NameFinder, une application métier de naming assistée par IA

LE CADRAGE DU PROJET

Transformer un brief de marque en critères exploitables par l’IA

NameFinder ne démarre pas par une simple consigne envoyée à un modèle d’intelligence artificielle. Chaque recherche est d’abord structurée autour d’un projet de naming qui définit le contexte, les objectifs et les contraintes à respecter.

Le professionnel renseigne notamment le secteur d’activité, le brief de marque et les critères de style attendus : longueur maximale, sonorité, langue cible, type de nom ou encore préfixes, suffixes et formulations à éviter. Ces paramètres servent directement à orienter la génération des propositions.

Le projet intègre également les extensions de noms de domaine à contrôler et les classes de Nice pertinentes pour la recherche de marques. Ces critères peuvent être définis comme obligatoires ou souhaités afin de distinguer les conditions indispensables des préférences secondaires.

Cette phase de cadrage permet ainsi de transformer une intention créative en un ensemble de règles structurées. L’IA travaille à partir de ces données métier plutôt que sur une demande générique, ce qui permet d’obtenir des propositions plus cohérentes avec le positionnement recherché.

LA QUALIFICATION ET LES VÉRIFICATIONS AUTOMATIQUES

Confronter chaque proposition aux critères de qualité, aux domaines et aux marques existantes

Une proposition générée par l’IA n’est jamais considérée comme exploitable sans contrôle. NameFinder applique d’abord des règles mécaniques sur les critères non négociables du projet, puis soumet les noms conservés à une évaluation qualité indépendante. Cette analyse mesure notamment leur mémorisation, leur distinctivité, leur prononciation, leur cohérence avec le positionnement et différents signaux linguistiques.

Les noms qui franchissent cette étape sont ensuite confrontés aux sources externes définies dans le projet. L’application vérifie automatiquement la disponibilité des extensions de domaine sélectionnées et interroge les données de l’INPI pour rechercher les marques identiques dans les classes de Nice concernées. Les marques proches peuvent également être remontées comme éléments de réserve.

NameFinder consolide ces informations dans une même fiche avec un statut, une appréciation et les éventuelles réserves détectées. L’utilisateur peut ainsi comprendre pourquoi un nom mérite d’être approfondi, pourquoi une extension pose problème ou pourquoi une vérification juridique complémentaire est nécessaire.

Ces contrôles restent volontairement informatifs et préparatoires. Une recherche à l’identique dans les données de l’INPI ne constitue ni une recherche d’antériorité complète ni un avis juridique. La décision de retenir un nom et, le cas échéant, de procéder à son dépôt reste humaine.

LES INTERCONNEXIONS ET LES SOURCES EXTERNES

Connecter l’IA aux sources nécessaires pour qualifier réellement chaque proposition

NameFinder ne fonctionne pas en vase clos. L’application combine plusieurs services spécialisés afin de transformer une proposition créative en information exploitable par le professionnel.

La génération et le contrôle qualité reposent sur OpenAI, appelé côté serveur. La disponibilité des noms de domaine est vérifiée via Domainr / Fastly, tandis que les recherches de marques s’appuient sur les données de l’INPI. Ces différentes réponses sont ensuite normalisées et consolidées dans l’application afin d’éviter à l’utilisateur de multiplier les recherches manuelles.

L’intégration a également été pensée pour tenir compte des contraintes propres à chaque service. Les appels à l’INPI sont suivis afin de respecter le quota horaire. Lorsque celui-ci approche de sa limite, certaines vérifications peuvent être différées puis reprises automatiquement, sans interrompre le reste de la recherche. Les contrôles de domaines sont eux aussi temporisés pour respecter les limites du fournisseur.

Tous les appels aux services externes sont réalisés côté serveur. Les clés et secrets ne sont jamais exposés dans le navigateur, et les erreurs sont gérées de manière à conserver un état compréhensible pour l’utilisateur. Cette architecture permet de relier plusieurs API au même workflow tout en gardant une interface homogène et maîtrisée.

LES TECHNOLOGIES ET SERVICES CONNECTÉS

React, TypeScript et PostgreSQL pour une application métier enrichie par l’IA

Le socle de NameFinder repose sur React et TypeScript pour l’application web, avec Vite et TanStack Router pour la structure front-end. L’interface utilise Tailwind CSS et shadcn-ui, tandis que les données sont stockées dans PostgreSQL sur une plateforme cloud managée.

Autour de ce socle, plusieurs services spécialisés interviennent directement dans le workflow métier :

• OpenAI pour la génération des propositions et le contrôle qualité indépendant ;
• Domainr / Fastly pour vérifier la disponibilité des noms de domaine ;
• INPI pour rechercher les marques à l’identique et identifier les correspondances proches ;
• PostgreSQL pour stocker les projets, propositions, historiques, journaux de recherche et caches nécessaires aux traitements ;
• un canal temps réel pour restituer l’avancement des recherches et des vérifications sans rechargement de la page.

L’enjeu n’était pas d’additionner des technologies, mais de construire une architecture capable de faire travailler ensemble IA générative, règles métier, données externes, traitements asynchrones et décisions humaines dans un processus cohérent.