👨‍💻✨ 5 idées de SaaS à lancer avec Jev

Heyyy,

J'espère que tu as la forme 🔥

Ces deux dernières semaines, je t'ai partagé des idées de SaaS MCP. Cette semaine, je reste sur les idées de SaaS, mais sous un autre angle : un nouveau modèle IA vient de sortir, et il ouvre des opportunités business que peu de gens ont vues.

Il s'appelle Jev. Et il a une particularité étonnante : il ne sait pas écrire une seule phrase.

⬇️ C'est quoi Jev ?

Jev est sorti le 15 septembre, lancé par TypeSafe AI, une startup fondée par un ancien d'OpenAI qui a travaillé sur ChatGPT. Ils ont levé 40 millions de dollars et promettent jusqu'à 190 fois plus de rapidité et 440 fois moins de coûts sur certains workflows.

Le principe est simple. Tu lui donnes un contexte, une question, et des options que tu définis toi-même.

Jev lit tout et met une probabilité sur chaque option :

• option A à 97 %

• option B à 52 %

• option C à 12 %.

Il ne rédige rien. Il décide. Et c'est pour ça qu'il est si rapide et si peu cher : tu ne paies que la lecture, sa réponse est gratuite.

Concrètement, en lecture, Jev coûte environ 70 fois moins que Claude Sonnet 4.6. Et comme il ne peut choisir qu'entre tes options, il ne te sortira jamais une réponse hors format.

⬇️ Comment l'utiliser ?

Moi, je passe par OpenRouter : tu prends l'identifiant du modèle Jev et tu l'appelles par API. Tu peux aussi tester directement sur le site de TypeSafe, qui a un playground avec des exemples.

Mais attention : Jev ne travaille jamais seul. Il décide, puis un LLM classique prend le relais pour rédiger. Et c'est cette combinaison qui crée des opportunités de SaaS.

⬇️ Où est l'opportunité ?

Partout où il faut traiter un très gros volume de données et prendre des milliers de petites décisions. Avant, c'était faisable, mais trop cher avec un LLM classique.

Aujourd'hui, ça devient rentable.

Je t'en détaille 3 ici.

IDÉE 1 : LA QUALIFICATION DE LEADS À GRANDE ÉCHELLE

🔧 Le workflow
Tu récupères une liste de comptes, un outil scrape leurs signaux (site web, offres d'emploi, posts LinkedIn), et Jev donne à chaque lead un pourcentage de qualification selon les critères de ton client. Au-dessus de 80 %, un LLM rédige le message de prospection. En dessous de 60 %, le lead est écarté.

📈 Le potentiel
Bien qualifier ses leads, c'est concentrer son temps et son argent sur les bonnes personnes. Les entreprises paient cher pour ça, et les outils comme Clay facturent au crédit : sur de gros volumes, ça chiffre très vite.

💰 Les coûts
Pour 100 000 leads par mois, la qualification coûte 975 $ avec Claude Sonnet 4.6, contre 10,50 $ avec Jev. Même en ajoutant les messages rédigés par Sonnet, la facture passe de 1 125 $ à 160 $.

IDÉE 2 : L'ANALYSE D'APPELS

🔧 Le workflow
L'appel se termine, l'enregistrement est transcrit, et Jev remplit la grille d'évaluation de l'entreprise : script respecté, mentions légales, objections, humeur du client, probabilité de closing. Un LLM rédige ensuite le coaching, seulement pour les appels à revoir.

📈 Le potentiel
Les managers n'ont pas le temps d'écouter tous les appels. Avec ce système, des centaines d'appels sont analysés en quelques minutes. Tu peux cibler les agences de cold calling, les banques et les assurances qui ont des règles à respecter, ou les équipes de closers. Choisis une niche.

💰 Les coûts
Pour 10 000 appels par mois, l'analyse coûte 135 $ avec Sonnet 4.6, contre 1 $ avec Jev. Face à Gong, facturé 1 300 à 1 600 $ par commercial et par an, ou Modjo, autour de 99 € par utilisateur et par mois, tu peux arriver avec un prix cassé.

IDÉE 3 : LE GARDE-FOU POUR AGENTS IA

🔧 Le workflow
Un MCP que l'entreprise connecte au Claude ou au ChatGPT de chaque employé. Chaque action d'un agent passe par ce MCP : envoyer un email, rembourser un client, supprimer un fichier. Jev vérifie qu'elle respecte les règles de la boîte. Si oui, elle s'exécute. Si non, elle est bloquée ou envoyée à un manager.

📈 Le potentiel
Les grosses boîtes veulent que tout le monde utilise l'IA, mais elles ont peur que des données confidentielles partent ou qu'un agent fasse n'importe quoi. Ce système leur permet d'ouvrir l'IA à 100 % tout en gardant un cadre.

💰 Les coûts
Pour 1 million d'actions vérifiées par mois, un juge Sonnet 4.6 coûte 6 000 $, contre 63 $ avec Jev. Et surtout, chaque vérification prend 70 à 500 millisecondes. Avec un LLM classique, chaque action prendrait plusieurs secondes et ralentirait tout le monde.

⬇️ Les 2 autres idées sont dans la vidéo

→ Voir les 5 idées en vidéo

Et tu peux récupérer le board complet, avec le workflow de chaque idée, les coûts avant / après et les concurrents avec leurs prix. Tu peux même le donner à ton IA préférée pour aller plus loin :

→ Accéder au board complet

Aujourd'hui c'est Jev, mais dans deux mois ce sera peut-être un autre modèle qui fonctionne de la même manière. Ce qui compte, c'est de repérer vite les opportunités qu'ouvre chaque nouveau type d'IA. Les premiers arrivés sont les premiers servis.

Et pour trouver tes leads

Pour l'idée 1, il faut d'abord récupérer les données. C'est exactement ce que fait Konect : tu connectes ton compte LinkedIn, Instagram ou WhatsApp, et Claude Code peut scraper des profils, prospecter, envoyer des messages et répondre, en respectant les limites de chaque réseau pour garder ton compte en sécurité.

Tu peux tester avec un audit gratuit de ton profil LinkedIn, à importer dans Claude Code, juste ici.

J'espère que cette édition t'a plu !

A la semaine prochaine 🙌

Pierre

ps : je propose quelques créneaux de coaching privé pour ceux que ça intéresse. C'est sur candidature, juste ici.