Lab · Preuve technique
Marceline.ai
Assistant IA qui génère un plan de repas hebdomadaire complet en moins de 3 minutes : respect du budget, recyclage des ingrédients, priorité aux recettes africaines avec substitutions canadiennes. Démo publique de l'IA conversationnelle bilingue et de l'optimisation sous contraintes livrées dans AI Spark.
- Statut
- En développement
- Type
- B2C
- Dev solo
- 4 mois
- Rôle
- Tech proof
Le problème
Planifier ses repas prend 2 heures. Et ça finit toujours mal.
Les apps de meal planning génériques ignorent trois contraintes réelles des familles canadiennes : un budget hebdomadaire qui ne bouge pas beaucoup, le souhait de réutiliser les ingrédients pour réduire le gaspillage, et l'envie de cuisines précises (africaine, asiatique, méditerranéenne) que les bases de recettes anglo-américaines couvrent mal. Marceline traite les trois ensemble, en français comme en anglais, en moins de 3 minutes.
Stack technique
Conversationnel. Bilingue. Sous contraintes.
Architecture
Next.js 14 + NestJS + Prisma
Frontend Next.js 14 avec composants shadcn / ui. API NestJS pour l'orchestration IA et la persistance. Prisma sur PostgreSQL pour les schémas (utilisateurs, recettes, ingrédients, plans hebdomadaires). Monorepo Turborepo + pnpm.
Génération de plans
Optimisation sous contraintes + LLM
Le LLM propose des combinaisons de recettes à partir d'un corpus curé (priorité africaine + substitutions canadiennes). Une couche d'optimisation post-LLM force le respect du budget hebdomadaire et maximise le réemploi d'ingrédients (cible : moins de 5 % de perte). C'est le pattern « LLM + contraintes métier » réutilisé dans AI Spark sur des cas e-commerce.
Conversationnel
Chat texte bilingue FR-CA / EN-CA
Interface chat où l'utilisateur ajuste son plan en langage naturel (« remplace le riz par du quinoa pour mardi »). Pipeline qui traduit la requête utilisateur en mutations sur le plan, puis replanifie sous contraintes. Voix prévue en phase 2.
Bilinguisme natif
Pas de traduction post-hoc
Le corpus de recettes est curé en FR-CA et en EN-CA séparément, pas traduit machine. Les substitutions d'ingrédients prennent en compte les marques et formats disponibles côté Québec et côté Canada anglo. Pattern utile pour tout site e-commerce qui sert deux marchés linguistiques.
Pourquoi en développement
Le besoin est concret. Le marché est en construction.
Marceline est en développement actif côté produit, en pause stratégique côté go-to-market. Le code reste précieux comme preuve technique : quand un prospect AI Spark demande « vous savez orchestrer un LLM sous contraintes métier strictes ? », la réponse pointe ici. Lancement commercial envisagé en 2027 si le signal côté familles canadiennes devient clair.
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