Leveria accompagne les éditeurs de logiciels et de SaaS sur deux fronts complémentaires : embarquer l'IA dans le produit et automatiser les process internes. Notre approche : on s'ajoute à votre code et à vos outils existants, on n'impose pas notre stack. Concrètement, on intègre des briques IA gouvernées (API Claude, MCP, RAG, agents) dans votre SaaS et on industrialise le support, l'onboarding, la QA et la documentation, pour que vos équipes restent concentrées sur la valeur produit. Le code que nous écrivons est transférable : vous en êtes propriétaire.
On embarque l'IA dans des produits logiciels au quotidien, y compris pour des éditeurs wealthtech, et on outille nos propres développements avec l'IA. Les briques qu'on vous livre (RAG, agents, MCP) sont celles qu'on fait tourner en production.
Ce qui freine les éditeurs aujourd'hui.
L'IA dans le produit, sans équipe dédiée
La pression monte pour embarquer de l'IA dans votre SaaS, mais recruter et structurer une équipe IA en interne prend du temps que la roadmap n'a pas.
Support et onboarding chronophages
Répondre aux mêmes questions, guider chaque nouvel utilisateur, produire la documentation : un volume qui grossit avec la base installée et mobilise vos équipes produit.
Une roadmap sous tension
Les fonctionnalités s'empilent dans le backlog. Les briques annexes attendent, faute de bande passante de développement, et retardent la valeur livrée aux clients.
Des briques IA fiables, pas des démos jetables
RAG, agents, MCP : vous voulez des composants gouvernés, testés et maintenables en production, pas un prototype impressionnant qui casse dès qu'il rencontre vos vrais cas.
On s'intègre à votre produit et à votre stack
On n'impose rien : on s'ajoute à votre code et à vos outils existants. Next.js, Node, Python, PostgreSQL, votre CI : on travaille dans votre environnement, avec vos conventions.
On automatise vos process internes
Support de premier niveau, onboarding utilisateurs, contrôle qualité, génération de documentation : on industrialise les tâches répétitives pour libérer vos équipes produit.
On embarque l'IA dans votre SaaS
API Claude, MCP, RAG, agents : on intègre les briques IA directement dans votre produit, avec des garde-fous adaptés à la production. Vous gardez la propriété du code.
On développe les briques qui vous manquent
Quand le backlog déborde, on prend en charge les composants annexes ou les fonctionnalités en attente. Code transférable, documenté : vous en êtes propriétaire.
Voir le développement sur mesure →On respecte la souveraineté du code et des données
Hébergement européen, opt-out d'entraînement des modèles par défaut, NDA : votre code et les données de vos clients restent sous votre contrôle, conformément à vos engagements.
Vous travaillez sur notre produit ou sur nos process internes ?
Les deux, selon votre besoin. Un éditeur a un produit logiciel et des process internes (support, onboarding, QA, documentation). On peut embarquer l'IA directement dans votre SaaS, automatiser vos opérations en interne, ou les deux. Le diagnostic sert justement à identifier où l'effort a le plus de valeur.
Combien coûte l'intégration de l'IA dans un produit SaaS ?
Ça dépend de la brique visée (RAG, agents, génération) et de votre architecture existante. On cadre le périmètre lors d'un premier échange de 30 minutes, puis on vous remet un chiffrage précis, jalonné, avant tout engagement. Pas de forfait générique.
Vous remplacez notre stack ou vos outils ?
Non. On s'ajoute à votre code et à vos outils existants, on ne les remplace pas. On travaille avec des standards (Next.js, Node, Python, PostgreSQL, API Claude, MCP, RAG) et dans votre environnement, avec vos conventions et votre CI.
Qui est propriétaire du code que vous écrivez ?
Vous. Le code que nous développons pour vous est transférable et documenté, vous en êtes propriétaire. On respecte aussi la souveraineté de vos données : hébergement européen, opt-out d'entraînement des modèles par défaut, NDA.
Comment garantissez-vous des briques IA fiables en production ?
On ne livre pas des démos jetables. RAG, agents, MCP : on construit des composants gouvernés, testés et maintenables, avec des garde-fous adaptés à vos vrais cas d'usage et à la mise en production, pas seulement à une démonstration.
Ce que les éditeurs nous demandent.
Une question qui n'est pas dans la liste ? Posez-la nous directement.
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