On a construit une app de salon en un jour. Voici ce que ca a vraiment demande.

in-cosmetics Global est le plus grand salon de l'industrie des ingredients cosmetiques. 983 exposants sur trois niveaux du Paris Expo Hall 7. Trois jours. Des milliers de visiteurs qui tournent en rond parce que le plan officiel est un PDF et la liste des exposants est alphabetique.

On a construit un planificateur d'itineraire qui resout ce probleme. Pas d'inscription. Pas de login. Choisis tes exposants a voir, obtiens l'itineraire le plus court sur les trois niveaux. Ca fonctionne hors ligne, s'installe comme une app native, et marche sur n'importe quel telephone.

Le developpement a pris un jour. 31 commits. Voici a quoi cette journee a ressemble et pourquoi c'est important pour quiconque pense a construire des outils utiles rapidement.

Le probleme que personne ne resout

Chaque salon a le meme probleme. Tu arrives avec une liste de 30 stands a visiter. Le plan te donne une liste alphabetique et une carte statique. A midi, tes jambes font mal et tu as coche peut-etre 8 noms.

L'app officielle d'in-cosmetics liste les exposants. Elle ne te route pas entre eux. Personne n'a resolu ca correctement dans aucun salon que j'ai visite en 15 ans. Pas parce que c'est impossible. Parce que le cout de developpement n'a jamais justifie un outil utile pendant trois jours.

Ce calcul a change.

Ce qu'on a construit

Le planificateur d'itineraire sur incos.corial.app fait trois choses.

D'abord, il trouve les chemins praticables. L'app a les vraies donnees de plan pour les trois niveaux. Chaque stand a des coordonnees. L'algorithme de pathfinding sait ou on peut marcher et ou les stands bloquent le passage. Choisis deux points, et il trouve l'itineraire reel entre eux.

Ensuite, il optimise l'ordre. Si tu visites 15 stands, l'app determine quelle sequence minimise ta distance de marche. C'est le Probleme du Voyageur de Commerce, un des defis d'optimisation classiques en informatique. Notre solveur utilise une heuristique nearest-neighbor plus un optimiseur 2-opt qui echange des segments de route pour trouver des chemins plus courts, jusqu'a 50 iterations.

Troisieme chose, il gere les changements de niveau. Les escalators et escaliers sont a des emplacements specifiques au Paris Expo Hall 7. Le routeur sait ou ils sont et prend en compte l'equivalent en distance d'un changement de niveau (environ 60 metres) pour choisir le bon escalator au lieu de t'envoyer a l'autre bout du batiment.

Le tout tourne cote client dans le navigateur. Pas de serveur. Pas d'appels API. Installe-le sur ton telephone et ca marche sans internet. Trois jours de salon, zero dependance au wifi du lieu.

La partie qui n'est pas de l'engineering

Le mode smart trouve l'itineraire le plus court. C'est la fonctionnalite evidente. Chaque planificateur d'itineraire fait une version de ca.

Le mode fitness trouve l'itineraire le plus long.

Meme cadre algorithmique, objectif oppose. Au lieu de nearest-neighbor, il utilise une heuristique farthest-neighbor. Au lieu d'optimiser les segments pour etre plus courts, le 2-opt tourne a l'envers, echangeant des segments pour allonger l'itineraire. L'app suit les kilometres, les calories brulees et le nombre de pas.

J'ai construit un algorithme pour deliberement empirer ton itineraire. Les gens l'utilisent sans ironie.

Cette fonctionnalite ne vient pas d'un cahier des charges. Elle vient de la connaissance du public. Les visiteurs de salons en cosmetique et biotech parlent de leurs pas. C'est une blague recurrente. "J'ai fait 22 000 pas hier." "Seulement 22 ? Amateur."

Le mode fitness a transforme un utilitaire en quelque chose que les gens capturent et partagent. Ce genre de decision produit ne vient pas du code. Ca vient de 15 ans a arpenter ces halls.

Le build : un jour, 31 commits

Voici le breakdown honnete de ce a quoi le developpement assiste par IA a ressemble sur ce projet.

Claude Code a ecrit l'algorithme de pathfinding A*. Il a ecrit le solveur TSP. Il a gere le rendu du plan, le mapping des coordonnees, le layout responsive. Je n'ai pas ecrit le pathfinding de zero. J'ai decrit le probleme, revu l'output, teste sur mon telephone et corrige la trajectoire.

Ce que j'ai fait : chaque decision produit. Quels trois modes de routage construire. Comment le routage inter-etages doit fonctionner. Le concept du mode fitness. Les priorites UI. Quoi couper. Quand livrer.

Ce split est toute l'histoire. L'IA gere la vitesse d'implementation. L'humain gere l'expertise sectorielle et le jugement produit. Ni l'un ni l'autre ne fonctionne seul.

Il y a deux ans, un projet comme celui-ci aurait necessite un developpeur pendant une semaine minimum. Frontend, logique de pathfinding, configuration PWA, tests responsive, support offline. Disons 40-60 heures de travail. Aujourd'hui, il faut une personne avec de l'expertise sectorielle et des outils IA pour un jour concentre.

Ce n'est pas une amelioration marginale. Ca change ce qui vaut la peine d'etre construit.

Le stack

Pour les curieux des choix techniques.

Astro plus Svelte pour le framework. Astro gere la generation de site statique et le routing. Svelte gere les composants interactifs, le rendu de carte, l'UI de calcul d'itineraire. Rapide, leger, pas de JavaScript inutile.

TailwindCSS pour le styling. TypeScript partout. L'app est une Progressive Web App, installable depuis le navigateur avec support offline complet via service workers.

Le pathfinding A* tourne sur une grille de praticabilite derivee des vraies donnees de coordonnees des stands. Le plan est divise en cellules. Les cellules de stands sont bloquees avec une petite marge. Le pathfinder navigue les cellules praticables pour connecter deux points quelconques.

Tout tourne dans le navigateur. Pas de backend. Pas de base de donnees. Pas de cles API. Deployer, oublier.

Ce que ca prouve

Le planificateur d'itineraire fonctionne. Les gens l'utilisent. Mais le vrai point est ce que le build dit sur la vitesse.

Un outil utile pour un public specifique. Techniquement solide, pas un prototype. Livre en un jour. Pas de cout de maintenance.

Si tu es une entreprise B2B de niche qui pense a des outils pour ses clients, son salon, sa communaute, les calculs ont change. La question etait "peut-on se permettre de construire ca ?" Maintenant la question est "quel probleme connaissons-nous assez bien pour le resoudre ?"

Cette deuxieme question est la ou l'expertise sectorielle devient le goulot d'etranglement, pas le temps de developpement. On passe nos journees dans cet ecart. Connaitre les industries assez profondement pour construire ce dont elles ont vraiment besoin.