Loïc Boutet

Secure and collaborative AI to boost your productivity | CEO @Hexagonal Consulting | Full Remote Evangelist | Ruby and AI Enthusiast | International SpeakerL'

If you're here. Read this. ⤵︎

For 17 years, I've explored every aspect of web development.

◉ I started with Ruby in 2006, when Rails was just emerging.
↓ I founded and led a 50-person agency.
↓ I delivered +80 projects for major companies.
(Doctolib, SNCF, Thales, Accor...)
↓ I managed €400K+ projects in healthcare and industry.
↓ I've watched 100-page specs balloon into 200 pages.
↓ I've experienced every pitfall in large tech projects.

◉ In the last two years, I revolutionized my coding approach.
↓ I developed AI tools that cut development time by 75%.
↓ I created systems that generate maintainable code.
↓ I guided companies through their AI transition.
↓ I built applications that generate €80K in annual savings.

With this experience, I've achieved game-changing results.

◉ I've transformed ideas into products in 14 days.
↓ I've developed an approach that avoids 90% of common pitfalls.
↓ I've created a system that makes development predictable.
↓ I've helped dozens of entrepreneurs validate their market.

That's why I created 5000.dev

A simple promise: your application in 2 weeks for €5000.

Here's what my latest client achieved:

Charles-Eliott Debourdeau
CEO of GlobalExam
- €80K annual savings
- 6x faster course creation while maintaining quality

◉ What you get with 5000.dev:
✔︎ A real application, not promises
✔︎ A dedicated senior expert who understands your business
✔︎ Professional development in 2 weeks
✔︎ Guaranteed fixed price of €5000
✔︎ Complete source code
✔︎ Detailed documentation
✔︎ Production deployment

This service has one goal. ⤵︎
Transform your idea into a product in 14 days.

That's it.
Now you know everything.

J'ai refusé un projet à 200k€.
Le client m'a pris pour un fou.
Voici pourquoi j'ai eu raison. ↓

Le client : "Loïc, on a 200k€ de budget pour notre plateforme."
Moi : "Désolé, je ne prends que les projets à 5k€."

Il a raccroché.

Je sais exactement ce qui va se passer :
Dans 3 mois, il va me rappeler.
"L'agence nous demande 50k€ de plus pour finir."
"On n'a toujours rien de fonctionnel."
"Tu peux nous aider ?"

Voilà la différence entre les projets à 200k€ et à 5k€ :

Projet à 200k€ après 6 mois :
❌ Rien de fonctionnel
❌ Budget explosé
❌ Équipe démotivée
❌ Deadline repoussée 4 fois
❌ Specs changées 15 fois

Projet à 5k€ après 2 semaines :
✅ App fonctionnelle
✅ Utilisateurs qui testent
✅ Feedback concret
✅ Pivot possible immédiatement
✅ Budget respecté

La vérité que personne ne dit :
Un gros budget ne garantit pas le succès.
Il garantit juste de gros problèmes.

Mes clients qui réussissent le mieux ?
Ceux qui commencent petit.
Ceux qui testent vite.
Ceux qui s'adaptent rapidement.

Exemple concret :
Charles a commencé avec 1 fonctionnalité à 5k€.
Aujourd'hui son app lui rapporte 80k€/an.

Kevin a voulu tout faire d'un coup à 50k€.
Il a abandonné au bout de 8 mois.

La différence ?
Charles a testé.
Kevin a rêvé.

Vous avez une idée d'app ?
Arrêtez de calculer le budget parfait.
Commencez par la première brique.

Première brique : https://5000.dev

PS : Je pense que ce client va finir par travailler brique par brique.
Il comprendra.

I build your web app in 2 weeks for 5000€.

J'ai refusé un projet à 200k

MVP = ce que vos clients achètent.
Pas ce que vous imaginez. ↓

(Pour développer votre application 🧱 par 🧱 : https://5000.dev)

Vous avez validé le problème.
Maintenant : définir ce qu'il faut construire.

La règle des 3 clients :
Ne construisez RIEN qui n'ait pas été demandé par 3+ clients différents.

Exemple raté :
Client 1 : "Il faut 6 langues."
Client 2 : "Il faut un mode sombre."
Client 3 : "Il faut plusieurs logins."

Même besoin : 0
Action : ne construisez RIEN.

Exemple réussi :
Client 1 : "Je dois exporter en PDF."
Client 3 : "L'export PDF = 2h gagnées."
Client 5 : "Sans export, je refais tout."

3 clients. Même besoin.
C'est votre MVP.

Les 70% inutiles :
Les études le montrent :
70% des fonctionnalités ne sont JAMAIS utilisées.

Cas réel :
Développé en plus du MVP :
- Multi-devises (0 utilisation)
- Export Excel avancé (2 clics/mois)
- Dashboard personnalisable (3/50 users)

Coût supplémentaire : 10K€
Valeur : 0€

Ce qui a servi (le MVP) :
- Liste des tâches
- Assignation
- Notifications

Coût : 5K€

L'erreur du "nice to have" :
✗ Support de 6 langues
✗ Thème light/dark
✗ Login multiple
✗ Gamification
✗ Configurations complexes

Résultat : Temps × 3, Bugs × 5, Utilisation = 0

Les 3 questions :
1. 3+ clients l'ont demandé ?
2. Ça résout un problème qui coûte ?
3. Sans ça, l'app n'a pas de sens ?

3 "oui" = développez
1 "non" = poubelle

Une 🧱 = 3-4 fonctionnalités max.

Exemple de bon MVP :
Application : Suivi des impayés

🧱 N°1 - MVP (8 clients) :
✓ Liste factures impayées
✓ Montant total
✓ Relances auto
✓ Historique

1 🧱 = 5000€ en 2 semaines

🧱 N°2 (5 clients) :
→ Prédiction risques
→ Score client
→ Alertes avancées

🧱 N°3 (4 clients) :
→ Export comptable
→ Intégration Sage
→ Rapports auto

3 🧱 en 6 semaines.
Pas 6 mois.

Simple bat complexe :
- Notion = éditeur de texte
- Stripe = formulaire
- Calendly = agenda

La méthode 🧱 par 🧱 :
Semaine 1-2 : 3-4 fonctions validées
Semaine 3-4 : Test clients
Semaine 5-6 : 3-4 suivantes
Répétez.

Quand complexifier :
Uniquement quand 3+ clients PAYANTS demandent.
Jamais "au cas où".

Montrez toutes les 2 semaines.
Même incomplet.
Surtout incomplet.

Votre MVP n'est pas :
✗ Votre vision
✗ Ce qui fait "pro"
✗ La concurrence

Votre MVP est :
✓ Ce que 3+ clients achètent
✓ 3-4 fonctions en 2 semaines
✓ Ce qui résout LE problème

Récap :
1. Listez les fonctions
2. Gardez celles demandées par 3+
3. Groupez par 3-4 = 1 🧱
4. Construisez en 2 semaines
5. Testez
6. Prochaine 🧱

Pour construire votre MVP 🧱 par 🧱 : https://5000.dev

N'hésitez pas à partager ce post. 🙏

MVP = ce que vos clients achètent. 

J'ai créé un GPT qui transforme ton idée d'app en projet validé.

Et je le partage gratuitement.

Voici ce qu'il fait pour toi. ↓

Ce GPT te guide étape par étape :
→ Valider ton idée en 30 minutes
→ Identifier tes blocages réels
→ Définir ton pricing
→ Créer ta maquette
→ Obtenir tes pré-ventes
→ Découper en briques 🧱

Sans perdre 6 mois sur un projet qui ne marche pas.

Après 80 projets livrés, j'ai identifié pourquoi les projets tech meurent.

Ce n'est jamais faute de code.
C'est toujours faute de méthode.

Les entrepreneurs sautent des étapes.

Ils développent avant de vendre.
Ils codent avant de valider.
Ils complexifient avant de simplifier.

Résultat : 90% des projets meurent avant leur première ligne de code.

Le GPT t'impose la bonne séquence :
Idée → Validation → Pricing → Maquette → Pré-ventes → Dev 🧱

Si tu sautes une étape, il te ramène en arrière.

Parce qu'un échec en 2 semaines est une victoire.
Un échec en 6 mois est une catastrophe.

Le GPT te pose 9 questions obligatoires :
→ Ton idée en 1-2 phrases
→ Le problème précis que ça résout
→ Combien ça coûte en temps/argent
→ Tes utilisateurs cibles
→ Tes entretiens de validation
→ Tes pré-ventes
→ Ton business model
→ Ton budget
→ Ton délai

Ensuite, il analyse et te donne :
→ Un diagnostic sur 10
→ Tes blocages concrets
→ Tes actions de la semaine
→ Les conditions avant de dev

Pas de bullshit. Pas de jargon. Juste les questions essentielles.

Le GPT est gratuit.

Pour le recevoir :
1. Ajoute-moi à ton réseau
2. Like ce post
3. Commente "5000.dev"
4. Partage ce post pour avoir un accès prioritaire


Je t'envoie le lien en DM.

PS : Si après le diagnostic tu veux qu'on développe ta première brique 🧱 ensemble, rendez-vous sur https://5000.dev

J'ai créé un GPT qui valide ton idée d'app 

"Si j'arrive à convaincre ma mère, le reste suivra."

Non. Ta mère, ça compte pas.
Tes potes non plus.
Voici pourquoi ton premier vrai client sera un enfer. ↓

(Si vous voulez une app qui marche pour trouver vos premiers clients : https://5000.dev)

Le mythe du "premier client facile"

95% des entrepreneurs pensent que vendre sera simple.
"Mon produit est génial, ça va se vendre tout seul."
Erreur fatale.

Voici ce qui va vraiment se passer :

Mois 1 : Tu lances ton app
→ Tu postes sur LinkedIn
→ Tu envoies à tes contacts
→ Tout le monde trouve ça "super"
→ Personne ne paye

Mois 2 : La réalité frappe
→ Tes amis évitent le sujet
→ Ta famille change de conversation
→ Tu réalises que "c'est génial" ≠ "je paye"

Mois 3 : La panique
→ Tu baisses tes prix
→ Tu ajoutes des fonctionnalités
→ Tu perds confiance
→ Tu remets tout en question

La vraie difficulté :

Convaincre quelqu'un de sortir sa carte bleue pour ton produit.
C'est 1000x plus dur que de faire dire "c'est bien."

Mes conseils avant même de coder :

◉ Identifiez 10 prospects PRÉCIS
→ Pas "les restaurateurs"
→ Mais "Jean, patron du bistrot rue de la Paix"

◉ Appelez-les avant de développer
→ "Je veux créer X pour résoudre Y"
→ "Combien payeriez-vous pour ça ?"
→ "Quand pourriez-vous commencer ?"

◉ Vendez sans produit
→ "Si je fais ça pour vous, vous signez ?"
→ Récoltez 3 promesses d'achat
→ PUIS développez

◉ Préparez votre stratégie commerciale
→ Comment allez-vous trouver vos clients ?
→ LinkedIn ? Démarchage ? Bouche-à-oreille ?
→ Combien de temps par semaine sur la vente ?

L'erreur de mes clients :

Ils passent 3 mois à développer.
Et 3 minutes à réfléchir à la vente.

Résultat : Une app parfaite que personne n'achète.

La bonne approche :

50% de votre temps sur le produit.
50% de votre temps sur la vente.

Dès le premier jour.

Exemple concret :
Un client veut une app de réservation pour coiffeurs.
Avant de coder : il a appelé 20 salons.
Résultat : 5 ont dit oui à 50€/mois.
On a développé pour 250€ de revenus garantis.

L'autre client : "Je vais faire l'app d'abord."
Résultat : 0€ de revenus après 6 mois.

Le développement technique n'est que la moitié du problème.
L'autre moitié c'est de trouver quelqu'un qui paye.

Et cette partie-là, aucun développeur ne peut la faire à votre place.

Pensez commercial AVANT de penser technique.
Sinon vous allez perdre votre temps et votre argent.

N'hésitez pas à partager si ça peut aider d'autres entrepreneurs. 🧱

Si j'arrive à convaincre ma mère le reste suivra

L'IA va tuer 90% des agences de services.
Les 10% restantes vont exploser leur chiffre d'affaires.
Voici comment faire partie des 10%. ↓

(Si vous voulez créer votre outil interne dès maintenant : https://5000.dev)

La réalité brutale d'aujourd'hui :
- ChatGPT fait un plan marketing en 5 minutes
- Claude code une app basique en 30 minutes 
- Gemini recrute mieux qu'un RH junior
- Perplexity analyse vos concurrents gratuitement

Et c'est juste le début.

Dans 2 ans, l'IA fera 80% de ce que vos consultants juniors font aujourd'hui.
Vos clients le savent.
Ils ne vont plus payer 450€/jour pour du conseil qu'ils ont gratuitement.

Deux choix s'offrent à vous :

Choix n°1 : Continuer comme avant
Résultat : Vous vendez de moins en moins cher face à l'IA.
Vos marges s'effondrent.
Vos clients partent.
Game over.

Choix n°2 : Capitaliser votre expérience dans un outil
Résultat : Vous vendez vos process qui marchent.
Vos marges explosent.
Vos concurrents ne peuvent pas copier.
Jackpot.

Exemple concret :
Une agence marketing digital a créé un outil interne de génération de contenu.
Il analyse automatiquement les besoins de leurs clients.
Il génère des contenus personnalisés basés sur 200+ projets réels.
Il livre de la création de contenu en 15 minutes.

Résultat : 
- Temps divisé par 6
- Prix multiplié par 2
- Économies de 80K€ par an

Leur secret ?
Ils ont transformé leurs années d'expérience en algorithmes.
L'IA fait le boulot répétitif.
Eux, ils vendent leur expertise senior.

Comment faire pareil :

Étape 1 : Listez vos process qui marchent
Ceux que vous répétez sur chaque mission.
Ceux qui donnent des résultats mesurables.

Étape 2 : Identifiez les tâches répétitives
Tout ce qui prend du temps mais peu de réflexion.
Tout ce qu'un junior pourrait faire.

Étape 3 : Créez votre outil
Automatisez les tâches répétitives.
Gardez la stratégie pour vous.

Exemple d'outils à créer selon votre secteur :
- Agence marketing → Générateur de campagnes personnalisées
- Cabinet RH → Analyseur de profils candidats 
- Agence web → Auditeur technique automatique
- Conseil finance → Simulateur de scénarios

La vérité que personne ne dit :
Dans 18 mois, avoir un outil propriétaire sera la norme.
Pas l'exception.

Ceux qui n'en auront pas seront des commodités.
Ceux qui en auront seront des références.

Mais si vous voulez aller vite :
Une app métier en 2 semaines.
Process intégrés.
IA incluse.

17 ans d'expérience en développement.
7 ans à diriger une agence de 50 personnes.
80+ projets livrés pour des agences comme la vôtre.
Je connais vos défis et je maîtrise l'IA.

Je suis la meilleure personne pour créer votre outil avec vous.

Pour transformer votre expérience en avantage concurrentiel : https://5000.dev

La question n'est pas si l'IA va changer votre secteur.
C'est si vous allez la subir ou l'utiliser.

L'IA va tuer 90% des agences de services

"J'aimerais un mode sombre."
"Tu peux ajouter l'export Excel ?"
"Et si on mettait un dashboard ?"
Vos utilisateurs demandent. Mais faut-il écouter ? ↓

(Pour développer votre application 🧱 par 🧱 : https://5000.dev)

Votre app tourne.
Les retours arrivent.
Tout le monde a une idée.

Et c'est là que 90% des projets déraillent.

La règle d'or : demande ≠ besoin

Un utilisateur dit "je veux un dashboard".
Ce qu'il veut vraiment : savoir si son business va bien.
La solution n'est peut-être pas un dashboard.
C'est peut-être un email hebdo avec 3 chiffres clés.

Basecamp a refusé pendant des années d'ajouter un diagramme de Gantt.
Leurs utilisateurs le demandaient constamment.
Ils ont tenu bon.
Résultat : un produit simple qui vaut des centaines de millions.

La règle des 3

Une personne demande une feature : notez.
Deux personnes demandent la même : intéressant.
Trois personnes différentes : là on écoute.

Intercom a construit son produit sur ce principe.
Ils appelaient ça "the rule of three".
Avant 3 demandes identiques, ils ne bougent pas.

Les 3 questions avant chaque feature

1. Sans cette feature, les gens arrêtent-ils d'utiliser l'app ?
Non → Ce n'est pas prioritaire.

2. Cette feature aide-t-elle à trouver le prochain client ?
Non → Elle peut attendre.

3. Combien de temps pour la construire vs l'impact attendu ?
Utilisez la matrice Impact/Effort.
Un post-it, deux axes, classez vos idées.

Le framework RICE de Intercom :
Reach (combien de gens touchés)
Impact (quel effet sur eux)
Confidence (sûreté de l'estimation)
Effort (temps de dev)

Score = (Reach × Impact × Confidence) / Effort

Dire non sans perdre le client

"Merci pour l'idée. On la note. Pour l'instant on se concentre sur X parce que c'est ce qui aide le plus nos utilisateurs."

Transparent. Honnête. Pas de promesse en l'air.

Notion a un board public de features demandées.
Les utilisateurs votent.
Ça canalise les demandes et montre que vous écoutez.
Outil : Canny, Productboard ou simplement une board Notion publique.

Le piège du "nice to have"

6 langues au lancement.
Mode sombre.
5 méthodes de login.

70% des fonctionnalités d'un logiciel ne sont jamais utilisées.
Étude du Standish Group, confirmée projet après projet.

Chaque feature ajoutée complexifie votre app.
Complexité = bugs, maintenance, confusion utilisateur.

Quand construire la prochaine 🧱

Signal vert : 3+ utilisateurs demandent la même chose.
Signal vert : la feature débloque un nouveau segment de clients.
Signal vert : elle réduit le churn mesuré.

Signal rouge : "ce serait cool si..."
Signal rouge : un seul gros client insiste (et les autres s'en fichent).
Signal rouge : vous ajoutez par peur de perdre quelqu'un.

Amazon a une règle : si une feature ne peut pas être expliquée en une phrase, elle est trop complexe.

Votre app n'a pas besoin de tout faire.
Elle a besoin de faire une chose mieux que les autres.

Construisez 🧱 par 🧱 : https://5000.dev

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J'aimerais un mode sombre

40K€ partis en fumée.
Zéro ligne de code livrée.
L'histoire de Marc me hante encore. ↓

Idée : une marketplace comme TaskRabbit mais pour la France.
Il avait vu que ça marchait aux États-Unis.
"Si ça marche là-bas, ça va marcher ici."

Sa tentative :
- 6 mois de specs avec l'agence
- Cahier des charges de 80 pages
- Devis qui passe de 30K€ à 60K€
- Délais qui glissent de 4 à 8 mois
- Relations qui se dégradent
- Abandon du projet au bout d'1 an

40K€ partis en fumée.

La définition de la folie ?
Faire la même chose et espérer un résultat différent.

Marc veut relancer avec :
"Cette fois je vais tout détailler dans le cahier des charges."
"Je vais prendre une agence plus chère mais plus sérieuse."

Le problème c'était les deux parties.

Ce que Marc n'avait jamais fait :

❌ Parler à un seul client français
❌ Comprendre les spécificités du marché français 
❌ Tester son idée manuellement
❌ Valider que les Français font confiance à des inconnus

Ce que l'agence n'avait jamais fait :

❌ Remettre en question l'idée de base
❌ Proposer de valider avant de développer
❌ Refuser un projet voué à l'échec

Il avait copié une solution américaine.
Pour un problème qu'il ne comprenait pas.
L'agence avait dit oui à tout.
Pour décrocher le contrat.

La réalité qu'ils découvrent trop tard :
- Les Français préfèrent le bouche-à-oreille
- Ils n'ont pas la culture du "gig work"
- Le problème n'était pas de trouver des prestataires
- C'était de créer la confiance

Ce qui se passe vraiment dans ces projets :

Mois 1-3 : Tout va bien

Mois 4-6 : Les problèmes arrivent
"Il faut revoir l'architecture."

Mois 7-8 : La guerre commence
"Vous n'aviez pas dit ça au début."

Mois 9-12 : L'abandon
Marc : "Ces développeurs sont des incapables."
L'agence : "Ce client ne sait pas ce qu'il veut."

La réalité : Personne ne savait ce que voulaient les vrais clients.

Ce qui aurait changé la donne :

→ 20 entretiens avec des particuliers et des artisans
→ Test manuel pendant 1 mois (WhatsApp + Excel)
→ Validation du modèle avant tout développement
→ Construction brique par brique

Au lieu de copier TaskRabbit.

Commencer par comprendre :
- Comment ils trouvent leurs artisans aujourd'hui ?
- Quel est leur vrai problème ?

Puis tester avec une solution simple :
"Un formulaire + un coup de fil"

2 semaines. 5000€. 
Si ça marche, ajouter une brique.
Si ça marche pas, pivoter.

Marc aujourd'hui ?
Il a abandonné l'entrepreneuriat.
Un concurrent français a créé une solution différente. 
Avec succès.

Les 3 erreurs fatales :

1. Copier une solution sans comprendre le problème local

2. Développer sans valider

3. Vouloir refaire la même chose en mieux

Si vous relancez après un échec :

Ne changez pas d'agence.
Changez de méthode.

Ne copiez pas ce qui marche ailleurs.
Comprenez ce qui ne marche pas ici.

Ne faites pas un cahier des charges plus détaillé.
Parlez à vos clients.

L'entrepreneuriat est fait pour ceux qui comprennent leurs clients.

Pour éviter le piège de Marc : https://5000.dev

40k partis en fumée

La digitalisation de votre entreprise.
2 chemins possibles, une seule bonne décision. ⬇️

Deux entrepreneurs.
Deux PME de 30 personnes.
Deux process à digitaliser.
Une seule réussite.

L'histoire de Sophie et Thomas. ⬇️

Mois 1 :
• Thomas fait le tour de ses équipes pour lister tous les process
• Sophie automatise les factures fournisseurs avec 5000.dev (5K€)

💡 Sophie apprend : 40% du temps compta était perdu en saisie manuelle
❌ Thomas bloque : Chaque service veut ses priorités dans le projet

Mois 2 :
• Thomas négocie avec 3 agences pour un projet global
• Sophie automatise les relances clients (5K€)

💡 Sophie apprend : Le délai de paiement passe de 45 à 25 jours
❌ Thomas bloque : Les agences veulent 6 mois d'analyse fonctionnelle

Mois 3 :
• Thomas hésite entre un ERP ou du sur-mesure
• Sophie automatise le planning équipe (5K€)

💡 Sophie apprend : Les absences sont validées 3x plus vite
❌ Thomas bloque : L'ERP coûte 200K€, le sur-mesure 150K€

Mois 4 :
• Thomas organise des ateliers de cadrage avec les managers
• Sophie lance le suivi de production (5K€)

💡 Sophie apprend : La visibilité en temps réel réduit les retards de 60%
❌ Thomas bloque : Impossible d'avoir un consensus sur les priorités

Mois 6 :
• Thomas signe pour une solution à 50K€
• Sophie automatise les devis clients (5K€)

💡 Sophie apprend : Les commerciaux convertissent 25% plus vite
❌ Thomas bloque : Les équipes changent d'avis sur les workflows

Mois 9 :
• Thomas est en pleine phase de paramétrage
• Sophie connecte CRM et production (5K€)

💡 Sophie apprend : Plus besoin de double-saisie = gain 4h/jour
❌ Thomas bloque : Le projet dérape de 2 mois et 20K€

Mois 12 :
• Thomas a un système qui ne correspond à personne. Les équipes reviennent aux fichiers Excel. Coût : 70K€ + 1 an perdu
• Sophie a investi 60K€ mais son business est transformé : ventes +30%, productivité +40%, satisfaction client +60%. ROI mensuel : 25K€

💡 La leçon : Les grands projets créent de grands problèmes.
Les petits projets créent de grands résultats.

Vous voulez automatiser vos process ?
Commencez petit : https://5000.dev

Pour sauver un entrepreneur du syndrome du grand projet, partagez ce post.

Freelance, agence ou 5000.dev ?
Le vrai coût de chaque option. ↓


(Pour développer votre application 🧱 par 🧱 : https://5000.dev)

Votre MVP est défini.
Vos pré-ventes validées.
Maintenant : qui va coder ?

Voici les 6 options + leurs vrais coûts.

Option 1 : Freelance Junior (300-500€/jour)

✓ Prix attractif
✗ Qualité ultra-variable
✗ Code souvent à refaire

Mon expérience sur 80+ projets :
1 junior sur 5 devient excellent.
Les 4 autres créent plus de problèmes qu'ils n'en résolvent.

Option 2 : Freelance Senior (800-900€/jour)

✓ Code propre et maintenable
✓ Autonomie totale
✗ Prix au jour = budget inconnu
✗ Pas intéressés par les petits projets

Calcul réel :
20 jours × 850€ = 17 000€
Sans garantie de délai.

Option 3 : Agence Daily Rate (1000-1500€/jour)

✓ Équipe complète
✗ 3-4 semaines avant la 1ère ligne de code
✗ Machine à réunions

Calcul réel :
40 jours × 1200€ = 48 000€
Délai : 3-4 mois minimum.

Le piège :
Ils doivent garder l'équipe occupée.
Donc poussent à faire plus de features.

Option 4 : Agence Forfait (30 000 - 80 000€)

✓ Budget connu à l'avance
✗ Cahier des charges de 150 pages
✗ 2-3 mois de specs avant de coder
✗ Toute modification = avenant payant

Le vrai piège :
Le forfait protège l'agence, pas vous.

Exemple réel :
Client veut ajouter une fonction après 3 mois.
"Hors scope, avenant de 15 000€"

Mon expérience :
J'ai fait des dizaines de forfaits.
Tous ont dépassé.
En temps ou en budget.

Option 5 : No-Code (Bubble, Webflow)

✓ Rapide pour tester
✓ Pas cher au départ
✗ Performances limitées
✗ Dépendance totale à la plateforme

Coût : 0-200€/mois + votre temps (beaucoup)

Option 6 : 5000.dev (5000€ par 🧱 de 2 semaines)

Prix fixe. 5000€.
Délai fixe. 2 semaines.
Livré ou remboursé.

Inclus :
- Design + développement + production
- Code source complet
- Documentation

Comment ça marche :

Projet de 50K€ en forfait agence ?
= 10 🧱 de 5000€.
Livrées une par une.
Vous testez entre chaque.
Vous arrêtez quand vous voulez.

Le vrai avantage :
Pas de cahier des charges de 150 pages.
Pas d'avenant à 15K€ pour un bouton.
Pas de sunk cost fallacy.

Tableau comparatif :

Freelance Junior : 300-500€/j - Risque qualité
Freelance Senior : 800-900€/j - Budget inconnu
Agence Daily : 1000-1500€/j - 3 mois minimum
Agence Forfait : 30-80K€ - Rigidité totale
No-code : 0-600€/j - Limites techniques
5000.dev : 5000€ fixe - 2 semaines garanties

Comment choisir :

Budget < 3000€ → No-code
Budget 5000-15000€ → 5000.dev
Budget > 20000€ → Agence
Projet ultra-technique → Senior freelance

En 17 ans, j'ai vu :
Les petits projets itératifs réussir.
Les grands forfaits exploser.

Récap :

1. Junior = risque qualité
2. Senior = budget inconnu
3. Daily rate = lent et cher
4. Forfait = rigide et long
5. No-code = limites rapides
6. 5000.dev = fixe, rapide, garanti

Construisez votre 1ère 🧱 : https://5000.dev

N'hésitez pas à partager ce post. 🙏

Comment faire développer ton projet ? 

Un projet sans testeurs = argent gaspillé.
Comment trouver 10 personnes qui vont VRAIMENT tester. ↓

(Pour développer votre application 🧱 par 🧱 : https://5000.dev)

Vous avez défini votre MVP.
Maintenant : trouver qui va le tester.

L'erreur du "je lance et on verra" :

6 mois de développement.
0 contact utilisateur.
Lancement jour J.
Résultat : 3 inscriptions (dont 2 = votre mère).

Où les trouver (sans budget) :

1. Votre réseau direct
→ Collègues actuels/anciens
→ Clients existants
→ Contacts LinkedIn 1er degré

2. Les forums spécialisés
→ Reddit (subreddits métiers)
→ Facebook Groups
→ Discord sectoriels

3. LinkedIn ciblé
→ Recherche avancée par poste
→ Message perso
→ Groupes LinkedIn métier

Le message qui convertit :

✗ "J'ai créé une solution révolutionnaire"
✗ "Pouvez-vous tester mon app ?"

✓ "J'ai besoin de votre avis d'expert"
✓ "15 min pour améliorer votre [problème précis]"

Template qui marche :

"Bonjour [Prénom],

Je vois que vous gérez [contexte précis].

Je développe un outil pour résoudre [problème concret].
15 min d'échange pour avoir votre avis ?

En échange : accès gratuit à vie.

Dispo cette semaine ?"

Taux réponse moyen : 15-20%
50 messages = 10 réponses.

Les 3 profils à cibler :

1. Ceux qui ont le problème MAINTENANT
Le résolvent manuellement.

2. Ceux qui PAYENT déjà une solution
Utilisent Excel compliqué.
Ou outil concurrent.

3. Ceux qui sont ACCESSIBLES
Répondent sur LinkedIn.
Actifs dans les communautés.

La règle des 10 :

10 = nombre minimum.
Pourquoi ?

- 3 vont disparaître
- 2 vont être inutiles
- 5 vont donner des retours exploitables

Ce qu'ils doivent accepter :

✓ Tester chaque 🧱 (toutes les 2 semaines)
✓ 15 min de feedback par test
✓ Dire la vérité (pas "c'est bien")

En échange :

✓ Accès gratuit
✓ Influence sur le produit
✓ Version finale offerte

Le piège à éviter :

Ne cherchez PAS :
- Vos amis (biais)
- "Des gens intéressés" (trop vague)
- Le plus de monde possible

Cherchez :
- Ceux qui ont le problème
- Ceux qui payent/paieraient
- Ceux qui répondent vite

Timeline réaliste :

Semaine 1 : Lister 50 contacts
Semaine 2 : Envoyer 50 messages
Semaine 3 : 10 échanges programmés
Semaine 4 : 10 testeurs confirmés

Outils gratuits :

- LinkedIn (recherche)
- Google Sheets (tracking)
- Calendly (rdv)
- Notion (notes)

Checklist avant de chercher :

□ Problème clairement défini
□ Profil cible précis
□ Message de contact rédigé
□ Disponibilité pour 10 calls
□ De quoi prendre des notes

Les 10 trouvés = GO développement.
Pas avant.

Récap :

1. Définir le profil cible précis
2. Identifier 50 contacts potentiels
3. Message perso (pas template visible)
4. Objectif : 10 testeurs confirmés
5. Commencer développement

Vous avez vos 10 testeurs ?
Construisez votre 1ère 🧱 : https://5000.dev

N'hésitez pas à partager ce post. 🙏

Un projet sans testeurs = argent gaspillé  

AI Builders

AI Builders is a French consulting firm dedicated to provide accurate vision of AI winning strategies, and devoted to make extensive productivity gains and revenues increases. 
 
As the Head of Operations for consulting, I have mainly worked on: 
• Definition of the Data Office roadmap and structure for a major French luxury brand, reporting directly to the Chief Data Officer
• Product Management for the deployment of a scaled-up AI product for Pernod Ricard
• Several strategy consulting missions for various organizations in several industries (Oil & Gas, Defence, Public sector) 
• Business development and team management  
• Advanced quantitative analysis

AI Strategist

Bpifrance

As an Independent Expert on Generative AI, I am helping Bpifrance to assess the relevance of various strategic Generative AI initiatives, including the ‘France 2030’ projects.

Independent Expert – Generative AI

Collège des Ingénieurs

I teach a course on the stakes and challenges of AI for organizations, for the Collège des Ingénieurs in Paris.

MBA Lecturer – Stakes and challenges of AI

Institut Leonard de Vinci

I teach a course on Corporate AI Strategy for the MBA of the Leonardo da Vinci Institute, in Paris.

MBA Lecturer – Corporate AI Strategy

ESCP Business School

I teach a course on Data-driven strategy for the MSc Big Data & Business Analytics at ESCP Business School, in Paris.

MSc Lecturer – Data-driven strategy

Pernod Ricard

Among my duties as a Manager at AI Builders, I have worked for a year as an AI Product Owner for Pernod Ricard, on the deployment of a large-scale AI project.

AI Product Manager

AI for Tomorrow

AI for Tomorrow is a French Think Tank dedicated to the emergence of use cases with high stakes for the social, ecological and healthcare fields. 

As a permanent member of the Experts Board, I mainly help members and subscribers to discover and understand the latest developments in AI research, as well as the arising ethical issues.

AI Advisor – Research & Ethics

Quantmetry

Senior Consultant – AI Strategy

Senior Consultant – Financial Services

ARES & COMPANY

Business Consultant – Financial Services

I currently work as AI Strategist at AI Builders, Data & AI strategy consulting firm for organizations.

I also intervene as a Generative AI expert for bpifrance and as a teacher in several education establishments, including ESCP Business School, Collège des Ingénieurs and the Léonard de Vinci institute.

I graduated from Lille Catholic University, HEC Paris, École Polytechnique and ENSAE Paris (Paris-Saclay University).

I also write on Medium: https://guillaume-besson.medium.com/

Guillaume Besson

It's the final rush! 

NukkAI Product team is putting in maximum effort on the last phase of development for the next major release of Agentic Crew Scheduling.

This powerful new version will be available very soon, ready to boost your airline crew management efficiency. 

And you can trust me on this one: this Product is screaming!

Jean-Baptiste Fantun - Veronique Ventos - Nathanaël Fijalkow - Junkang Li - Malik Kazi Aoual - Swann Legras - Danlin Li - Mathilde OLIVIER - Nouredine Nour - Vincent Dupuis - Jordane Frouin - Gabriel Capdeville - Dimitri D. - Claire Karsenti - Jean-François Léon - Clément Hamon - Clément G.

🇦🇪!مرّ شهر بالفعل 

Already one month since NukkAI opened its new office in the United Arab Emirates, and what an exciting start it has been!

As NukkAI Chief Product Officer, I am proud to see how quickly this milestone is turning into momentum for our future-proof Products. 

Establishing a presence in the Emirates is far more than a geographic expansion. It is a strategic opportunity to bring our hybrid AI technologies into a visionary, ambitious and fast-moving ecosystem.

A sincere thank you to the Embassy of the United Arab Emirates - Paris, the Dubai Chamber of Commerce, Dubai Chambers, Dubai Chamber of Digital Economy, Mind2Shake, AMERELLER and all the institutions and partners who have supported us throughout this journey. 

Ahmed Almansouri - Mohammad Al Kassim - Hans Larsen - Roger Antoun - Lydia Fulton - Karim Mazoir - Alexis Lecanuet - FREDERIC WAPLER

Jean-Baptiste Fantun - Veronique Ventos - Swann Legras - Mathilde OLIVIER - Junkang Li - Nouredine Nour - Gabriel Capdeville

🇦🇪 Thank you - شكراً

As NukkAI opens its new office in the United Arab Emirates, we would like to sincerely thank the Embassy of the United Arab Emirates - Paris, the Dubai Chamber of Commerce, Dubai Chambers, Dubai Chamber of Digital Economy, Mind2Shake, AMERELLER, and all the institutions and partners who have supported us throughout this journey.

Your advice, trust and collaboration have been essential in helping us reach this important milestone and establish our presence in this country.
And this is only the beginning: We want to establish a long-term presence in the Emirates and develop our research, technologies and products there 🇦🇪

We are now looking forward to the next phase:

 ✅ building strong and long-term partnerships,
 ✅ opening our research and development lab
 ✅ contributing to the regional AI ecosystem

We are grateful and proud to be part of such a visionary and dynamic environment 🌍🇦🇪

Ahmed Almansouri Mohammad Al Kassim Hans Larsen Roger Antoun Lydia Fulton Karim Mazoir Alexis Lecanuet FREDERIC WAPLER

Jean-Baptiste Fantun Veronique Ventos Guillaume Besson Nouredine Nour Gabriel Capdeville

They say Europe has already lost the AI battle to the United States and China. 

Yet, we observe that at the highest levels of research within international AI giants, we find Europeans, and particularly French talents.

Dispelling this misconception and transforming this brainpower into economic success is exactly what we are doing at NukkAI. 

Our CEO, Jean-Baptiste Fantun, will be a speaker at the Milken Institute Middle East and Africa Summit 2025, on how to boost AI competitiveness in Europe.

Please feel free to contact us to arrange a meeting with NukkAI in Abu Dhabi!

Mark Minevich - Benjamin Griveaux - Veronique Ventos - Nathanaël Fijalkow  - Tristan Cazenave - Junkang Li - Malik Kazi Aoual - Swann Legras - Mathilde OLIVIER - Nouredine Nour - Vincent Dupuis - Jordane Frouin

https://lnkd.in/e9WBV2kJ

La feature invisible.
 
Un paradoxe méconnu mais bien réel en AI Product Management.
 
Dans de nombreux Produits IA, l’une des décisions qui peut créer le plus de valeur business n’est pas celle qui ajoute une fonctionnalité visible, mais celle qui améliore silencieusement les données.
 
Andrew Ng le résume de manière très directe : "Data is food for AI". Quand la nourriture est de mauvaise qualité et peu importe la sophistication du modèle, le résultat sera médiocre.
 
Ce paradoxe s’observe très directement dans la façon dont l’équipe Produit structure son backlog. La priorité souvent donnée aux nouvelles features visibles rassure car celles-ci se montrent en Démo, matérialisent les progrès successifs et enrichissent les roadmaps. 
 
Ces features donnent un sentiment d’avancement, parfois réel mais aussi parfois fictif.
 
Or, dans un Produit IA, ce n’est pas la surface fonctionnelle qui crée la valeur mais la capacité du modèle à faire ce qu’il est censé faire. Et cette capacité dépend avant tout de la qualité des données entrantes.
 
Investir dans la qualité des données, c’est souvent débloquer des gains immédiats que l’itération sur les modèles n’est plus capable d’apporter passé un certain cap.
 
Cela peut passer par certaines étapes selon le type de modèle :
• Rééquilibrer les classes pour réduire les faux positifs
• Ajouter des cas extrêmes pour couvrir les situations critiques
• Revoir l’annotation des données pour éliminer les signaux contradictoires
 
Ce travail ne génère pas de maquettes brillantes ni de screenshots partageables. Cependant, il transforme la qualité réelle du Produit, et ce de manière tangible pour ceux qui comptent vraiment : les utilisateurs.
 
Un jeu de données mieux maîtrisé se traduit aussi par moins d’incidents en production, moins de coûts de support et une stabilité accrue, voire un time-to-market plus rapide.
 
La solution à ce paradoxe est dans la réponse à une question simple : "Qu’est-ce qui crée vraiment de la valeur durable pour les utilisateurs ?"
 
Et bien souvent, la réponse ne se trouve pas dans une nouvelle feature.
 
Et vous, dans votre backlog actuel, investissez-vous vraiment là où la valeur se crée… ou simplement là où elle se voit ?

Thrilled to welcome Jordane Frouin to NukkAI!

Bringing over a decade of experience as a UX/UI Designer across global agencies and major media companies, Jordane joins us as a key member of the Product team.

Her expertise in user-centered Product Design, combined with her ability to craft intuitive and powerful cross-platform experiences, makes her a perfect fit for NukkAI’s mission: building hybrid, transparent, and high-performance AI solutions that keeps humans at the center.

We are incredibly excited to have her shaping the future of our Products and elevating the user experience across the board.

Welcome aboard, Jordane!

Jean-Baptiste Fantun - Veronique Ventos - Swann Legras - Mathilde OLIVIER - Junkang Li - Nouredine Nour - Gabriel Capdeville - Vincent Dupuis

Good news for the start of the week, NukkAI's team is extending ! 

Welcome Jordane Frouin

Jean-Baptiste Fantun Veronique Ventos Swann Legras Mathilde OLIVIER Guillaume Besson Junkang Li Nouredine Nour Gabriel Capdeville Vincent Dupuis

"Qu'est-ce qu'on enlève ?"
 
En Sprint Review, il est fréquent de voir une nouvelle fonctionnalité Produit être présentée avec fierté.
 
Techniquement brillante, elle répond à un cas d'usage très marginal, voire inexistant. Ce qui la rend peu pertinente, et potentiellement dangereuse pour la cohérence de l’expérience utilisateur du Produit.
 
L’empilement de fonctionnalités sans cohérence est symptomatique d'une erreur de perspective classique en Product Management, et exacerbée en AI Product Management.
 
La création est grisante. Et il est tentant de mesurer les progrès par l'accumulation de features. Cette logique est un piège mortel en AI Product Management.
 
Les modèles IA intégrés aux Produits ne sont pas de simples fonctions. Ils sont un amplificateur de complexité.
 
Chaque modèle, chaque paramètre, chaque point de donnée introduit une nouvelle couche d'incertitude et de dépendance.
 
Ajouter une capacité, c'est l'entraîner, la monitorer, la maintenir face à la dérive et la dé-biaiser. Avec le risque de voir la dette technique muter en dette algorithmique, bien plus coûteuse et insidieuse.
 
Le vrai travail de l’AI Product Manager n'est pas d'ajouter des briques. C'est de garantir que l'utilité du Produit reste maximale avec le minimum de variables.
 
L’exemple typique est celui d’une fonctionnalité marginale qui exige un pipeline d'inférence dédié et des interfaces spécifiques.
 
Que se passe-t-il alors :
• Ces ajouts obscurcissent l'expérience globale
• La charge cognitive utilisateur augmente
• Le coût marginal de maintenance Produit explose
 
Et surtout la focalisation se dilue, et le Produit perd de sa puissance sur son cas d'usage principal.
 
Les meilleurs AI Product Managers ont compris que la force des Produits embarquant des solutions IA réside dans la clarté de son application.
 
De la même manière que les interfaces réussies sont minimalistes par leur design, un bon Produit IA doit embarquer une solution technique invisible, résolvant des problèmes avec élégance et sans distraction.
 
Et vous dans vos équipes, la dernière fois qu'un Product Manager a proposé d'enlever quelque chose pour améliorer le Produit, cela a-t-il été considéré comme une force ou une faiblesse ?

🚀 NukkAI's Research: heading to AAAI 2026 Singapore!

Thrilled to announce that the paper resulting from the collaborative efforts of our researchers on the theoretical analysis and generalization of Nested Monte Carlo Search (NMCS) has been accepted to the prestigious Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI) 2026 conference in Singapore!

This major work, in collaboration with long-time AI expert Tristan Cazenave, addresses a long-pending theoretical analysis, since the 2009 paper, and introduces a powerful new algorithm.

A huge thank you and congratulations to all the authors for their outstanding work on the algorithm design, exact probability computation and experiments! 

This achievement is a testament to the power of fundamental research driving applied AI.

Stay tuned for more updates as these advancements find their way into our existing and upcoming Products!

#AI #ArtificialIntelligence #AAAI2026 #NMCS #NDS #Optimization #NukkAI #Innovation #Tech

Jean-Baptiste Fantun - Veronique Ventos - Swann Legras - Mathilde OLIVIER - Junkang Li - Nouredine Nour - Gabriel Capdeville - Vincent Dupuis - Malik Kazi Aoual

Professeur chez Université Paris Dauphine

Nested Depth Search
Junkang Li Tristan Cazenave Swann Legras Arthur Queffelec Veronique Ventos

In January, I will present at AAAI 2026 in Singapore our paper on the theoretical analysis of Nested Monte Carlo Search. This analysis, taking into account the best sequence of moves, was pending since my 2009 paper. We also generalize Nested Search to a more exploratory algorithm.

Thanks to my co-authors for helping to design the algorithm that computes the exact probabilities, for the improvements to the presentation, for the generalization of the algorithm and for the experiments.

Abstract:
Nested Monte Carlo Search (NMCS) has numerous applications, ranging from chemical retrosynthesis to quantum circuit design. We propose a generalization of NMCS that we named Nested Depth Search (NDS), in which a fixed depth search is used during a higher-level playout to generate the states sent to lower-level exploration. We establish the runtime of NDS and provide algorithms to compute the exact probability distribution of sequences generated by NDS. Experiments with the Set Cover problem and the Multiple Sequence Alignment problem show that NDS outperforms NMCS with the same time budget.

https://lnkd.in/daPFJWvu

Open article: NestedDepthSearch.pdf by lamsade.dauphine.fr

Agentic Crew Scheduling is going to be a real turning point for airlines.

And believe me, this thing is screaming!

Final stretch before the release!
 
Our Product team is working hard on the last development for the next major release of Agentic Crew Scheduling.
 
The new version will be available very soon, leave a comment if you are interested!

Claire Karsenti Clément Hamon Clément G.  Colin Deheeger Dimitri D. Jean-François Léon Jordane Frouin Joshua Darmon Danlin Li Malik Kazi Aoual

Jean-Baptiste Fantun Veronique Ventos Swann Legras Mathilde OLIVIER Guillaume Besson Junkang Li Nouredine Nour Gabriel Capdeville Vincent Dupuis

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