre prototype IA en produit prêt pour la production
Votre prototype marche en démo. La production, c'est autre chose : de vrais utilisateurs, de la vraie charge, de vrais systèmes. On conçoit, construit et livre le produit prêt pour la production en quelques semaines, sur un contrat de performance.



Modèle commercial
Construit autour de votre résultat.
Contrat de performance
On reste responsables du résultat de production convenu.
Paiement selon la livraison convenue
Le périmètre est convenu avant de démarrer. Pas un retainer flou.
Garantie bugs 60 jours
Corrections de bugs après le lancement. Remboursement si on rate le périmètre convenu.
Vous possédez le code
Le code, l'infra et les données restent de votre côté.
Sans lock-in
Pas de plateforme Zheat. Vous pouvez le faire tourner vous-mêmes après le handover.
Le problème qu'on résout
Votre prototype marche. La production est le problème.
Une démo qui marche n'est pas un système qui tient pour de vrais utilisateurs. Voici les blocages qu'on voit entre prototype et production.
La démo n'est pas prête pour de vrais utilisateurs
Ça marche dans une démo contrôlée. Ça ne gère pas encore la vraie charge, les entrées imparfaites, ni un usage quotidien.
Les réponses et la disponibilité ne sont pas assez fiables
Hallucinations, pannes silencieuses, pas de monitoring. La production demande une gestion d'erreurs, de l'observabilité, et un système qu'on peut croire.
Les coûts IA deviennent imprévisibles
La dépense tokens grandit avec l'usage. Sans contrôle des coûts, un prototype qui marche devient un problème de production cher.
L'infrastructure et le déploiement manquent
Pas d'environnement de production, pas de CI, pas de plan de scaling. Le prototype vit encore sur un laptop, un notebook, ou un hack de staging.
Ce n'est pas branché sur les vrais systèmes
Le modèle est isolé de votre CRM, de vos données, de l'auth et des workflows. La production, ce sont des intégrations qui tiennent.
La sécurité et la propriété restent floues
Données sensibles, contrôle d'accès, et qui possède la stack : tout ça doit être conçu pour la production.
Si c'est votre goulot, cartographions-le.
En 30 minutes, on identifie ce qui bloque la production et on pose les prochaines étapes.
Du prototype à la production
Un parcours de production clair
Quatre étapes du prototype existant jusqu'à un système que vous pouvez mettre devant de vrais utilisateurs.
Diagnostiquer
Comprendre le prototype existant, l'architecture, les contraintes, et ce qui bloque la production.
Architecturer
Définir l'architecture de production et la roadmap technique : stack, scaling, sécurité, coût.
Construire
Mettre en place l'infrastructure, les intégrations, les fonctionnalités produit et les systèmes IA nécessaires à la production.
Livrer
Déployer, monitorer, optimiser, et transférer un système prêt pour la production. On reste pour la dérive, la qualité, et les mises à jour du modèle.
Voyez comment on mènerait le vôtre en production.
En 30 minutes, on identifie ce qui bloque la production et on pose les prochaines étapes.
Modèle commercial
Pas un retainer. Un résultat de production défini.
On prend le risque de livraison avec vous. Le travail est cadré avant de démarrer, et on reste responsables après le lancement.
Vous n'achetez pas des heures. Vous achetez un produit prêt pour la production, avec un contrat construit autour de ce résultat.
Périmètre convenu avant de démarrer
Livrables et planning clairs avant de commencer le build.
Un résultat de production défini
Le projet a une cible : un système que de vrais utilisateurs peuvent utiliser, pas une exploration ouverte.
Lié à la livraison convenue
L'engagement est sur la performance. Le paiement suit le modèle commercial convenu pour ce périmètre.
Pas un retainer flou
Si l'un de ces blocages est vrai, vous avez besoin que le produit soit construit, puis maintenu. C'est un contrat de performance, pas un retainer.
Responsables après le lancement
Corrections de bugs incluses pendant 60 jours. Garantie remboursée si on rate le périmètre convenu.
Garantie 60 jours : corrections de bugs après le lancement, remboursement si on rate le périmètre convenu. Après le lancement, on reste sur un contrat de performance. Vous possédez le code et l'infrastructure.
Résultats
De vrais produits. De vrais utilisateurs.
Des résultats de projets livrés, pas des projections.
1 000+
Utilisateurs / jour
Alfred.ia chez BPI France, d'un petit POC à un usage quotidien par les collaborateurs.
10M+
Utilisateurs atteints
Open Garden et FireChat, des produits que l'équipe a aidé à construire.
~2 sem.
Livraison typique
Du kickoff à une app prête pour la production.
Études de cas
Du prototype à la production
Sélectionnez un projet. Chacun montre le problème de production, ce qu'on a construit, et le résultat qu'on peut assumer.






BPI France
Alfred.ia
Banque publique d'investissement fondée en 2012. Finance et accompagne la croissance des entreprises (PME, ETI).
- Problème
- Un chatbot IA interne avec seulement quelques utilisateurs. Le prototype n'était pas encore un produit stable sur lequel les collaborateurs pouvaient s'appuyer chaque jour.
- Ce que Zheat a construit
- Un chatbot IA interne multi-modèles sécurisé (GPT-4o, Claude 3.5, Pixtral) avec recherche web, deep research, documentation IT, traduction, génération de code, analyse financière et bibliothèque de prompts.
- Résultat
- Utilisé chaque jour par plus de 1 000 collaborateurs de BPI France.
Vous voulez ce type de résultat en production ?
En 30 minutes, on identifie ce qui bloque la production et on pose les prochaines étapes.
Pourquoi Zheat
Pourquoi c'est plus sûr que recruter ou une autre agence
Des ingénieurs seniors, une livraison orientée production, et un modèle commercial qui nous rend responsables après le lancement.
Ingénierie senior
Des ingénieurs logiciel qui mettent l'IA en production, pas un banc de juniors habillé en process d'agence.
Livraison orientée production
La démo est facile. On conçoit pour de vrais utilisateurs, de la vraie charge, de vrais systèmes.
Engagement sur la performance
Un résultat de production défini, pas un retainer ouvert.
Sans lock-in
Votre code, votre infra, vos données. Pas de lock-in plateforme.
Vous possédez le produit
Vous récupérez le code, les définitions AWS CDK, et un handover.
Responsabilité après lancement
Garantie 60 jours : corrections de bugs après le lancement, remboursement si on rate le périmètre convenu.
Équipe
Des ingénieurs logiciel seniors qui mettent l'IA en production.
On met l'IA en production, et on reste après le lancement : dérive, hallucinations, modèles périmés.
Pour qui
Conçu pour les équipes coincées entre prototype et production.
Si vous avez déjà quelque chose qui marche en démo, et que vous ne pouvez pas encore le mettre devant de vrais utilisateurs, c'est ce travail.
Vous avez déjà
- Un prototype IA
- Un POC qui marche
- Des premiers utilisateurs
- Un business case validé
Mais vous êtes bloqués par
- L'ingénierie de production
- L'infrastructure
- Le scaling
- La fiabilité de l'IA
- Les intégrations
- La sécurité
- Un manque de capacité interne
Ce que la production exige vraiment
On livre avec
Témoignages
Ce que disent nos clients
Retours d'équipes avec lesquelles on a livré.
Utilisé chaque jour par 1 000+ collaborateurs
“J'ai eu le plaisir de travailler avec Yohan (Zheat) sur le produit Alfred IA chez Bpifrance. À mon arrivée en tant que Scrum Master, le Chatbot ne comptait encore que quelques utilisateurs. J'ai pu voir de près comment Yohan, initiateur du projet avec le Product Owner, a su le porter techniquement pour en faire une solution stable, utilisée aujourd'hui par plus de 1 000 collaborateurs au quotidien. Yohan (Zheat) possède ce talent de savoir transformer une idée innovante en un produit performant en production. Je recommande Zheat vivement pour tout projet d'IA ambitieux.”
Un pipeline LLM que l'équipe a pu reprendre
“J'ai travaillé avec Yohan chez Bricks sur la mise en place d'un pipeline d'extraction documentaire par agents LLM, dans un contexte encore peu formalisé. Malgré un cadrage léger, Yohan a avancé en autonomie et livré un résultat solide. Il n'est pas resté dans le cadre qu'on lui proposait : il a su challenger le besoin, accompagner la réflexion, et proposer des tests à périmètre réduit pour évaluer par la data avant d'aller plus loin. La solution qui en est sortie était réellement adaptée à notre besoin. Au-delà du livrable, c'est l'accompagnement qui a fait la différence. Yohan a pris le temps d'expliquer ses choix, de transmettre ce qu'il avait mis en place, et de nous laisser en capacité de reprendre le sujet. La passation a été soignée et utile. Je le recommande pour des missions d'ingénierie LLM et d'extraction documentaire, en particulier lorsqu'on cherche quelqu'un capable de proposer une solution pertinente, de la livrer avec peu de contexte, et d'en assurer la transmission.”
Premières fonctionnalités IA orientées client en production
“Radjiv a travaillé avec nous pendant de nombreuses années et est devenu un membre très apprécié de l'équipe. Sa capacité à travailler en autonomie tout en livrant rapidement est l'une de ses plus grandes forces en tant qu'ingénieur logiciel. Il excelle dans les environnements à évolution rapide avec des exigences changeantes, où le pragmatisme, l'efficacité et les itérations rapides sont valorisés. Les projets à large portée où il peut prendre en charge et garder l'élan sont ceux où il donne le meilleur de lui-même. Dans ses dernières années chez Ynomia, Radjiv a également joué un rôle important dans plusieurs de nos premières initiatives IA. Il a contribué à mettre en place un MCP interne pour soutenir nos workflows de développement et a participé à façonner certaines des premières fonctionnalités IA orientées client sur notre plateforme. Compte tenu du rythme auquel l'espace IA évolue, je suis convaincu qu'il continuera d'apporter une valeur immense dans ce domaine.”
Deadlines tenues, plus que le périmètre demandé
“Radjiv a rejoint notre équipe pour piloter le design et le développement front end de plusieurs projets à haute visibilité et stratégiques, avec des deadlines extrêmement serrées. La mission lui incombait de concevoir et livrer les projets dont il avait la responsabilité. Radjiv a non seulement respecté les délais avec les fonctionnalités initialement demandées, il les a dépassés en livrant des applications plus riches en fonctionnalités, au grand plaisir des sponsors. Je ne saurais trop recommander Radjiv : c'est un atout formidable, un excellent ingénieur et un super collègue. J'espère sincèrement avoir l'occasion de retravailler avec lui à l'avenir.”
Recommandé pour une livraison complexe, multi-pays
“Radjiv a rejoint mon équipe (Wireless / Methods & Tools Support) en octobre 2012 en tant que concepteur logiciel, en charge du développement d'applications web pour la gestion des tests. Yohan a, de son côté, rejoint une autre équipe dans une unité différente du réseau sous-marin Nokia. Grâce à d'excellentes compétences relationnelles et à sa capacité à évoluer dans un environnement international et multiculturel (3 régions, 15 pays), Zheat a su s'intégrer à l'esprit d'équipe et comprendre les besoins métier pour concevoir les fonctionnalités attendues. Ils sont dévoués, orientés client et capables d'équilibrer les contraintes IT et les exigences des clients internes. Radjiv et Yohan sont travailleurs, tenaces et capables de trouver les solutions les plus efficaces même en partant d'un contexte inconnu. En peu de temps, ils ont tissé un excellent réseau au sein de la business unit Wireless, collectant les besoins métier et les traduisant en spécifications compréhensibles par les équipes techniques. Grâce à ce très bon début professionnel, tous deux ont été proposés pour rester chez Nokia en 2013 et au-delà. Je continue à croiser Radjiv régulièrement et reste impressionné par son potentiel, son état d'esprit entrepreneurial et sa capacité à créer de la valeur via des applications logicielles et de nouveaux usages autour de la mobilité. Je suis convaincu qu'il possède tous les atouts pour offrir aux entreprises IT et télécom les meilleurs services, et c'est pourquoi je les recommande chaleureusement pour un nouveau projet.”
FAQ
Les questions qui bloquent la décision
Des réponses directes. S'il en manque, le diagnostic production est l'étape suivante.
Diagnostic production gratuit
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