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Tami :

Découvrez comment nous avons repris et fait évoluer le MVP de Tami, une plateforme RH où l'IA mène et retranscrit les entretiens d'embauche, pour lui donner les fondations solides dont elle avait besoin pour grandir.

  • HR Tech
  • IA
  • Reprise de MVP
  • Web app
Tami project preview
Client
Tami
Secteur
HR Tech / Recrutement IA
Livrables
Reprise et évolution d'un MVP, web app IA
Expertises mobilisées
Reprise de code, développement web, IA, UX/UI
Le produit de Tami
mytami.fr

Tami est une solution RH qui fait passer les entretiens d'embauche par IA : une intelligence artificielle mène réellement l'entretien à l'oral, puis retranscrit et analyse l'échange pour faire gagner un temps précieux aux recruteurs. Un positionnement premium, qui s'adresse à des recruteurs exigeants et à de grandes marques (Accor, Carrefour, l'hôtel YOU…).

Un premier MVP avait déjà validé le concept et séduit ses premiers utilisateurs. Mais comme souvent, la solution qui a permis d'aller vite au départ n'avait pas été pensée pour durer : elle faisait gagner du temps au lancement, puis commençait à montrer ses limites.

L'enjeu pour Tami ? Passé la validation, le produit devait gagner en solidité pour accueillir davantage de clients et continuer d'évoluer, sans casser à chaque nouvelle fonctionnalité.

Pour franchir ce cap, il leur manquait une équipe capable de reprendre l'existant, de le fiabiliser, puis de le faire évoluer au rythme de leur croissance.

Le vrai défi : faire passer Tami du MVP au produit robuste, sans repartir de zéro ni perdre l'avance déjà prise.

Il fallait reprendre un produit qu'on n'avait pas construit, en comprendre les rouages, repérer ce qui était solide et ce qui était fragile. Ensuite il a fallu poser des bases saines, tout en gardant le produit en service pour ses utilisateurs.

Et parce qu'on touche à de l'IA de recrutement, il fallait mettre le paquet sur les sujets sensibles : fiabilité des analyses, confidentialité des données candidats, RGPD et IA Act. Autant d'exigences à prendre en compte tout en faisant évoluer le produit.

  1. 1.Reprise et audit de l'existant

    Nous avons commencé par analyser le MVP tel qu'il était : comprendre comment il était bâti, ce qui tenait la route et ce qui risquait de casser à mesure que le nombre d'utilisateurs augmenterait.

  2. 2.Sécurisation des fondations

    Avant d'ajouter la moindre fonctionnalité, nous avons assaini et sécurisé les bases : un socle propre, testé et réversible, pour que le produit puisse évoluer sans que chaque modification devienne un pari.

  3. 3.Évolution au service de la croissance

    Une fois les fondations saines, nous avons repris le développement : de nouvelles fonctionnalités et une montée en capacité maîtrisée. Tami retrouve le même produit, sans la fragilité des débuts.

Des points de synchronisation hebdomadaires

Chaque semaine, un point d'étape nous permettait de valider les avancées, d'ajuster les priorités et de préparer les prochaines étapes.

Un audit partagé dès le départ

Avant de toucher au produit, nous avons mis à plat l'existant, distingué ce qui était solide de ce qui devait être repris, et défini ensemble les priorités.

Des environnements de test en continu

Au fur et à mesure du développement, nous mettions à disposition du client des environnements de pré-production (Staging). Dès qu'une section était prête, le client pouvait la manipuler en conditions réelles et nous faire ses retours pour itérer rapidement.

Le client garde le contrôle total, à chaque étape, et voit son produit évoluer en temps réel : pas de tunnel, pas de mauvaise surprise à la livraison.

Pour fiabiliser le produit et le faire évoluer sans sacrifier la performance, nous avons travaillé avec les technologies suivantes :

  • Front-endReact 18, TypeScript, Vite, Zustand, React Router, styled-components, socket.io-client
  • Back-endJava 21, Spring Boot 3.5 (Web, WebFlux, WebSocket), Spring Security + JWT, OpenAPI ; deux micro-services Python en gRPC (détection de la parole et de la fin du tour de parole)
  • Base de donnéesPostgreSQL (Spring Data JPA), Redis et Caffeine pour le cache
  • IA et vidéoOpenAI et Groq (LLM), Deepgram (transcription), Cartesia (synthèse vocale), Daily.co (vidéo)
  • Hébergement et supervisionDocker Compose, Prometheus / Micrometer, Grafana
React.js
Redis
OpenAI

Nous avons fait passer Tami d'un MVP prometteur à un produit solide et évolutif, prêt à convaincre des recruteurs exigeants.

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