Comment les entreprises créent des produits SaaS d'IA

Génération de sorties structurées à l'intérieur d'interfaces utilisateur réelles

Certaines des fonctions d'IA les plus efficaces ne génèrent pas de contenu, mais une structure sur laquelle vous pouvez vous appuyer.

L'IA Excalidraw en est un parfait exemple. Vous décrivez le flux que vous souhaitez - "un utilisateur s'inscrit, vérifie son adresse e-mail et accède au tableau de bord" - et l'IA écrit le code Mermaid.js correspondant. Le diagramme apparaît instantanément, entièrement modifiable dans l'application. Vous ne partez pas de zéro, vous obtenez une base intelligente et structurée qui correspond au cas d'utilisation.

Il ne s'agit pas d'un graphique statique. Il s'agit d'un code qui pense, transformé en un flux de travail visuel que vous pouvez manipuler.

D'autres outils explorent également cette voie, comme Uizard, qui transforme les invites en modèles d'interface utilisateur, et Retool, où l'IA configure les frontends et les requêtes backend en fonction des objectifs de l'utilisateur.

Dans tous ces cas, le LLM ne se contente pas d'aider l'utilisateur à aller plus vite, il produit des résultats dans la langue maternelle du produit.

Agents d'aide à la décision intégrés dans le flux de travail

La plupart des outils SaaS partent du principe que l'utilisateur sait ce qu'il doit faire ensuite. L'IA est en train de changer cela.

Aujourd'hui, nous voyons des agents intégrés qui peuvent lire l'état actuel d'un projet, d'une question ou d'un document - et proposer la prochaine action.

En Linearl'IA résume les bogues et les problèmes, puis suggère un ordre de priorité en fonction de la gravité, de la fréquence ou de l'état de blocage. Il ne s'agit pas seulement de résumer les tickets - il s'agit d'interpréter l'urgence et d'inciter l'équipe à agir, en jouant le rôle d'un agent vertical de l'IA qui agit essentiellement comme un pont entre les départements.

Asana AI fait la même chose avec les données de projet. Elle repère les tâches bloquées, les propriétaires mal alignés ou les dérives du calendrier, et propose discrètement des mises à jour pour rééquilibrer le travail.

Ce type d'agent ne génère pas de contenu. Il lit les signaux à l'intérieur du système - progression des tâches, affectations, entrées - et fait de petits gestes utiles qui modifient l'orientation du travail.

Onboarding AI-native qui s'adapte à l'utilisateur

La plupart des flux d'intégration sont statiques - quelques clics guidés, voire une liste de contrôle. Mais LLMs permettent de partir de ce que veut l'utilisateur et de construire autour de cela.

Dans Coda, l 'onboarding ressemble davantage à une conversation. Vous décrivez ce que vous essayez de faire - planifier un déplacement d'équipe, gérer les livrables d'un client, suivre les habitudes - et l'IA construit un échafaudage d'espace de travail pour vous aider à démarrer. Tableaux, boutons, formules, tout est déjà en place.

Guidde adopte une approche différente : il utilise les métadonnées des produits et l'intelligence artificielle pour générer automatiquement des guides dans l'application en fonction de vos données. Vous indiquez le type de guide dont vous avez besoin et il crée le flux - aucune saisie manuelle n'est nécessaire.

Ce qui était une tournée est maintenant une avance.

Vous vous présentez avec une intention. Le produit répond à la structure.

Des résultats structurés à l'intégration adaptative, chaque cas d'utilisation que nous avons couvert s'appuie sur une infrastructure capable de gérer le langage naturel, le contexte, la mémoire et les résultats dynamiques. Certains de ces outils fonctionnent en coulisse. D'autres sont intégrés directement dans la stack produits.

Examinons les plateformes les plus importantes qui alimentent actuellement les SaaS natifs pour l'IA - celles qui vous aident à créer des agents, à gérer les pipelines RAG, à structurer les entrées et à intégrer les LLMs dans des flux de travail réels.

1. Botpress

Botpress est ce qu'il vous faut lorsque vous créez des agents qui doivent faire plus que répondre à des questions. Il est fait pour les équipes qui veulent un contrôle réel sur la façon dont l'IA se comporte - combinant la logique, la mémoire, les flux d'action, et le déploiement multicanal en un seul endroit.

Vous pouvez le connecter à n'importe quel backend, transmettre le contexte d'un tour à l'autre, gérer les appels d'API et déclencher de véritables résultats, le tout à partir de la même conversation. Il est particulièrement efficace dans les situations où le chat doit induire un comportement, et pas seulement offrir des réponses. Qu'il s'agisse d'intégrer des utilisateurs, de programmer des visites, de gérer des opérations internes ou d'acheminer du support, Botpress rend les choses transparentes.

La plateforme prend également en charge les plateformes web, telles que WhatsApp et Telegramet les SDK personnalisés - pour que votre agent se rende là où se trouvent déjà vos utilisateurs.

Caractéristiques principales :

• Contrôle total de la logique, de la mémoire et des actions de l'API
• Outils intégrés pour les tests, l'analyse et la gestion des versions
• Support multicanal (web, WhatsApp, Slack, personnalisé)
• Transfert facile vers des agents en direct, flux de repli et widgets d'interface utilisateur personnalisés

Prix :

• Plan gratuit: 0 $/mois avec 5 $ de crédit AI inclus
• Plus: 89 $/mois - comprend le transfert d'agent en direct et l'analyse
• Équipe: 495 $/mois - ajoute la gestion des rôles, le SSO, la collaboration
• Entreprise: Tarification personnalisée pour les équipes à grande échelle ou soumises à de fortes contraintes de conformité

2. LangChain

LangChain est l'épine dorsale de nombreuses fonctions d'IA qui ne ressemblent pas du tout à un chat : agents de planification, copilotes internes, explicateurs d'analyses, etc. Il est flexible, modulaire et offre aux développeurs un moyen clair de connecter les LLMs aux outils, aux API et à la mémoire.

Cette flexibilité s'accompagne de certains compromis. LangChain est très centré sur le SDK - la plupart de l'orchestration et du débogage se font en Python ou en JavaScript. LangChain a introduit un créateur sans code appelé LangFlow, mais il n'en est qu'à ses débuts et n'a pas la qualité ou la stabilité de l'expérience du SDK de base.

Néanmoins, si vous souhaitez contrôler totalement la façon dont votre agent pense, planifie et agit, c'est l'outil que la plupart des gens choisissent.

Caractéristiques principales :

• Cadre d'agent avec support pour l'utilisation d'outils, la planification et la mémoire
• Prise en charge native des fonctions OpenAI , des pipelines RAG, de la recherche vectorielle
• Conception modulaire pour enchaîner les flux de travail et les étapes de raisonnement
• Fonctionne avec la plupart des API, des bases de données vectorielles et des chargeurs de documents.

Prix :

• LangChain OSS: libre et gratuit
• LangSmith (débogage + surveillance) : Gratuit pour l'instant ; bientôt une tarification basée sur l'utilisation

3. Pomme de pin

Pinecone est la base de données vectorielle que l'on retrouve dans presque tous les systèmes RAG de production, et ce pour de bonnes raisons. Elle est rapide, évolutive et vous permet de stocker et d'extraire des données de haute dimension avec une configuration minimale. Que vous indexiez des tickets d'assistance, des documents internes ou des connaissances structurées, Pinecone facilite l'intégration d'un contexte pertinent dans vos flux de travail LLM .

Le nouvel assistant Pinecone rend cela encore plus facile. Il gère le découpage, l'intégration et l'extraction en arrière-plan, de sorte que les équipes peuvent créer des agents sensibles aux données et des fonctions de recherche sans avoir à gérer l'infrastructure.

C'est rarement le seul élément de votre stack , mais lorsque la recherche rapide et filtrée est importante, Pinecone est l'outil que la plupart des équipes utilisent. Connectez-le à LangChain ou Cohere, et vous obtiendrez une base fiable pour tout assistant basé sur RAG.

Caractéristiques principales :

• Recherche vectorielle rapide et prête à la production
• Pinecone Assistant (2025) résume la complexité de la recherche.
• Filtres de métadonnées, indexation multi-tenant, notation hybride
• Infrastructure gérée - pas d'hébergement ou de réglage nécessaire

Prix :

• Starter: jusqu'à 5 millions de vecteurs gratuits
• Standard: Mise à l'échelle élastique basée sur l'utilisation
• Entreprise: Capacité et assistance dédiées

4. Cohérence

Cohere a commencé par être la référence en matière d'intégration rapide et de haute qualité - et elle domine toujours cet espace. Mais au cours de l'année écoulée, elle a évolué vers une plateforme plus large qui permet la génération augmentée de recherche (RAG) grâce à des outils tels que son API Rerank et les modèles R de commande hébergés.

C'est avec l'API Rerank que Cohere se distingue. Elle vous permet de réorganiser les résultats de recherche en fonction de leur adéquation avec une requête. Ainsi, au lieu de transmettre 20 morceaux bruts à votre LLM, vous en envoyez 3 qui ont de l'importance. Le résultat : des réponses plus rapides, une utilisation moindre des jetons et des réponses plus précises qui semblent intentionnelles.

Vous bénéficiez également d'une prise en charge multilingue, d'une prise en compte des contextes longs et d'une stack hébergée optionnelle qui gère en un seul endroit les enchâssements, la recherche et le rerank, sans qu'aucun réglage fin ne soit nécessaire.

Cohere brille lorsque vous avez besoin d'améliorer ce que votre modèle voit - et non de changer la façon dont il raisonne. Associez son API Rerank à un bon magasin de vecteurs comme Pinecone et à un orchestrateur intelligent comme LangChain, et vous obtiendrez des réponses plus courtes, plus précises et plus explicables.

Caractéristiques principales :

• Rerank v3.5 pour une sélection de réponses plus précise et tenant compte du contexte
• stack RAG hébergée avec API à faible latence
• Fonctionne bien avec Pinecone, LangChain et LlamaIndex

Prix :

• Embeddings: Gratuit jusqu'à 100k requêtes/mois
• Rerank: basé sur l'utilisation (contactez-nous pour connaître les tarifs)

5. LlamaIndex

LlamaIndex est construit autour d'une idée spécifique : votre IA est seulement aussi bonne que les données que vous lui donnez. Et si vous tirez ces données de PDF, de wikis, de bases de données ou de feuilles de calcul, LlamaIndex vous permet de les préparer à la recherche - avec une structure, des métadonnées et un routage intelligent.

Contrairement à Pinecone, qui gère la recherche vectorielle, ou Cohere, qui réorganise la pertinence, LlamaIndex se concentre sur le pipeline qui alimente le modèle. Il regroupe et indexe vos sources, conserve les métadonnées des documents et achemine les requêtes en fonction de la structure et de l'intention, et non pas uniquement en fonction des mots-clés ou des enchâssements.

Il est particulièrement utile pour les équipes qui conçoivent des produits d'intelligence artificielle reposant sur des contenus spécifiques à un domaine - manuels de produits, données clients, journaux d'ingénierie - où le contexte est important et où la recherche générique ne fonctionne pas.

LlamaIndex recoupe LangChain dans certains domaines, mais il est davantage axé sur la préparation des données et l'indexation, et non sur la planification des agents ou l'utilisation des outils.

Caractéristiques principales :

• Pipelines d'indexation pour les données structurées et non structurées
• Routage intelligent des requêtes et suivi des sources
• Fonctionne avec Pinecone, Chroma ou les mémoires locales
• Les agents qui ont besoin d'un accès aux données internes en toute confiance sont les mieux placés pour l'utiliser.

Prix :

• Source ouverte: Libre (MIT)

6. Vercel AI

Vercel AI SDK est destiné aux équipes qui souhaitent que l'IA fasse partie intégrante du produit, et non pas qu'elle soit un simple chatbot placé dans un coin. Il vous aide à construire des interfaces réactives, semblables à des chats, à l'intérieur de votre application en utilisant React, Svelte, ou Next.js - avec un support complet pour les réponses en streaming, la mémoire, et l'appel à des outils externes.

Il est construit par la même équipe que Next.js, ce qui se voit dans la façon dont il gère l'état du frontend et l'UX. La dernière version ajoute également la prise en charge du MCP(Model Context Protocol) - une norme à venir pour structurer les entrées du modèle, l'utilisation des outils et les sources de mise à la terre. Cela signifie des API plus propres, une personnalisation plus facile et un meilleur contrôle sur ce que fait votre assistant.

Vous ne construisez pas d'agents ici - mais si vous en avez déjà un, c'est ainsi que vous le transformez en une expérience produit soignée. Le SDK s'intègre parfaitement dans n'importe quelle stack frontale, et sa prise en charge des MCP, de l'utilisation d'outils et de la diffusion en continu en fait un outil idéal pour les interfaces d'intelligence artificielle qui doivent avoir l'air natives.

Caractéristiques principales :

• Ajouter des interfaces d'IA directement dans les applications React ou Svelte
• Streaming, historique des chats, support d'outils et mise à la terre
• Prise en charge de MCP pour un comportement structuré et contrôlable du modèle
• Construit par les créateurs de Next.js - optimisé pour l'UX frontend

Prix :

• SDK open source: Gratuit
• Hébergement Vercel: Basé sur l'utilisation (calcul + bande passante)

7. Faire

Make est comme un ruban adhésif pour les produits SaaS - en particulier dans les premiers jours de l'intégration de l'IA. Il s'agit d'une plateforme d'automatisation visuelle qui vous permet d'assembler des applications, de déclencher des flux de travail et même d'intégrer des modèles d'IA sans avoir à écrire beaucoup de code.

Il excelle véritablement en offrant aux équipes de produits la possibilité de prototyper des comportements d'IA sans nécessiter un backend complet ou une couche d'orchestration. Vous avez besoin de déclencher un suivi d'assistance lorsqu'un utilisateur fournit des commentaires négatifs dans un chat ? Utilisez Make. Vous voulez résumer ce message avec OpenAI et l'enregistrer dans votre Hubspot CRM? Utilisez également Make.

Il n'est pas conçu pour les agents de planification complexes ou l'utilisation d'outils profonds, mais pour les tâches où il suffit de relier A à B à C, il est rapide, flexible et convivial. C'est particulièrement utile lorsque votre produit n'est pas axé sur l'IA mais que vous souhaitez intégrer de l'intelligence en arrière-plan.

Caractéristiques principales :

• créateur visuel avec des centaines d'intégrations d'applications préconstruites
• Facilité de déclencher des actions à partir des données d'entrée de l'IA (par exemple, résumés GPT → e-mail/envoi/CRM)
• Module OpenAI intégré, support HTTP et webhook
• Idéal pour les opérations en équipe, les boucles de rétroaction et l'automatisation légère.
  
  

Prix :

• Gratuit : 1 000 opérations/mois, 2 scénarios actifs
• Core : 9 $/mois - pour les petites équipes et une utilisation légère
• Pro : 16$/mois - ajoute plus d'opérations, de planification et de gestion des erreurs
• Entreprise : Personnalisé - pour les équipes qui gèrent des flux critiques

1. Faire de l'IA une partie intégrante du produit, et non un simple ajout

L'IA doit soutenir votre expérience principale, et non rester à l'écart. Si elle donne l'impression d'être une fonctionnalité déconnectée - comme une fenêtre de chat flottant dans un coin - elle ne sera pas utilisée.

Il s'agit plutôt d'intégrer l'IA dans les flux de travail sur lesquels les gens s'appuient déjà. Dans Linear, l'IA prend en charge le suivi des problèmes et l'établissement des priorités. Dans Coda, elle construit des tableaux et une logique autour des objectifs de l'utilisateur. Ces fonctionnalités ne semblent pas distinctes - elles font partie du fonctionnement du produit.

Commencez par identifier les endroits où les utilisateurs sont bloqués ou ceux où le travail est ralenti. Utilisez l'IA pour adoucir ces moments, et pas seulement pour impressionner.

2. Construire autour de l'intention, pas seulement autour de l'entrée

LLMs fonctionnent mieux lorsqu'ils comprennent pourquoi quelqu'un fait quelque chose - et pas seulement ce qu'il a tapé. Cela signifie que votre produit doit capturer l'intention de l'utilisateur dès le début et concevoir des flux autour de cette intention.

C'est ce qui rend utiles des outils tels que Notion AI ou Duolingo Max. Ils ne se contentent pas de répondre - ils façonnent leurs réponses en fonction du contexte et des objectifs. Cela ne fonctionne que si vous structurez votre UX pour guider et apprendre de l'intention de l'utilisateur, et pas seulement de ses mots.

Posez la question : Qu'est-ce que l'utilisateur essaie d'accomplir ? Ensuite, partez de là.

3. Donner aux utilisateurs visibilité et contrôle

L'IA doit soutenir les décisions, et non les prendre dans une boîte noire. Les utilisateurs doivent comprendre ce que fait le modèle, où il a obtenu ses informations et comment ajuster son comportement.

Les bonnes interfaces d'IA expliquent pourquoi elles ont suggéré quelque chose. Elles permettent aux utilisateurs de réessayer, de modifier ou d'explorer d'autres solutions. Cela permet aux utilisateurs de prendre confiance et d'éviter une dépendance excessive à l'égard de l'automatisation.

Exposez les sources de données, montrez la logique de déclenchement lorsqu'elle est utile et laissez toujours une marge de manœuvre pour des modifications manuelles.

4. Se préparer aux cas limites et aux échecs

LLMs ne se comportent pas toujours comme vous le souhaitez. Ils peuvent ne pas tenir compte du contexte, produire des résultats vagues ou mal interpréter les instructions. Votre produit doit être prêt pour cela.

Ajouter des garde-fous. Utiliser des scores de confiance pour acheminer les réponses incertaines. Permettez des retours en arrière gracieux vers d'autres grands modèles de langage ou vers une assistance humaine. Et surtout, suivez les interactions des utilisateurs avec l'IA afin de savoir où elle est utile et où elle doit être améliorée.

L'IA doit améliorer votre produit, et non le rendre imprévisible.

5. Commencer par un cas d'utilisation fort et l'étendre progressivement

Il n'est pas nécessaire que l'ensemble de votre produit soit piloté par l'IA dès le premier jour. Les équipes les plus performantes commencent à petite échelle - une fonctionnalité, un flux de travail - et l'améliorent jusqu'à ce que les utilisateurs s'en servent tous les jours.

Il peut s'agir de l'intégration, de la recherche de documents, de résumés analytiques ou de l'automatisation des tâches. Concentrez-vous sur un domaine où l'IA peut réduire les frictions ou augmenter la vitesse, et faites en sorte qu'elle fonctionne bien avant de passer à l'échelle supérieure.

Des fonctionnalités solides et fiables créent la confiance. Une fois que vos utilisateurs s'y fient, l'extension à d'autres cas d'utilisation devient beaucoup plus facile.