Tu as une super idée d'application qui utilise les LLMs pour automatiser une tâche ou simplement pour t'aider à exécuter avec l'aide d'une IA. On parle ici de workflows comme l'écriture d'articles (comme des billets de blog), l'écriture de paroles de chanson (pour des artistes en herbe), ou la création de textes pour les réseaux sociaux (comme les légendes Instagram percutantes).
Première étape : Tester avec ChatGPT
Le plus simple pour valider que les LLMs sont capables de t'aider dans ta tâche, c’est de te connecter sur ChatGPT et de vérifier que ton processus de correction marche avec l'outil. Par exemple, tu peux demander à ChatGPT de réviser un paragraphe d'un essai ou de t'aider à générer des idées de contenu.
Mais comment faire lorsque tu as besoin d'une aide sur plusieurs étapes de travail : idéation, brouillon, correction sur le fond, correction de la forme, et amélioration SEO ?
Créer une application avec LLMs
Se pose alors la question d'en faire une app qui traite d'un workflow particulier (comme une chaîne de montage d'idées). Dans ce cas-là, tu auras besoin d'une interface utilisateur et d'une application backend pour faire les appels aux LLMs avec les bons prompts.
Choix technologiques : Streamlit ou Next.js ?
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Streamlit : Une solution rapide qui te permet de créer un workflow en une journée. Streamlit est un programme Python qui te permet de développer rapidement une interface simple avec des champs d'entrée et de sortie. Idéal pour les tests rapides et la validation des idées.
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Next.js avec AI SDK : Si tu veux créer une app plus customisable et professionnelle, Next.js est une meilleure option. Cette solution demande cependant plus de temps et d'investissement. Il te faudra penser à des choix de design, de sécurité, de stockage, et à une interface plus soignée.
Pourquoi commencer par Streamlit ?
Commence avec Streamlit pour avoir rapidement une version fonctionnelle de ton app. C’est simple et efficace pour des tests d’utilisateurs. Une fois que tu as collecté des feedbacks et que tu as validé ton idée, tu pourras envisager une migration vers Next.js si nécessaire.
De l'idée au produit : Monétisation et validation
Pour valider ton product-market fit et potentiellement monétiser ton produit, tu peux commencer par un système simpliste : pas de login complexe, juste des emails et des clés d'API. Les utilisateurs peuvent copier-coller leurs clés et utiliser le produit facilement. Cela te permet de suivre les dépenses, d'allouer un montant maximum par mois, et de récolter les feedbacks avant d’investir dans une solution plus complexe.
Conclusion
Il n’y a pas de guerre entre Streamlit et Next.js. Streamlit est parfait pour une validation rapide de tes cas d’usage, tandis que Next.js est idéal pour un produit final avec un rendu professionnel. L'important est de choisir la bonne technologie en fonction de l'étape où tu te trouves dans le développement de ton projet.
Let's go build something! 🤙