Lab · Proof technique
Kestrelia
Plateforme propriétaire qui surveille les tarifs aériens en continu et alerte les utilisateurs en temps réel quand une erreur de prix correspond à leurs critères. Démo publique de la détection d'anomalies et de la recherche sémantique livrées dans AI Spark.
- Statut
- En pause
- Type
- B2C
- Dev solo
- 8 mois
- Rôle
- Tech proof
Le problème
Les erreurs tarifaires durent quelques heures. Vous les ratez toujours.
Going (ex-Scott's Cheap Flights) couvre les deals premium par newsletter — avec un délai. Skyscanner et Google Flights affichent ce qui est en ligne maintenant, sans détecter les anomalies. Aucun outil ne croise détection IA d'erreurs tarifaires temps réel + alertes selon vos critères précis (ville de départ, fenêtre de dates, budget max, tolérance d'escales).
Stack technique
Headless. Composable. AI-native dans l'ADN.
Architecture
Angular + NestJS, architecture hexagonale
Frontend Angular pour l'app utilisateur. API NestJS structurée en ports / adapters (architecture hexagonale) pour isoler la logique métier de l'infra. Monorepo Turborepo + pnpm. Docker pour le dev local.
Search sémantique
PostgreSQL + pgvector
Embeddings OpenAI text-embedding-3-large sur le titre + description de chaque deal. Cosine similarity sur 100k+ deals indexés. Latence p95 < 80ms. C'est exactement le pattern livré dans AI Spark — search sémantique e-commerce.
Recommandation IA
Vector similarity + behavioral signals
Recommandations "vous aimerez aussi" basées sur les embeddings du deal courant + l'historique de clic utilisateur. Pas de collaborative filtering naïf.
Détection d'anomalies
Pipeline temps réel + scoring
Polling continu des APIs tarifaires + détection statistique des écarts par rapport aux baselines historiques. Scoring de pertinence par utilisateur (route, fenêtre de dates, budget). Alerting via email / push selon les critères configurés.
Pourquoi en pause
Le marché travel B2C est saturé. Le code reste précieux.
Lancer Kestrelia commercialement face à Skyscanner, Going et Hopper demanderait un budget marketing 6 chiffres. Mauvais ROI pour un solo founder. Le code, lui, reste tech proof : quand un prospect AI Spark demande "vous avez déjà fait du semantic search en prod ?", la réponse pointe ici. Réactivation envisagée en 2027+ si signal marché clair (pivot B2B niche ou partenariat).
Vous voulez ce pattern dans votre stack ?
La recherche sémantique de Kestrelia se livre dans AI Spark en 14 jours pour 12 500 $ CAD. Mêmes patterns, votre data, vos KPIs.