Forgit
React Native & Flutter

Applications mobiles avec IA intégrée

Cross-platform, performant, natif. React Native ou Flutter pour des apps mobiles avec IA — vision, NLP, génératif — sur iOS et Android.

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Compétences

Notre expertise React Native & Flutter

Cross-platform performant

Un seul codebase pour iOS et Android. Performances quasi-natives, accès aux APIs natives (caméra, GPS, notifications).

IA on-device

TensorFlow Lite, Core ML, ONNX Runtime. Classification, détection d'objets, NLP léger — directement sur le device.

UI/UX mobile IA

Design d'interactions IA spécifiques au mobile : streaming de réponses, feedback haptique, offline-first.

Publication & distribution

CI/CD mobile (Fastlane, EAS), publication App Store et Play Store, OTA updates, analytics.

Cas d'usage

Ce que nous construisons avec React Native & Flutter

Apps mobile avec computer vision
Assistants vocaux et chatbots mobiles
Apps de scan et reconnaissance (documents, produits)
Apps IoT connectées avec IA
Apps B2B avec copilot mobile
Services associés

Nos services avec React Native & Flutter

FAQ

Questions fréquentes

React Native ou Flutter pour une app mobile IA ? +

Le choix dépend de votre contexte technique. React Native s'intègre naturellement dans un écosystème JavaScript/TypeScript existant et permet de partager du code avec une app web Next.js. Flutter offre des performances d'animation supérieures et un rendu pixel-perfect sur les deux plateformes grâce à son moteur graphique Skia. Pour les projets IA, React Native a l'avantage d'un écosystème de SDKs IA plus riche (Vercel AI SDK, LangChain.js). Forgit recommande React Native pour les équipes JS et Flutter pour les apps nécessitant des animations complexes.

Comment intégrer un modèle IA dans une application mobile ? +

L'intégration d'un modèle IA dans une app mobile peut se faire de deux manières : via des appels API cloud (OpenAI, Anthropic, ou votre propre backend FastAPI) ou via l'inférence on-device avec TensorFlow Lite, Core ML ou ONNX Runtime Mobile. Les appels API sont plus simples et permettent d'utiliser des modèles puissants, tandis que l'inférence locale fonctionne hors ligne et protège la vie privée. Forgit conçoit des architectures hybrides qui combinent les deux approches selon le cas d'usage.

Les applications mobiles IA peuvent-elles fonctionner hors ligne ? +

Oui, grâce aux modèles embarqués et à une architecture offline-first. Des modèles légers (MobileNet, DistilBERT quantifié) peuvent tourner directement sur le device pour la classification d'images, la reconnaissance de texte ou le NLP basique. Les données et résultats sont stockés localement et synchronisés avec le serveur quand la connexion revient. Forgit implémente cette approche pour les apps terrain (inspections industrielles, relevés) où la connectivité n'est pas garantie.

Combien de temps faut-il pour développer une app mobile IA ? +

Un MVP d'application mobile IA cross-platform (iOS + Android) se développe en 8 à 12 semaines avec React Native ou Flutter. Ce délai inclut le design UI/UX, le développement frontend, l'intégration des APIs IA backend, les tests et la publication sur les stores. Le cross-platform réduit le temps de développement de 40% par rapport au natif pur. Forgit livre des MVPs mobiles fonctionnels en 10 semaines en moyenne, avec des itérations bi-hebdomadaires pour valider chaque étape avec le client.

Comment Forgit développe des applications mobiles IA ? +

Forgit utilise principalement React Native avec Expo pour le développement mobile IA. Expo simplifie la configuration native, les mises à jour OTA et la publication sur les stores. Côté IA, les apps se connectent au backend FastAPI via des APIs REST sécurisées pour l'inférence LLM, la computer vision ou le traitement NLP. Chaque projet inclut un pipeline CI/CD avec EAS Build pour les builds automatisées et Fastlane pour la publication. Le résultat : des apps performantes livrées rapidement sur iOS et Android.

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