Wise Duck Dev GPTs

En 2024, j’ai lancé The Wise Duck Dev GPTs, une plateforme avant-gardiste rassemblant plus de 800 GPTs sur mesure, conçus pour accompagner les développeurs dans leur quotidien. Initialement pensée comme un simple projet de portfolio, l’initiative a rapidement évolué en un véritable catalyseur de productivité et d’innovation, offrant des solutions concrètes aux professionnels du web, du mobile, de l’intelligence artificielle, de la blockchain et du jeu vidéo.

The Wise Duck Dev GPTs est une plateforme intelligente conçue pour les développeurs, centralisant une vaste collection de GPTs personnalisés destinés à automatiser, accélérer et fiabiliser leur travail au quotidien. Grâce à ces outils spécialisés, elle permet d’améliorer la qualité du code, de résoudre rapidement des problèmes complexes, et d’explorer de nouvelles technologies. Que ce soit pour prototyper une application mobile, automatiser un flux backend, affiner un modèle d’IA ou intégrer un smart contract, chaque GPT est pensé pour guider, stimuler et faire gagner un temps précieux.

L’idée du projet a émergé juste après l’obtention de ma certification. Je souhaitais créer un portfolio qui me ressemble vraiment : original, utile, et profondément aligné avec mes valeurs. Pendant ma formation chez O’clock, j’avais conçu plusieurs GPTs personnalisés pour m’aider à apprendre et coder plus efficacement. Leur impact sur mon flux de travail a été tel qu’un tout nouveau champ de possibilités s’est ouvert à moi. Très vite, une conviction s’est imposée : ces outils devaient être partagés. Ce qui n’était au départ qu’une modeste bibliothèque personnelle d’une quinzaine de GPTs s’est transformé en un véritable écosystème. À l’été 2024, la plateforme hébergeait déjà plus de 250 outils (version 1), et début 2025, elle en proposait plus de 800 (version 2). Chaque GPT a été conçu pour accompagner les développeurs du web, du mobile, de l’IA, de la blockchain ou encore du jeu vidéo, afin de coder plus vite, résoudre plus intelligemment et créer avec plus d’élan.

Ce projet a été mené en solo, ce qui signifie que j’ai assuré l’ensemble des étapes : de l’idéation à la mise en ligne, en passant par la conception produit, le développement full-stack, l’ingénierie IA et l’automatisation.

• Chef de produit : J’ai imaginé l’expérience utilisateur dans sa globalité, navigation, structure des collections, hiérarchie de l’information, en veillant à ce que chaque interaction soit fluide, intuitive et pensée pour les développeurs.
• Architecture technique : J’ai conçu une base solide en adoptant une approche modulaire et évolutive, pensée pour la scalabilité, la performance et les futures itérations.
• Développeur full-stack :J’ai développé la plateforme avec Next.js, TypeScript et Sass. Pour la gestion des données, j’ai d’abord opté pour une base JSON simple, puis migré progressivement vers une base SQL structurée avec Prisma afin d’assurer évolutivité et fiabilité. J’ai également intégré Meilisearch pour offrir une expérience de recherche rapide, pertinente et fluide.
• Ingénieur IA : J’ai conçu plus de 800 GPTs personnalisés en m’appuyant sur des systèmes automatisés combinant les dernières IA du marché et des techniques avancées de prompt engineering. Chaque GPT suit une logique structurée garantissant la cohérence de l’écosystème, la qualité des réponses, ainsi qu’une mise à jour rapide et centralisée en cas d’évolution.
• Ingénieur en automatisation : J’ai conçu un système d’automatisation complet en combinant Make.com et l’API d’OpenAI, permettant de générer à grande échelle les GPTs ainsi que leur documentation bilingue (FR/EN). Cette infrastructure m’a permis de maintenir un rythme de publication soutenu tout en garantissant rigueur, cohérence et qualité de contenu.
• Spécialiste DevOps & SEO : J’ai structuré l’ensemble des contenus selon les meilleures pratiques de référencement multilingue, en ciblant spécifiquement les intentions de recherche des développeurs. La plateforme a ensuite été déployée en tant que Progressive Web App (PWA) via Vercel, offrant des performances élevées, une accessibilité optimale sur mobile, et un pipeline d’intégration et de déploiement continu (CI/CD) robuste.

De la stratégie à l’exécution, j’ai assumé chaque décision avec une double casquette : développeur full-stack et concepteur produit, alliant vision d’ensemble et rigueur technique à chaque étape du projet.

L’idée m’est venue lors d’une séance de méditation, alors que je terminais ma certification intensive en développement web et mobile chez O’clock. Je réfléchissais au portfolio que je devrais construire une fois diplômé, et à la manière dont, en tant que développeur junior, je pourrais réellement me démarquer. C’est à ce moment-là que j’ai visualisé ce qui allait devenir le logo de Wise Duck Dev : un canard stylisé de profil, un clin d’œil assumé et ludique à l’iconique logo d’Apple.

Sur le coup, j’ai souri. Un canard ? Vraiment ? C’était donc ça, mon idée ? Et pourtant, plus j’y pensais, plus cela faisait sens. Le canard est l’un des rares animaux capables de se déplacer avec aisance dans les airs, sur terre et dans l’eau. Il vole, nage et marche. Cette polyvalence naturelle résonnait profondément avec l’essence du métier de développeur full-stack : naviguer fluidement entre front-end, back-end et bases de données. C’était l’étincelle. The Wise Duck Dev était né.

Quelques mois plus tard, en novembre 2023, OpenAI lançait les Custom GPTs. Une révolution. J’ai immédiatement commencé à en créer pour m’accompagner dans l’apprentissage de technologies telles que JavaScript ou Next.js. J’ai rapidement compris leurs potentiel. Et quand le moment est venu de construire mon portfolio, partager ces outils avec la communauté dev m’est juste apparu comme une évidence. Pas seulement pour valoriser mon expertise en prompt engineering, mais pour offrir à d’autres ce que j’aurais moi-même rêvé d’avoir : un écosystème d’outils IA utiles, efficaces et pensés pour les besoins réels des devs.

C’est ainsi qu’est née la plateforme Wise Duck Dev GPTs, le fruit d’un croisement entre intuition, vision stratégique et passion pour l’innovation.

Le projet a d’abord vu le jour comme une simple extension de mon portfolio (version 1). Mais très vite, en entrevoyant son potentiel à long terme et l’ambition d’une version 2, il est devenu très clair que l’architecture du projet, tout comme l’approche stratégique devaient être entièrement repensées.

En m’appuyant sur les enseignements reçus à HEC Montréal et O’clock, j’ai conçu un modèle d’affaires structuré ainsi qu’une feuille de route SMART. J’ai commencé par poser les bonnes questions : à quels besoins concrets cette plateforme devait-elle répondre ? Qui sont ses utilisateurs cibles ? Quelles sont leurs attentes, leurs habitudes, leurs comportements numériques, et quels canaux privilégient-ils pour découvrir de nouveaux outils ?

Avec un objectif de monétisation fixé pour 2026 (version 3), j’ai développé une plateforme robuste, scalable et orientée vers l’avenir. Le concept a été matérialisé à l’aide de Midjourney pour l’identité visuelle, et de Figma pour le maquettage. L’ensemble du processus a suivi une méthodologie agile, avec des itérations rapides et des tests en continu via Vercel utilisant sa fonctionnalité preview , garantissant une expérience fluide et parfaitement optimisée en PWA.

La création de contenu a été entièrement automatisée grâce à un scénario personnalisé créé sur Make.com comportant 40 étapes, permettant de générer chaque GPT ainsi que leur documentation bilingue (anglais/français) optimisée pour le référencement. Pour assurer la qualité rédactionnelle et le respect des bonnes pratiques SEO de Google, j’ai également mobilisé l’un de mes propres GPTs spécialisés en SEO, garantissant une cohérence éditoriale à grande échelle.

• Front-End: React, Next.js, TypeScript, Sass
• Back-End : Node.js, Express, Prisma
• Base de données : PostgreSQL
• IA : OpenAI API, ChatGPT, Midjourney
• Moteur de recherche : Meilisearch
• Déploiement : Vercel, PWA
• Automatisation : Make.com
• Versionnage : Git, GitHub
• Design : Figma

J’ai opté pour Next.js et Vercel afin de bénéficier d’une plateforme de déploiement gratuite, fiable et soutenue par une forte communauté, idéale pour un lancement rapide et efficient. En tant que développeur junior à l’époque, Make.com m’a permis d’automatiser les processus clés sans expertise backend avancée. Il est important de noter ici que je code maintenant tous mes scripts d’automatisation. Côté design, j’ai délaissé les bibliothèques comme MantineUI (utilisée dans Family Flow) au profit de Sass, afin de gagner en contrôle et liberté créative quant à l’interface. Pour la recherche, Meilisearch m’a offert une solution rapide, performante et sans coût, comparable à l’expérience Google, exactement ce dont j’avais besoin. Enfin, l’intégration de TypeScript m’a permis de concevoir des fonctionnalités robustes, tout en limitant les bugs et les erreurs à l’exécution

Présenter plus de 800 GPTs personnalisés exigeait une expérience utilisateur claire, fluide et engageante. J’ai structuré la plateforme autour de 14 catégories explicites (Frontend, IA, Blockchain, etc.), enrichies d’un moteur de recherche ultra-performant basé sur Meilisearch, et d’une navigation intuitive renforcée par un système de fil d’Ariane. Chaque GPT est mis en valeur via une carte visuelle épurée, incluant un logo, une description concise et un lien vers une documentation dédiée.

Fort de mes 15 années d’expérience comme gestionnaire de restaurant, j’ai abordé ce projet comme l’organisation d’une salle à manger bien orchestrée : chaque élément à sa place, facilement accessible, et pensé pour donner envie aux visiteurs de revenir.

La plateforme a été déployée en tant que Progressive Web App (PWA) via Vercel, avec un pipeline d’intégration et de déploiement continu (CI/CD) garantissant des mises en production rapides et fiables. Google Analytics a été intégré pour assurer un suivi précis de l’usage. Aujourd’hui, la plateforme compte plus de 400 utilisateurs actifs et dépasse les 10 000 interactions avec les GPTs. Son architecture modulaire et évolutive permet d’ajouter de nouvelles catégories et d’absorber la croissance du trafic sans compromis sur la performance.

• Phase 1 (2024) : 250 GPTs, 12 collections, 1 000 utilisateurs
• Phase 2 (2025) : 800+ GPTs, 14 collections, 10 000 utilisateurs, PWA, assistant IA Ducky.
• Phase 3 (2026) : 1000+ GPTs, 16 collections, 100 000 utilisateurs, interface de chat.
• Phase 4 (2027/2028) : 1 000 000 utilisateurs, mise en place des communautés.

Cette vision à long terme a guidé le développement d’une architecture modulaire, pensée pour évoluer. La version 3 a toutefois été mise en pause en anticipation des bouleversements liés à l’IGA attendus d’ici 2026, me poussant à recentrer mes efforts vers de nouvelles opportunités à fort impact.

La version 2 de la plateforme a été lancée avec un premier noyau de 400 à 500 utilisateurs actifs, générant plus de 10 000 interactions avec les GPTs. Les retours ont été largement positifs, soulignant la clarté de l’interface et la pertinence des outils proposés. Ce projet m’a permis de consolider des compétences clés comme la modularité logicielle, l’automatisation à grande échelle (notamment via des chaînes de raisonnement type Chain of Thoughts) et la conception d’architectures scalables, autant d’acquis qui me préparent aujourd’hui à des projets d’envergure supérieure.

Ce projet a solidement renforcé mes compétences, non seulement en tant que développeur, mais aussi en tant que responsable de produit full-stack, avec une expertise approfondie dans l’intégration de l’intelligence artificielle.

J’ai appris à faire évoluer un produit complexe de bout en bout, de l’idée initiale à la mise en production, en prenant en charge chaque couche de l’architecture : de la structure de base de données jusqu’à l’expérience de recherche côté front. J’ai assumé seul la conception, le développement et le déploiement, en pilotant également la feuille de route produit.

Au fil du projet, j’ai perfectionné mon ingénierie de prompts à grande échelle. J’ai conçu des systèmes robustes de structuration logique des GPTs, combinés à des techniques de chaînage avancées, garantissant modularité, cohérence, maintenabilité et adoption rapide.

Développer des produits cohérent est devenu un principe central dans ma pratique : chaque décision, de l’UX au backend, a été alignée autour d’une vision unifiée, assurant que l’ensemble de la plateforme fonctionne de façon fluide, stable et efficace.

J’ai aussi développé une réelle maîtrise de l’automatisation des processus, d’abord sans code via Make.com, puis avec du code, en mettant en place des workflows scalables capables de générer, maintenir et enrichir une base de plus de 800 GPTs. L’automatisation n’a pas seulement renforcé ma productivité : elle a été le socle de la viabilité et de la scalabilité de la plateforme.

Sur le plan du référencement, j’ai acquis une expertise concrète en SEO multilingue. J’ai structuré mon contenu et mes métadonnées en fonction des intentions de recherche spécifiques des développeurs à l’international, garantissant visibilité, pertinence et portée organique.