Rocket 1.0 : l'IA parfaite pour lancer un SaaS ?
Rocket 1.0 promet d'aider à réfléchir au business, analyser le marché et la concurrence, puis construire la solution. Je l'ai testé sur un cas concret : digitaliser ma salle de boxe thaïlandaise à Bangkok, qui fonctionne encore avec des réservations par réseaux sociaux.
Phase 1 — L'analyse de marché (Solve)
Rocket propose deux modes : Solve pour la recherche profonde, et Build pour construire. J'ai décrit le problème — une salle de boxe locale sans plateforme digitale, réservations gérées à la main — et demandé une analyse complète : frustrations clients et propriétaires, limites des solutions existantes, profil client idéal, MVP et pricing model.
Le rapport généré (exportable en PDF) est impressionnant de précision : il mentionne que 80 % de la population thaïlandaise utilise Line quotidiennement (l'équivalent local de WhatsApp), cite des concurrents réels (Mind Body, Glofox, Zen Planner) avec comparaison de prix, et estime les revenus mensuels perdus par salle faute d'automatisation — environ 75 000 bahts, soit ~2 000 €/mois.
Le tracker de concurrents
Fonctionnalité à part : dans l'onglet Intelligence, j'ai ajouté trois concurrents identifiés (mindbodyonline.com, glofox.com, gimo.app) pour un suivi automatique. Après 24h d'attente, Rocket rapporte les changements sur leur site (6 modifications détectées), leur activité réseaux sociaux (409 engagements sur 57 posts), et même leurs recrutements récents (18 nouvelles embauches potentielles). Il inclut aussi le tracking des influenceurs qui travaillent avec chaque marque.
Phase 2 — La construction du SaaS (Build)
Avec toute la recherche en contexte, j'ai demandé une plateforme SaaS complète : gestion des membres, abonnements, réservation de cours, planning coach, paiements, dashboard analytique. Résultat en quelques minutes : dashboard revenus, liste des membres avec historique de paiement, calendrier des cours, et — détail local intéressant — un système à deux tarifs (prix local thaïlandais / prix étranger), comme c'est souvent le cas ici.
J'ai ensuite ajouté à la volée un onglet paramètres manquant et connecté Supabase pour la base de données : Rocket a intégré ça en quelques échanges, sans configuration serveur de mon côté.
La landing page client
Dernière étape : une interface publique pour les clients de la salle (nommée « Hong Moi » dans le test), avec consultation du planning, réservation et paiement. Rocket a implémenté le français, le thaïlandais, et les deux moyens de paiement locaux (PromptPay par QR code et Stripe). Test grandeur réelle : connexion, réservation d'un cours affiché complet ou disponible, achat d'un pack de sessions (1 500 à 32 000 bahts selon la durée), redirection Stripe fonctionnelle.
Mon verdict
On termine avec non seulement un SaaS fonctionnel et une landing page, mais une vraie stratégie business derrière — c'est ça qui distingue Rocket des simples générateurs de code. Le tracker de concurrents en particulier est une fonctionnalité que je n'avais pas vue ailleurs à ce niveau de détail.
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Alan Sharif — créateur de Nerdy Kings
Je teste les outils IA et je décrypte les nouveaux modèles pour ma communauté de 20 000+ curieux francophones sur YouTube. Sans bullshit, sans hype, sans jargon.