AGENCE ANTHROPIC : INTÈGRE CLAUDE DANS TES OUTILS (ET GAGNE DU TEMPS)
Hack’celeration est une agence Claude qui t’aide à intégrer Claude API dans tes outils et process. On crée des agents IA sur mesure, on automatise tes tâches répétitives, et on connecte Claude à ton stack existant.
On fait du développement custom avec l’API Claude (chatbots, analyse de documents, génération de contenu, classification, support client automatisé), on met en place les prompts système optimisés, on gère les function calling pour connecter Claude à tes bases de données, et on intègre tout avec tes outils (Make, n8n, Slack, ton CRM, ton backend).
On bosse avec des startups qui veulent lancer un produit IA, des PME qui cherchent à automatiser leur support ou leur production de contenu, et des scale-ups qui ont besoin d’une infrastructure IA fiable et scalable.
Notre approche : on audite ton besoin, on prototype vite pour valider le cas d’usage, et on déploie en production avec un système qui tient la route. Pas de bullshit, juste du code qui marche.
Ils gagnent du temps grâce à nos automatisations
POURQUOI FAIRE APPEL À UNE AGENCE ANTHROPIC ?
Parce qu’une agence Anthropic peut transformer tes idées IA en outils concrets qui marchent vraiment. Claude est puissant, mais bien l’intégrer demande de la technique et une vraie compréhension des cas d’usage. Beaucoup de boîtes testent Claude en mode POC, mais passent des semaines à galérer sur les prompts, la gestion des tokens, les erreurs API, ou l’intégration avec leurs systèmes existants. Résultat : le projet traîne ou reste en beta. Prompts optimisés qui marchent → On construit des system prompts testés et validés sur des milliers d’appels, avec des techniques de prompt engineering avancées (few-shot learning, chain-of-thought, structured outputs) pour garantir des réponses cohérentes et précises. Intégrations solides avec ton stack → On connecte Claude à tous tes outils via API (Make, n8n, Slack, ton CRM, ta base de données) avec un système de webhooks et de function calling pour que Claude puisse agir sur tes données en temps réel. Gestion des coûts et performances → On met en place le monitoring des tokens, on optimise la longueur des prompts, on gère le caching, et on implémente des fallbacks pour réduire ta facture tout en gardant la qualité. Déploiement production-ready → On crée un système qui scale (gestion des erreurs, retry logic, rate limiting, streaming) et on te livre une infra fiable avec de la doc technique complète. Formation et accompagnement → On te forme sur la gestion des prompts, l’analyse des métriques, et l’optimisation continue de ton système IA. Que tu partes de zéro ou que tu aies déjà commencé à tester Claude, on t’aide à créer un système qui fonctionne vraiment et qui t’apporte de la valeur business.
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On revient vers vous en quelques minutes ✔
COMMENT ON TRAVAILLE
ÉTAPE 1 : AUDIT ET CADRAGE DU CAS D’USAGE
On commence par comprendre ton besoin et identifier le cas d’usage concret où Claude peut t’apporter de la valeur.
On analyse tes process actuels, on identifie les tâches répétitives qui peuvent être automatisées, et on évalue si Claude est le bon outil (parfois un workflow simple suffit).
On définit les critères de succès (temps gagné, qualité attendue, coût acceptable) et on identifie les contraintes techniques (données sensibles, latence, volume).
On te présente des exemples concrets de ce qu’on peut faire avec l’API Claude pour ton cas précis, avec des démos si besoin.
À la fin de cette étape, tu as un scope clair du projet, un budget précis, et un planning réaliste.
ÉTAPE 2 : PROTOTYPE ET VALIDATION
On crée un POC fonctionnel pour valider que Claude répond bien à ton besoin.
On développe les premiers prompts système, on teste différentes approches (température, max tokens, techniques de prompting), et on mesure la qualité des réponses sur des cas réels.
On connecte Claude à tes données ou outils en mode test pour valider l’intégration technique (API calls, parsing des réponses, gestion des erreurs).
On te montre le prototype, on recueille tes retours, et on ajuste les prompts et la logique pour coller parfaitement à ton besoin.
À la fin de cette étape, tu as un POC validé qui prouve que le système va marcher, et on est alignés sur ce qu’on va déployer.
ÉTAPE 3 : DÉVELOPPEMENT ET INTÉGRATIONS
On développe le système complet avec toutes les fonctionnalités et intégrations nécessaires.
On crée l’architecture API complète (authentication, endpoints, webhooks, function calling), on optimise les prompts pour la production, et on met en place le system prompt avec les instructions précises et les exemples few-shot.
On intègre Claude avec ton stack (connexion à ta base de données via function calling, intégration Make ou n8n pour automatiser les workflows, webhooks pour déclencher Claude depuis tes outils).
On implémente la gestion des erreurs robuste (retry logic, fallbacks, timeouts), le streaming pour les réponses longues, et le monitoring des tokens pour tracker les coûts en temps réel.
À la fin de cette étape, tu as un système fonctionnel prêt à être testé en conditions réelles.
ÉTAPE 4 : TESTS ET OPTIMISATION
On teste le système à fond pour garantir qu’il marche dans tous les cas.
On lance des tests sur des volumes réels, on valide la qualité des réponses sur différents types de requêtes, et on mesure les performances (latence, coût par requête, taux de succès).
On optimise les prompts en analysant les logs d’API (quels prompts coûtent trop cher, lesquels donnent des réponses incohérentes), on ajuste la température et les paramètres, et on implémente le caching pour réduire les coûts.
On identifie et corrige les edge cases (requêtes qui font planter, réponses hors format, timeout sur les appels longs), et on affine la logique de retry et de fallback.
À la fin de cette étape, tu as un système optimisé qui tourne de manière fiable et prévisible.
ÉTAPE 5 : DÉPLOIEMENT ET FORMATION
On met le système en production et on te forme pour que tu puisses le gérer en autonomie.
On déploie l’infrastructure complète (API en production, webhooks configurés, monitoring activé), on met en place les alertes sur les erreurs et les dépassements de budget, et on te donne accès au dashboard de suivi.
On te forme sur l’utilisation du système (comment modifier les prompts, analyser les métriques de consommation, optimiser les coûts), on te donne toute la doc technique (architecture, endpoints, exemples d’appels API), et on te montre comment débugger les problèmes courants.
On reste dispo après le déploiement pour répondre à tes questions et ajuster le système si besoin.
À la fin de cette étape, tu as un système IA en production qui tourne tout seul et qui t’apporte de la valeur business concrète.
POURQUOI BOSSER AVEC NOUS ?
UNE AGENCE QUI UTILISE ANTHROPIC POUR DES CLIENTS TOUS LES JOURS
Chez Hack’celeration, on ne fait pas que de l’agence Anthropic. On maîtrise tout le stack d’automatisation (Make, n8n, Airtable, Notion, HubSpot) et on sait connecter Claude à n’importe quel système.
On travaille avec des startups qui lancent des produits IA (chatbots intelligents, outils d’analyse de documents, assistants de rédaction), des PME qui automatisent leur support client ou leur création de contenu, et des scale-ups qui ont besoin d’une infrastructure IA scalable et fiable.
On a développé des dizaines de systèmes avec Claude API : des chatbots qui gèrent 1000+ conversations par jour avec function calling pour accéder aux bases de données clients, des outils d’analyse de documents qui traitent des PDFs de 50+ pages avec structured outputs, des assistants de rédaction qui génèrent du contenu SEO optimisé avec des prompts testés sur des milliers d’articles, et des systèmes d’automatisation qui connectent Claude à Make pour traiter des workflows complexes en temps réel.
On ne survole pas les fonctionnalités. On comprend vraiment les enjeux business (réduire le temps de réponse support, augmenter la production de contenu, automatiser l’analyse de données), et on crée des systèmes qui apportent de la valeur mesurable.
On ne se contente pas de faire des appels API basiques. On optimise chaque prompt pour réduire les tokens, on met en place des architectures robustes avec retry logic et monitoring avancé, et on te donne des conseils concrets issus de vrais projets (quand utiliser le streaming, comment structurer tes system prompts, comment gérer le rate limiting).
Tu bosses avec une équipe qui a déployé des dizaines de systèmes Claude en production et qui connaît tous les pièges à éviter (prompts trop longs qui coûtent cher, gestion d’erreurs insuffisante, manque de fallbacks, structured outputs mal configurés).
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FAQ – TOUT SAVOIR SUR NOTRE AGENCE ANTHROPIC
Ça coûte combien ?
On démarre à partir de 2000€ pour un audit et un POC fonctionnel. Ensuite le budget dépend de ton projet (complexité du cas d'usage, nombre d'intégrations, volume de requêtes). Un système simple : 3-5k€. Un outil complet avec intégrations avancées : 8-15k€. On te fait un devis clair après avoir compris ton besoin. Note que les coûts d'API Claude sont en plus (variable selon ton usage, on t'aide à les estimer).
Ça prend combien de temps ?
Ça dépend du projet. Un POC simple pour valider le cas d'usage : 1-2 semaines. Un système complet avec intégrations : 4-6 semaines. Un outil complexe avec plusieurs workflows : 8-12 semaines. On te donne un planning précis après l'audit, et on peut démarrer avec un POC rapide pour valider l'approche avant de se lancer sur le projet complet.
Vous proposez quoi comme accompagnement après ?
Oui. On te forme sur le système qu'on a créé (comment modifier les prompts, analyser les métriques, optimiser les coûts), on te donne toute la doc technique (architecture, exemples d'appels API, troubleshooting), et on reste dispo pour les questions pendant 1 mois après le déploiement. On propose aussi de la maintenance mensuelle si tu veux qu'on gère les optimisations et les évolutions (nouveaux cas d'usage, ajustements des prompts, scaling).
Claude API vs ChatGPT API : quand choisir Claude ?
Claude excelle sur l'analyse de documents longs (context window jusqu'à 200k tokens), la compréhension nuancée, et le respect strict des instructions. ChatGPT est plus créatif et meilleur sur le code. On choisit Claude quand tu as besoin d'analyser des docs volumineux (PDF, contrats, rapports), de conversations longues qui gardent le contexte, ou d'un assistant qui suit précisément tes consignes. On peut aussi combiner les deux selon les cas d'usage. On t'aide à choisir après l'audit.
Vous pouvez intégrer Claude avec Make ou n8n ?
Carrément. On connecte Claude à Make ou n8n pour automatiser tes workflows. Par exemple : déclencher Claude depuis un formulaire, traiter les réponses, et envoyer le résultat dans Airtable ou Notion. On utilise les webhooks pour les appels bidirectionnels, on gère le streaming si besoin, et on met en place la logique de retry pour les erreurs API. On fait ça régulièrement, c'est une intégration qu'on maîtrise bien.
Comment vous gérez les coûts d'API ?
On optimise sur plusieurs niveaux : prompts courts et précis pour réduire les tokens, caching des réponses fréquentes, température basse pour éviter les réponses trop longues, et structured outputs pour avoir le format attendu du premier coup sans retries. On met en place un monitoring en temps réel des coûts avec des alertes si ça dépasse le budget. On te donne aussi un dashboard pour tracker ta consommation et identifier les appels coûteux. Résultat : tu contrôles tes dépenses et tu optimises continuellement.
Claude peut gérer combien de requêtes par jour ?
Ça dépend de ton tier Anthropic (rate limits variables selon ton abonnement). En standard, tu peux faire plusieurs centaines de requêtes par minute. Pour des volumes élevés (milliers de requêtes par jour), on met en place une file d'attente avec retry logic et rate limiting côté serveur pour ne jamais dépasser les limites. On a des clients qui font 5000+ requêtes par jour sans problème. On te conseille sur le bon tier et on architecture le système pour qu'il scale proprement.
Vous développez aussi du code custom autour de Claude ?
Oui. On développe l'infra complète : API backend pour gérer les appels Claude (Node.js, Python, PHP selon ton stack), interface frontend si besoin (React, Vue, ou intégration dans ton app existante), webhooks pour connecter à tes outils, function calling pour que Claude puisse interroger tes bases de données, et tout le monitoring et logging. On ne se limite pas à des appels API basiques, on crée des systèmes complets et sur mesure.
Claude est adapté pour un chatbot de support client ?
Totalement. Claude est excellent pour le support client grâce à son context window large (il garde l'historique des conversations), sa compréhension nuancée des demandes, et sa capacité à suivre des instructions précises. On crée des chatbots avec function calling pour accéder à ta base clients, knowledge base pour les réponses standardisées, et escalade automatique vers un humain si Claude ne sait pas répondre. On a des clients qui ont réduit leur temps de réponse support de 70% avec Claude.
Vous gérez aussi l'optimisation continue des prompts ?
Oui, c'est même une partie importante du projet. On analyse les logs d'API pour voir quels prompts performent mal (trop longs, réponses hors format, coût élevé), on teste différentes variantes, et on améliore continuellement. On met en place des A/B tests si besoin pour comparer les versions de prompts. Soit on te forme pour que tu puisses optimiser toi-même, soit on propose un forfait mensuel pour gérer ça en continu et améliorer ton système au fil du temps.