Pas de magie. Pas de boîte noire. Cinq étapes, dans l'ordre, à chaque fois. Voici le pipeline, de l'upload au PDF.
Ta photo reste dans le navigateur jusqu'à ce que tu cliques sur envoyer. JPG, PNG ou HEIC, jusqu'à 15 MB. Horizontal ou vertical, peu importe. Le modèle est meilleur sur une photo nette du truc à réparer, pas sur un grand angle de toute la pièce.
Un modèle de vision regarde l'image et identifie ce qui s'y trouve. Évier de cuisine, joint fissuré, chauffe-eau, peinture écaillée, tout. Puis il classe le type de projet. C'est là que la plupart des outils IA génériques se plantent. Ils repèrent l'évier et ratent la conduite d'alimentation corrodée en dessous, qui est pile ce que tu voulais réparer.
Une fois le type de projet identifié, on estime le périmètre. Matériaux, heures de main d'œuvre, niveau de compétence. Tout sort d'un dataset de 180 000+ vraies factures d'artisans. On les a tirées de plateformes d'emploi anonymisées, de tickets d'enchères, et d'utilisateurs qui nous ont envoyé les leurs.
Les prix varient énormément d'un code postal à l'autre. On ajuste les matériaux et la main d'œuvre pour ta zone avec les données de salaire BLS, plus les prix SKU locaux de Home Depot et Lowe's qu'on scrape chaque semaine.
Ce qui sort de l'autre côté : une fourchette (bas-haut), une liste de matériaux avec des liens, une estimation d'heures de main d'œuvre, et un indice de confiance. Cet indice est honnête. 5/5 pour les projets courants qu'on a vus des milliers de fois. 2/5 pour les cas uniques qu'on n'a pas encore bien cernés. En dessous de 2, le devis est gratuit, point.
C'est tout. Pas d'inscription, pas de tunnel, pas de capture email. Tu paies $2.99, tu reçois le devis, tu fermes l'onglet.