Des applications mobiles qui pensent
iOS et Android depuis un seul codebase. IA embarquée pour la confidentialité et la performance. Un ingénieur senior — ni agence, ni équipe offshore.
Votre projet mobile mérite un vrai ingénieur
Le piège agence-offshore
Vous avez mandaté une agence pour développer votre application mobile. Elle a sous-traité à une équipe offshore que vous ne rencontrerez jamais. Les spécifications sont mal interprétées, les coûts explosent, les délais dérapent. Quand l'application sort pleine de bugs, l'agence renégocie — et c'est vous qui payez la note. Vous avez payé pour un expert. Vous avez eu une chaîne de sous-traitants.
L'IA collée en surface, pas intégrée
Votre application a un widget de chat qui appelle GPT. Ce n'est pas de l'IA native — c'est une fonctionnalité ajoutée après coup. Une vraie intelligence mobile, c'est de l'inférence embarquée pour la confidentialité et la vitesse, du cloud pour le raisonnement complexe, et de l'IA tissée dans le cœur de l'UX. La même discipline de pipeline IA de production qui gouverne les workflows serveur s'applique au mobile.
Deux codebases, double peine
Maintenir des codebases iOS et Android séparées, c'est chaque fonctionnalité développée deux fois, chaque bug corrigé deux fois, et une équipe qui doit maîtriser deux écosystèmes radicalement différents. Ajoutez de l'IA, et la complexité ne double pas — elle se multiplie. Un seul codebase cross-platform réduit les coûts de développement de 30 à 40 % et livre sur les deux plateformes depuis la même fondation production-grade.
Du brief aux deux stores
Découverte & architecture
Je cartographie vos besoins métier, parcours utilisateur et opportunités d'IA. On prend la décision critique ensemble : React Native pour l'efficacité cross-platform, ou Swift/Kotlin natif quand la plateforme l'exige vraiment. Un jugement architectural honnête — pas de loyauté de stack.
Conception de l'intégration IA
Je conçois la couche IA — quels modèles tournent sur l'appareil pour la confidentialité et la vitesse, lesquels tournent dans le cloud pour le raisonnement complexe, et comment ils se coordonnent. ExecuTorch apporte l'inférence production-grade au téléphone. Le cloud gère le reste. L'architecture hybride est le standard.
Construction itérative
Développement production avec des builds TestFlight et tests internes chaque semaine. Vous voyez une application fonctionnelle chaque semaine — pas des maquettes. Cross-platform dès le premier jour : un seul codebase TypeScript qui se déploie sur iOS et Android simultanément. Les mises à jour OTA via Expo contournent la review App Store pour les changements JavaScript.
Déploiement sur les stores
Soumission App Store et Play Store, conformité aux reviews et lancement. Monitoring, crash reporting et infrastructure de mises à jour OTA dès le départ. L'application évolue avec votre activité — les nouvelles fonctionnalités se déploient sans attendre les cycles d'approbation des stores.
Le marché a tranché
En croissance vers 258 milliards de dollars d'ici 2034 à 29,3 % de CAGR, selon Fortune Business Insights. Les téléchargements d'applications IA ont bondi de 92 % en un an, les revenus de 180 %. Les dépenses mondiales en IA atteignent 2 520 milliards de dollars en 2026. Ce n'est plus une technologie émergente — c'est le nouveau standard des applications mobiles compétitives.
React Native à l'échelle enterprise. Shopify partage 86 % du code entre iOS et Android avec des temps de chargement sous 500 ms et plus de 99,9 % de sessions sans crash. Discord a divisé par deux le temps de démarrage avec 60 % de frames lentes en moins. Coinbase a amélioré son funnel d'achat de 80 %. Microsoft fait tourner Office pour 600 millions d'utilisateurs quotidiens sur React Native.
Le modèle de fondation embarqué d'Apple sur iPhone 15 Pro — générant 30 tokens par seconde, surpassant Llama-3-8B et Mistral-7B malgré une taille inférieure. ExecuTorch de Meta apporte la même inférence production-grade à React Native — le moteur derrière l'IA embarquée d'Instagram et Facebook. Les données ne quittent jamais le téléphone. La même discipline de pipeline qui gouverne l'IA cloud tourne désormais dans la poche de vos utilisateurs.
Le stack qui livre
Questions fréquentes
Quand choisir React Native plutôt que du développement natif ?
React Native offre 86 % de code partagé (chiffre en production chez Shopify), 30 à 40 % de coûts en moins, et un déploiement iOS + Android simultané depuis un seul codebase TypeScript. Pour les applications métier classiques — contenu, commerce, productivité, fonctionnalités IA — l'écart de performance avec le natif est devenu imperceptible depuis la New Architecture. Swift ou Kotlin natif reste pertinent pour les complications Apple Watch, le ML intensif embarqué sans bridge React Native, ou les chemins critiques exigeant zéro overhead intermédiaire. La décision se prend lors de l'architecture, sur la base de vos vrais besoins — un jugement technique honnête, pas de loyauté de stack.
Comment fonctionne l'IA embarquée dans une application mobile ?
Via une architecture hybride. Des modèles légers tournent directement sur le téléphone via ExecuTorch (le moteur d'inférence de Meta pour React Native), CoreML (Apple) ou LiteRT (Google) — traitant les tâches sensibles avec une latence sous la milliseconde et zéro coût cloud. Le raisonnement complexe est routé vers l'IA cloud. Le Neural Engine d'Apple délivre 30 tokens par seconde sur iPhone 15 Pro. Les données ne quittent jamais l'appareil pour les opérations sensibles. La même discipline de pipeline IA utilisée dans les workflows serveur — gouvernance, quality gates, observabilité — s'applique directement à la couche IA mobile.
Combien coûte une application mobile IA sur mesure par rapport à une agence ?
L'engagement direct avec un ingénieur senior élimine la marge agence et la sous-traitance offshore. Pas de chefs de projet qui relaient des spécifications à une équipe que vous ne rencontrerez jamais. Les MVP agence coûtent typiquement entre 50 000 et 100 000 $. L'engagement direct est nettement moins cher : pas d'intermédiaires, pas de boucles de mauvaise interprétation, pas de surcoût de renégociation. Le développement cross-platform avec React Native réduit encore de 30 à 40 % par rapport à deux applications natives séparées. Vous obtenez du logiciel production-grade avec un pricing transparent et un accès direct à la personne qui écrit le code.
Combien de temps faut-il pour développer une application mobile IA cross-platform ?
Un MVP en 3 à 6 mois, contre 6 à 12 mois pour du développement natif iOS et Android séparé. Vous voyez des builds fonctionnels chaque semaine via TestFlight et tests internes — de vraies fonctionnalités, pas des maquettes. Les mises à jour OTA via EAS Update d'Expo déploient les changements JavaScript directement aux utilisateurs, sans passer par les cycles de review App Store. Un seul codebase signifie qu'un correctif est livré sur les deux plateformes simultanément.
Qu'en est-il de la review App Store et de la conformité AI Act européen ?
L'App Store et le Play Store ont des guidelines de review spécifiques à l'IA, intégrées au processus de développement dès le départ. L'IA embarquée joue en notre faveur — Apple favorise les applications utilisant ses propres frameworks ML. Pour l'AI Act européen entrant en vigueur en août 2026, l'inférence embarquée est une voie de conformité naturelle : minimisation des données par traitement local, limitation des finalités par des modèles ciblés, et localité de traitement par conception. Les mêmes patterns architecturaux qui rendent l'IA mobile performante — embarqué pour le sensible, cloud pour le complexe — répondent directement aux exigences réglementaires.
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