Kyndo
Une plateforme SaaS propulsée par l'IA : les marques de mode y génèrent des mannequins virtuels portant leurs vêtements, sans shooting photo. Un projet monté avec un associé, du concept jusqu'à la plateforme déployée.
▸ Le défi
Un shooting photo coûte des milliers d'euros entre la location du studio, le mannequin, le photographe et la retouche. Pour une petite marque ou une DTC, c'est un goulot d'étranglement majeur. Kyndo devait rendre la génération d'images produit accessible, rapide et de qualité professionnelle, en cachant toute la complexité technique de l'IA en arrière-plan.
La section « Comment ça marche » en 3 étapes visuelles : upload du vêtement → choix du mannequin → génération. Pédagogie claire pour rassurer les non-tech.
Focus sur l'expérience utilisateur : détails de navigation, micro-interactions et hiérarchie visuelle.
▸ La solution
Côté utilisateur, une interface volontairement simple et épurée : la marque upload son vêtement, choisit un type de mannequin (taille, morphologie, ethnie, pose, décor) et reçoit des images photoréalistes en quelques secondes. Sous le capot, un pipeline IA optimisé (modèles de diffusion, segmentation du vêtement, compositing), la gestion des crédits utilisateur, la facturation Stripe et une galerie d'images pour chaque marque.
Résultats clés
La plateforme SaaS est déployée : pipeline IA fonctionnel, dashboard utilisateur, gestion des crédits et facturation Stripe. La landing page de conversion embarque un onboarding avec essai gratuit. Un vrai produit, prêt à accueillir ses premiers utilisateurs.
Discutons de votre vision.
Je conçois et développe sur mesure pour des marques exigeantes. Réponse sous 24h.
Chaque projet suit un processus structuré pour garantir un résultat optimal.
Ce projet a été réalisé en 14 semaines, de la découverte initiale au déploiement final.
Recherche & Cadrage IA
Exploration des modèles de diffusion existants (Stable Diffusion, ControlNet, IP-Adapter). Tests de faisabilité : peut-on générer un vêtement précis sur un corps variable ? Définition du pipeline : segmentation du vêtement, génération du corps, compositing photoréaliste.
Design Produit & UX
Wireframes et maquettes du flow utilisateur : upload → paramétrage → prévisualisation → génération → galerie. Tests d'utilisabilité avec 5 fondateurs de marques mode. Itérations sur la simplification : passer de 15 options à 5 options clés + « preset ».
Backend IA & API
Développement d'une API Python/FastAPI qui orchestre le pipeline IA : réception de l'image, appel au modèle de segmentation, appel au modèle de génération, compositing, sauvegarde. File d'attente avec Redis pour gérer la charge. GPU cloud pour l'inference.
Plateforme SaaS
Frontend Next.js avec auth Supabase, dashboard de génération, galerie d'images par utilisateur, gestion des crédits (1 crédit = 1 image), facturation Stripe avec abonnements (Starter, Pro, Enterprise). Emails transactionnels pour chaque génération.
Landing & Go-to-market
Landing page orientée conversion avec démonstration visuelle avant/après. SEO technique, Open Graph, analytics. Mise en place d'un onboarding de 3 étapes avec un essai gratuit (3 générations offertes). Intégration d'un chat support (Intercom).
Lancement & Itérations
Lancement beta avec 20 marques partenaires. Recueil des feedbacks intensif, ajustements du pipeline IA pour améliorer le photoréalisme. Monitoring des coûts GPU pour optimiser la marge. Préparation du lancement public.
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