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Étude de cas · Santé numérique · SaaS

Plateforme SaaS de soutien par IA multicanale

Le backend d’un « sponsor » IA disponible 24 h/24 qui accompagne les personnes en rétablissement (programme en 12 étapes) par chat et par messages vocaux WhatsApp. Il combine des conversations basées sur Claude, la facturation par abonnement Stripe et une architecture de mise en cache des prompts qui a réduit les coûts d’entrée LLM d’environ 90 %.

Client
Startup SaaS d’accompagnement au rétablissement
Projet
AI Sponsor
Statut
Livré
Réduction du coût d’entrée LLM
~90%
Disponibilité chat et voix
24/7
Catégories de tests automatisés
12

Le défi

Les fondateurs voulaient un compagnon IA toujours disponible et attentif sur le plan émotionnel, joignable par texte ou par message vocal WhatsApp, monétisé par abonnement et assez économique pour fonctionner jour et nuit.

Un prompt système long et critique pour la sécurité rendait chaque message coûteux, et le canal vocal ajoutait de la latence à chaque étape.

whatsapp · ai-sponsor
24/7
0:14

whisper → “Tonight is hard. Can we talk for a minute?”

0:19

I’m here. Let’s take it one step at a time. What’s on your mind?

prompt cache · input tokens≈90% saved

Illustrative interface · client data never shown

Architecture · 5 étapes

  1. 01

    Canaux

    Chat web et WhatsApp via Twilio

  2. 02

    Transcription

    Reconnaissance vocale Whisper

  3. 03

    Conversation

    Claude avec cache de prompts et garde-fous

  4. 04

    Réponse

    Texte ou voix synthétisée

  5. 05

    Facturation

    Abonnements Stripe et webhooks

La solution

J’ai construit le backend Node.js/Express autour de Claude avec une structure de prompt pensée pour le cache : instructions stables d’abord, historique ensuite, nouveau message en dernier. Les coûts des tokens d’entrée ont baissé d’environ 90 %, et le taux de succès du cache est suivi comme une métrique de premier plan pour que les économies ne disparaissent pas en silence.

Stripe gère les abonnements, les essais et les événements du cycle de vie via webhooks. Un pipeline vocal WhatsApp reçoit les messages vocaux via Twilio, les transcrit avec Whisper, génère une réponse avec Claude et renvoie une voix synthétisée.

Une suite de tests automatisés en 12 catégories couvre la logique de conversation, les sessions, les webhooks et les limites de sécurité séparément des étapes audio, afin qu’une régression de qualité ne se cache pas derrière un chemin audio fonctionnel.

Points forts techniques

  • Mise en cache des prompts : coûts d’entrée LLM réduits d’environ 90 %
  • Messages vocaux WhatsApp en entrée, réponses vocales synthétisées en sortie
  • Abonnements Stripe avec essais et webhooks
  • Garde-fous de sécurité dans un produit conversationnel 24 h/24
  • Suite de tests automatisés en 12 catégories, sécurité comprise

Technologies

  • Node.js
  • Express
  • Claude API
  • Stripe
  • Twilio
  • WhatsApp Business API
  • OpenAI Whisper

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