KEVIN DISSANG
Disponible pour missions · Paris, France

Je transforme des idées
en produits mobiles.

Applications iOS et Android, IA embarquée dans le produit, et les ressources pour construire plus vite. Je construis, je teste, je transmets.

iOSAndroidReact NativeFlutter

+10

Applications livrées

60K+

Téléchargements cumulés

4

Expériences professionnelles

13+

Projets construits

03Plateformes

iOS et Android, livrés

Le natif quand la performance l'exige, le cross-platform quand le délai commande. Le choix se fait sur ton produit, pas sur mes préférences.

iOS

Du prototype à la validation App Store, signature et TestFlight compris.

SwiftApp Store
Écran iOS de l'application Aurify

Android

Fragmentation des écrans, Play Console, publication progressive.

KotlinPlay Store
Écran Android de l'application My Shop

Une base de code, deux stores

React NativeFlutter
04En action

Le travail, tel qu'il se fait

Pas des maquettes : des enregistrements de mes sessions de développement et des applications qui tournent. Choisis un projet.

Studapart · hot reloadFlutter

Le code à gauche, l'émulateur à droite : chaque modification se voit à l'écran en une seconde.

05IA appliquée

L'intelligence, dans le produit

Pas une démo. Des modèles intégrés à des applications qui tournent, avec les contraintes qui vont avec : latence, coût, confidentialité.

useAssistant.tsReact Native
// Réponse du modèle en streaming, directement dans l'écran
export function useAssistant(prompt: string) {
const [text, setText] = useState("");
 
useEffect(() => {
const stream = client.messages.stream({
model: "claude-sonnet-5",
max_tokens: 1024,
messages: [{ role: "user", content: prompt }],
});
 
stream.on("text", (chunk) => setText((t) => t + chunk));
return () => stream.abort();
}, [prompt]);
 
return text;
}
Inférence embarquée
Modèle exécuté sur l'appareil : réponse immédiate, données qui ne sortent pas.
Génération dans l'écran
Texte et suggestions en streaming, sans écran de chargement.
Recherche augmentée
Réponses ancrées dans les données du produit, pas dans le vide.
Garde-fous
Coûts plafonnés, sorties validées, comportement prévisible en production.
MediScan AI — écran de prédiction à partir de données cliniques
MediScan AI · prédiction clinique
06Système

Comment je travaille

Quatre étapes, toujours les mêmes, du premier échange à la transmission.

  1. Cadrage

    On découpe l'intuition en un périmètre livrable : ce qui part en v1, ce qui attend, ce qu'on ne fera pas.

    1 à 2 semaines
  2. Architecture

    Parcours, écrans clés, choix techniques assumés. Tu vois le produit avant la première ligne de code.

    Écrans + schéma
  3. Construction

    Développement par incréments testables, avec une build sur ton téléphone chaque semaine.

    Build hebdomadaire
  4. Transmission

    Le code, la méthode et les décisions te restent. Tu n'es jamais dépendant de moi.

    Dépôt + doc
08Formations

Ce que je transmets

Un parcours, un niveau, des livrables. Tu repars capable de refaire seul.

Les premiers parcours arrivent. Rejoindre la liste d'attente.

Kevin Dissang
09Confiance

Kevin Dissang

Développeur mobile · IA · Data · Paris, France

Ingénieur-créateur indépendant, formé à l'EPITA en IA et data. Je construis des applications mobiles qui finissent sur les stores, pas dans un dossier de maquettes.

Ce que tu apprends en formation, ce que tu achètes en boutique et ce que je livre en mission sortent du même endroit : les projets que je mène. Ici, tu parles directement à la personne qui écrit le code.

La stack du quotidien

KotlinSwiftiOSAndroidFlutterReact NativeExpoTypeScriptPythonMachine LearningIA générativeFirebaseKotlinSwiftiOSAndroidFlutterReact NativeExpoTypeScriptPythonMachine LearningIA générativeFirebase
10Conversion

Tu as une idée. Il lui manque un développeur.

Décris ton projet en quelques lignes. Je réponds sous 48 h avec un premier cadrage, que l'on travaille ensemble ou non.