Réservation de lieu par IA

Flaash est une marketplace de réservation de lieux alimentée par l'IA qui simplifie la recherche du lieu idéal pour les événements d'entreprise. Son assistant intelligent aide les organisateurs à découvrir des lieux adaptés à leurs préférences, améliorant ainsi l'expérience de recherche et de réservation.

Fonctionnalités clés

• Recherche alimentée par l'IA : associe les lieux par style, capacité et proximité grâce aux embeddings vectoriels.
• Recommandations personnalisées : des suggestions sélectionnées qui expliquent pourquoi chaque lieu correspond au brief.
• Réservation sans effort : messagerie, briefs d'événement et outils de réservation intégrés.
• Recherche sur carte interactive : filtrage par géolocalisation sur une expérience carte rapide et sur mesure.

Une plateforme full-code conçue pour scaler

Flaash a démarré comme un MVP low-code pour valider le marché. Une fois la traction prouvée, Lowcodr l'a reconstruite en application web sur mesure — un front Next.js moderne adossé à Supabase (PostgreSQL), une recherche vectorielle IA et un assistant propulsé par un LLM — en migrant l'intégralité de la base de 17K+ lieux. Résultat : une recherche plus rapide, -70% de coûts logiciels et une base de code prête pour la prochaine étape de croissance.

La plateforme est en ligne sur flaash.co.

La création de Flaash a présenté plusieurs défis techniques et opérationnels qui ont nécessité des solutions innovantes :

1. Combiner l'IA et les préférences utilisateur

Développer un moteur de recherche qui combine efficacement la recherche vectorielle IA avec des données de géolocalisation et des préférences utilisateur était une tâche complexe. Le système devait faire correspondre avec précision les lieux par style, capacité et emplacement tout en maintenant des temps de requête rapides.

2. Des recommandations personnalisées à grande échelle

Mettre en œuvre un système de recommandation qui explique pourquoi un lieu répond aux besoins de l'utilisateur impliquait d'exploiter des modèles d'IA avancés et de les intégrer de manière transparente dans la plateforme. L'équilibre entre les insights personnalisés et une expérience utilisateur fluide était essentiel.

3. Efficacité de la recherche en temps réel

La marketplace nécessitait un système de recherche hautement réactif capable de traiter de grands ensembles de données sans compromettre les performances.

4. Migrer du MVP vers une stack sur mesure

Passer du MVP de validation à une plateforme full-code impliquait de migrer 17K+ lieux, photos et données structurées vers une nouvelle base PostgreSQL sans casser le produit en ligne — tout en réduisant les coûts logiciels jusqu'à 70% grâce à une couche de données et un pipeline de recherche repensés.

5. Un parcours de réservation fluide

Assurer une expérience de réservation sans faille avec des outils de messagerie et de transaction intégrés nécessitait des flux capables de gérer des interactions complexes tout en restant simples et fiables.

Ces défis ont été relevés grâce à une combinaison d'outils IA avancés, de techniques de géolocalisation précises et d'une ingénierie axée sur la performance, aboutissant à une marketplace de réservation de lieux robuste, évolutive et conviviale.