Développement d’applications IA distribuées dans ChatGPT et Claude
Les interfaces IA comme ChatGPT et Claude évoluent rapidement. Elles ne sont plus seulement utilisées pour générer du contenu ou répondre à des questions. Elles deviennent des environnements capables d’exécuter des applications complètes, accessibles directement via le ChatGPT Store ou les apps Claude.
Cette évolution repose sur le Model Context Protocol (MCP). Ce standard permet de connecter les modèles d’IA à des systèmes externes et d’exposer des capacités métier dans des interfaces conversationnelles. Avec le MCP UI, on ne se limite plus à des réponses textuelles. Il devient possible d’intégrer des composants interactifs — formulaires, boutons, tableaux, visualisations — directement dans le chat, et de construire de véritables parcours applicatifs.
Concrètement, ça change la manière de concevoir un produit digital. Une application ne passe plus uniquement par une interface web ou mobile classique. Elle peut être accessible dans ChatGPT ou Claude, interagir avec des données métier, déclencher des actions et s’intégrer dans des workflows existants.
Chez Eleven Labs, agence de conseil et d’ingénierie web & IA, on conçoit et développe ce type d’applications. Des applications basées sur MCP, distribuées dans ChatGPT et Claude, connectées au système d’information et pensées pour fonctionner en production. L’objectif reste le même : livrer des applications fiables, intégrées et réellement utilisées.
Ils nous font déjà confiance
Une application ChatGPT ou Claude pour transformer vos parcours en expériences pilotées par l’intention
Dans beaucoup de systèmes, l’accès aux services repose encore sur des interfaces structurées autour de formulaires, de filtres et de parcours en plusieurs étapes. Cette logique fonctionne, mais elle impose à l’utilisateur de comprendre l’outil avant de pouvoir l’utiliser efficacement.
Une application métier distribuée dans ChatGPT ou Claude permet de changer ce modèle. L’utilisateur ne navigue plus, il exprime une intention. L’application interprète la demande, mobilise les bonnes données, exécute les actions nécessaires et restitue un résultat directement exploitable.
Ce type d’approche ne consiste pas à simplifier une interface existante, mais à proposer un nouveau point d’accès aux services. Les fonctionnalités restent les mêmes, mais leur usage devient plus direct, plus rapide et plus adapté aux besoins réels.
L’enjeu est de réduire la friction sans appauvrir les capacités métier. L’utilisateur accède à un service sans passer par une logique de navigation, tout en conservant la richesse fonctionnelle et la profondeur du système existant.
« Avant de proposer ce type d’application à nos clients, on l’a développé en interne chez Eleven Labs. On a mis en place des applications accessibles dans ChatGPT et Claude, connectées à un serveur MCP interne. Le modèle ne se limite pas à générer du texte. Il appelle des tools, récupère des données structurées et déclenche le rendu d’une interface dans le chat. Avec des frameworks comme Skybridge, on peut afficher des composants React interactifs — formulaires, tableaux, sélecteurs — directement dans la conversation, avec un état synchronisé entre le modèle et l’application. On est sur une architecture applicative complète, avec orchestration d’APIs, gestion des interactions et intégration au système d’information. »
Dans quels cas développer une application ChatGPT ou Claude ?
Développer une application dans ChatGPT ou Claude n’a de sens que si elle répond à un besoin concret. L’objectif n’est pas d’ajouter une couche d’IA, mais de proposer un mode d’accès plus direct à des services existants, lorsque les interfaces actuelles montrent leurs limites. Certains contextes s’y prêtent particulièrement. Dès lors que l’utilisateur doit naviguer entre plusieurs écrans, rechercher une information précise ou enchaîner plusieurs actions, une interface pilotée par l’intention devient pertinente.
Les cas d’usage possible :
- Remplacer un moteur de recherche avec filtres (transport, e-commerce, services) par une interface capable de comprendre une demande comme “je veux aller à La Défense demain matin” ou “trouve-moi un produit adapté à mon besoin” et retourner directement un résultat exploitable
- Permettre à un utilisateur de réserver un restaurant à partir d’une demande comme “trouve-moi une table pour deux ce soir dans le 9e”, avec sélection, confirmation et réservation sans quitter la conversation
- Permettre à un utilisateur de configurer un produit ou un service étape par étape, avec des choix guidés et des validations directement dans la conversation
On vous aide à évaluer sa pertinence et à définir une première approche concrète.
Notre approche pour concevoir et déployer une application ChatGPT ou Claude
Développer une application dans ChatGPT ou Claude ne consiste pas à brancher un modèle sur des données. L’enjeu est de construire un produit complet, capable de fonctionner dans un environnement contraint, avec des exigences fortes en matière d’expérience utilisateur, de sécurité, de performance et de fiabilité.
Notre approche repose sur une logique simple : partir d’un usage concret, livrer rapidement une première version exploitable, puis l’industrialiser progressivement. Chaque étape vise à sécuriser le passage en production, en traitant dès le départ les sujets souvent laissés de côté : qualité des réponses, robustesse des intégrations, monitoring et gestion des coûts.
Cadrer un cas d’usage exploitable dès la V1
On définit un périmètre clair, basé sur des scénarios métier concrets. L’objectif est de livrer rapidement une première version utile, avec des indicateurs d’usage et de performance définis dès le départ.
Concevoir une expérience conforme aux standards ChatGPT
L’interface est pensée pour ces environnements : parcours courts, interactions guidées, composants interactifs, usage plein écran. Une validation manuelle des guidelines est réalisée pour garantir la qualité de l’expérience.
Structurer une architecture MCP sécurisée et interopérable
L’application repose sur une architecture MCP connectée à votre système d’information, avec une couche backend (BFF + couche sémantique) pour structurer les échanges, sécuriser les inputs/outputs et éviter les injections.
On s’appuie sur des frameworks comme Skybridge (Alpic) pour standardiser les échanges entre l’application et les modèles, et garantir la compatibilité avec plusieurs environnements comme ChatGPT ou Claude. Cette approche permet de construire une application une seule fois, tout en conservant une capacité de déploiement multi-plateforme.
L’authentification est anticipée dès la conception, avec des mécanismes comme OAuth 2.0 PKCE, afin de sécuriser les accès et préparer les évolutions fonctionnelles.
Développer et intégrer l’application dans votre écosystème
On construit l’interface conversationnelle (iframe, composants MCP UI), les APIs et les intégrations nécessaires pour connecter l’application à vos outils métier, avec une logique d’orchestration complète.
Tester et fiabiliser les comportements IA dès le démarrage
Une infrastructure de test est mise en place dès les premiers jours avec 20 à 30 prompts automatisés, enrichis progressivement. Des tests multi-modèles (Claude, GPT, Gemini) permettent de comparer les comportements et fiabiliser les réponses.
Les résultats sont suivis dans des rapports réguliers avec un plan d’amélioration continu.
Déployer avec des exigences de production
Le déploiement s’appuie sur une infrastructure cloud sécurisée, avec monitoring et alerting via des outils comme Datadog. Les enjeux de performance sont traités dès cette phase, notamment l’optimisation de la latence et la gestion des volumes.
Monitorer les usages et piloter la performance
Le tracking est mis en place côté serveur (RGPD), avec des outils comme Amplitude ou Piano pour analyser les usages. Ces données permettent d’optimiser les parcours, d’identifier les points de friction et d’ajuster l’application en continu.
Optimiser les coûts et améliorer dans le temps
La gestion des coûts est intégrée dès le départ via une approche FinOps, avec un suivi précis de la consommation des modèles (tokens, appels, latence). Les évolutions de l’application sont pilotées par les usages réels : optimisation des prompts, amélioration des performances, ajustement des parcours et enrichissement ciblé des fonctionnalités en fonction des besoins métier.
Pourquoi choisir l’agence Eleven Labs pour développer votre application métier distribuée sur ChatGPT ou Claude
On intervient sur ce type de projet avec une approche complète, qui va du cadrage jusqu’à la mise en production. L’objectif n’est pas seulement de développer une application, mais de s’assurer qu’elle répond à un usage réel, qu’elle s’intègre correctement à votre système d’information et qu’elle fonctionne dans la durée. On commence par identifier les bons cas d’usage, structurer les flux et définir un périmètre clair, en prenant en compte les contraintes métier, techniques et réglementaires.
Sur la partie technique, on conçoit des architectures basées sur des standards comme le MCP, avec un travail en profondeur sur la structuration des données et la qualité des réponses. On s’appuie sur nos expertises en data engineering, cloud et DevOps pour construire des applications capables de gérer des volumes, des contraintes de sécurité et des exigences de performance élevées. On maîtrise également le choix et l’orchestration des modèles (OpenAI, Claude, Mistral, open source) en fonction de votre contexte, et on utilise des frameworks comme Skybridge pour garantir l’interopérabilité entre plateformes comme ChatGPT et Claude.
Notre ADN de développement sur mesure nous permet d’aller plus loin que les solutions du marché. Les applications que l’on construit sont directement intégrées à vos outils existants et s’inscrivent dans vos flux de travail. Elles ne restent pas isolées dans une interface, elles deviennent un point d’accès à part entière à votre système.
Nos équipes sont composées exclusivement de profils seniors, avec plus de dix ans d’expérience en moyenne. Ils sont habitués aux environnements complexes et aux architectures distribuées. Cela permet d’anticiper les contraintes, de structurer rapidement les projets et de prendre des décisions techniques adaptées dès le départ. Le projet avance par cycles courts, avec un périmètre initial ciblé, testé sur des cas réels, puis enrichi progressivement en fonction des usages.
L’objectif reste constant : construire des applications fiables, intégrées et réellement utilisées, avec un niveau d’exigence aligné sur vos enjeux métier.
Ils nous ont fait confiance pour les accompagner dans l'automatisation de leurs processus métier avec un agent IA
Déploiement d’un agent IA d’automatisation des CV et d’un chatbot IA interne de recherche de profils
Découvrez comment on a développé un agent IA interne connecté à la base de données des consultants pour rechercher des profils, générer des CV et automatiser des tâches RH et commerciales à forte valeur.
On vous accompagne pour cadrer le projet et sécuriser sa mise en production.
Nous répondons aux questions les plus fréquentes sur le développement d’applications ChatGPT et Claude, leur intégration à votre système d’information et leur mise en production
Quelle est la différence entre une application ChatGPT et un chatbot classique ?
Un chatbot classique répond à des questions à partir d’un corpus. Une application ChatGPT ou Claude va plus loin : elle est connectée à votre système d’information, interagit avec vos données et exécute des actions métier. On passe d’un outil de réponse à un véritable point d’accès à vos services.
À quoi sert le Model Context Protocol (MCP) dans ce type de projet ?
Le MCP permet de connecter les modèles d’IA à vos systèmes de manière structurée et sécurisée. C’est la brique qui permet de transformer une interface conversationnelle en application capable d’agir, pas seulement de répondre.
Est-ce que l’application fonctionne uniquement dans ChatGPT ?
Non. L’objectif est justement d’éviter toute dépendance forte à une plateforme. En s’appuyant sur des standards comme le MCP et des frameworks comme Skybridge, l’application peut être compatible avec plusieurs environnements, notamment ChatGPT et Claude.
Peut-on connecter l’application à nos outils existants ?
Comment garantir la sécurité des données ?
La sécurité est intégrée dès la conception : gestion des accès (OAuth 2.0 PKCE), contrôle des échanges, structuration des inputs/outputs, et traitement côté serveur pour respecter les contraintes RGPD. L’architecture est pensée pour limiter les risques liés aux modèles.
Comment tester et fiabiliser les réponses de l’IA ?
On met en place des scénarios de test automatisés dès le début du projet, avec des prompts représentatifs des usages réels. Ces tests sont enrichis en continu et peuvent être exécutés sur plusieurs modèles pour comparer les résultats et améliorer la fiabilité.
Combien de temps pour mettre en production une première version ?
Un POC IA peut être livrée en quelques semaines, avec un périmètre ciblé. L’approche est progressive : on valide un usage, puis on enrichit l’application en fonction des retours terrain.
Comment suivre les usages et mesurer la performance ?
Des outils de tracking et de monitoring sont intégrés dès la mise en production (Datadog, Amplitude, Piano). Ils permettent d’analyser les usages, identifier les points de friction et piloter les évolutions de l’application.
Quel est le coût d’une application ChatGPT ou Claude ?
Le coût dépend du périmètre, des intégrations nécessaires et du niveau de complexité. Il faut également prendre en compte les coûts liés aux modèles (tokens, appels API), qui sont suivis et optimisés dans une logique FinOps.
Est-ce adapté à tous les types de projets ?
Non. Ce type d’application est pertinent lorsque l’accès à un service est complexe, nécessite plusieurs étapes ou implique plusieurs systèmes. L’enjeu est d’apporter un gain réel d’usage, pas d’ajouter une couche technologique inutile.
Ces solutions IA peuvent aussi répondre à vos enjeux
Selon votre contexte, le développement d’une application dans ChatGPT ou Claude n’est pas toujours la seule approche pertinente. D’autres types d’agents IA peuvent répondre à des besoins plus spécifiques, ou venir compléter votre dispositif en fonction de vos objectifs métier et de votre organisation.
Prêt à construire votre application dans ChatGPT ou Claude ?
Échangeons sur votre besoin et les prochaines étapes pour passer à l’action.
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