Un retour après 20 ans : de PDG à développeur, un nouveau départ avec un chatbot IA

En octobre 2005, j'ai quitté ma vie à Francfort, en Allemagne, et j'ai fondé une entreprise nommée M-BIZ Global Company Limited à Kingston-Upon-Thames, une magnifique ville en périphérie de Londres. Tout a commencé avec un unique contrat signé avec Samsung Mobile (siège en Corée).

Notre modèle économique était une méthode innovante de vente de jeux mobiles appelée « Try and Buy ». Les utilisateurs pouvaient essayer des jeux populaires comme Tetris pendant environ 60 secondes (Try), et une fois le jeu automatiquement verrouillé, ils pouvaient acheter la version complète via un paiement par SMS surtaxé (Buy). Comme ces jeux étaient intégrés dans les feature phones avant l'ère des smartphones, les résultats ont dépassé toute imagination.

Un simple développeur de logiciels qui avait déménagé de la Corée du Sud en Europe s'est instantanément transformé en PDG et Fondateur d'une entreprise mondiale, générant des revenus massifs grâce aux téléphones mobiles Samsung dans environ 60 pays à travers le monde. Au fur et à mesure que l'entreprise grandissait, j'ai embauché de nouveaux collègues et, naturellement, je me suis éloigné de plus en plus du monde du développement logiciel que j'aimais tant.

Près de 20 ans se sont écoulés depuis. L'entreprise a été en grande partie liquidée, et le dernier développeur senior qui était à mes côtés a également fait des adieux doux-amers à la fin du mois de juin 2025. Bien que j'aie réorienté l'activité vers les chatbots IA, j'ai dû passer la plupart de mon temps à finaliser d'autres projets épars.

Surtout, après avoir été éloigné de la scène du développement pendant près de 19 ans, recommencer à coder représentait un immense défi. Le monde était désormais rempli de technologies complètement différentes de ce que je connaissais, telles que AWS, Node.js et TypeScript.

Finalement, le 1er juillet 2025, avec le sentiment de ne plus pouvoir reculer, j'ai commencé à développer entièrement par moi-même un service de chatbot IA appelé « AI Talk ». Alors que tout le monde autour de moi recommandait Claude Code, il se trouve que j'avais un crédit gratuit de 300 $ de Google Cloud, j'ai donc décidé d'utiliser le Gemini CLI pour m'entraîner.

Avec l'émergence de ChatGPT, je me suis personnellement intéressé de très près à la technologie de génération augmentée par récupération (RAG). J'étais complètement absorbé par le processus de manipulation de code Python inconnu, d'intégration de données dans une base de données vectorielle comme Pinecone, et de génération de réponses automatisées avec l'API OpenAI basées sur des données sélectionnées par similarité cosinus. Bien sûr, les services RAG étaient déjà bien établis grâce à LangChain, et mon objectif était également de construire moi-même un service comme Chatbase.

En planifiant un modèle économique B2B, j'ai remarqué le Shopify App Store comme une place de marché comparable à Google Play ou à l'Apple App Store. La politique d'exonération de la commission de 15 % jusqu'à ce que les revenus bruts totaux d'une application atteignent 1 million de dollars américains était particulièrement attrayante. De plus, le framework Remix par défaut et la bibliothèque de composants Polaris React offraient un excellent environnement de développement, allégeant considérablement le fardeau de la conception UI/UX pour l'interface d'administration.

Cependant, les autres services de chatbot IA utilisant RAG avaient un inconvénient majeur : l'inconvénient de devoir constamment réentraîner les données chaque fois que les informations sur les produits d'une boutique étaient ajoutées ou mises à jour. Moi aussi, je pensais que c'était une limitation technique inévitable. Mais après avoir découvert l'API Storefront de Shopify (MCP), j'ai pris la décision audacieuse d'abandonner RAG et de le remplacer entièrement par l'API Storefront.

Comprendre le fonctionnement de MCP dès le début n'a pas été facile. J'ai décidé d'utiliser l'API OpenAI, qui était légèrement plus abordable et accessible que l'API de Claude. J'ai également ajouté une option permettant aux propriétaires de boutique de saisir leur propre clé API OpenAI pour décupler la limite d'utilisation par défaut.

La performance du MCP mis en œuvre était vraiment satisfaisante. Pour des requêtes générales comme « Bonjour ? », OpenAI gérait la réponse naturellement. Pour des questions spécifiques comme « Quels produits sont disponibles à l'achat ? », il recherchait en temps réel dans l'ensemble des données internes de la boutique pour fournir la réponse la plus précise.

Plus important encore, ce système possède une fonctionnalité spéciale qui guide naturellement l'utilisateur vers la passation d'une commande. C'était un différenciateur clé rendu possible par l'utilisation de MCP, une fonctionnalité difficile à prendre en charge avec une approche RAG qui se contente de récupérer et de présenter des informations.

Si vous souhaitez découvrir la démo en direct par vous-même, veuillez visiter le lien ci-dessous et cliquer sur le bouton « View demo store » à gauche.

https://apps.shopify.com/ai-talk-checkout-assistant

Comme prochaine étape, je prévois un service pour gérer les commandes des clients via le serveur MCP des comptes clients. Une fois cette fonctionnalité ajoutée, l'assistant IA sera en mesure de fournir un support plus avancé, comme la vérification du statut de la commande d'un client et la consultation des détails de la commande.

Conclusion

Le tout début de ce travail de codage a commencé avec le Gemini CLI. Cependant, à mesure que le nombre de fonctionnalités à développer augmentait, j'ai naturellement migré vers Claude Code. Ce qu'il faut retenir, c'est que même si vous ne comprenez pas entièrement la syntaxe de TypeScript, développer une application Shopify comme celle-ci est tout à fait possible avec l'aide de l'IA.

Aujourd'hui, après 20 ans, je suis de retour en tant que développeur solo. Le soutien des assistants de codage IA et des technologies de pointe comme MCP fait à nouveau battre mon cœur d'enthousiasme.

Ce texte a également été créé avec l'aide de Gemini 2.5 Pro et l'image a été générée.