Étude de cas · App mobile IA conversationnelle

Meduz

En cours · depuis 2025

App pilotée par IA. Pipeline LLM multi-modèles (narratif + instruction-tuned). Plugins natifs Swift et Kotlin pour intégration hardware BLE temps réel.

Contexte

Application mobile pour un usage personnel quotidien où le moteur conversationnel est au cœur de l'expérience. Le client voulait un produit avec une vraie personnalité narrative — pas un wrapper ChatGPT générique — couplé à une intégration hardware BLE temps réel.

Le défi

Combiner deux LLM avec des rôles distincts (un narratif fine-tuné maison + un instruction-tuned pour les actions structurées) sans exploser la latence ni la facture API. Et faire dialoguer ce moteur avec un capteur BLE custom qui ne pardonne pas le moindre délai (sub-100ms requis sur certains événements).

Notre approche

Pipeline LLM en cascade : routeur léger côté Flutter qui décide à la volée quel modèle invoquer selon l'intent. Cache sémantique sur les prompts récurrents (réduction de 40% des appels API). Côté hardware, plugin natif Swift + Kotlin séparé, qui expose un canal BLE asynchrone vers Flutter via une méthode channel optimisée — on a écrit du JS pour le pont côté React Native plus tôt, abandonné pour Flutter natif après benchmarks.

Stack technique
FlutterNestJSLLMBLESwiftKotlin
Résultat

En production depuis 2025, en itération continue avec le client. Le moteur narratif reste suffisamment léger pour tourner avec une enveloppe contrôlée même en pic d'usage.