Automatisation · IA métier

Automatiser ce qui ralentit vos équipes — sans complexifier votre système

J'aide les entreprises à structurer leurs processus puis à automatiser ce qui est réellement utile : réduction du manuel, diminution des erreurs, flux maîtrisés et maintenables.

Faire un point sur vos processus Voir si c'est pertinent
Processus Fiabilité ROI
Principe. On n'automatise pas des outils. On automatise des processus. Un processus flou automatisé devient un problème plus rapide.
Workflow automatisé : inputs traités par agent IA vers outputs

Dans quels cas c'est pertinent

L'automatisation devient pertinente quand elle répond à un problème mesurable : temps perdu, erreurs, manque de visibilité, coordination difficile.

  • Tâches répétitives quotidiennes
  • Informations fragmentées entre outils
  • Ressaisies et erreurs humaines récurrentes
  • Absence d'alertes et de suivi fiable
  • Décisions simples qui consomment trop de temps
À éviter. Automatiser un processus non compris ou instable : le résultat est rarement positif.

Mon approche

Une automatisation doit être expliquée, suivie et ajustable. L'objectif est la maîtrise, pas l'effet "boîte noire".

1. Clarifier le processus

Décrire le fonctionnement réel, identifier les points de friction et réduire les étapes inutiles.

2. Structurer les règles

Déclencheurs, conditions, exceptions. Un système sans règles claires devient fragile.

3. Automatiser ce qui compte

Automatisations ciblées : gain mesurable, réduction d'erreur, meilleure coordination.

4. Documenter & transmettre

Compréhension, documentation, points de contrôle : pour garder la maîtrise dans le temps.

Objectif. Des automatisations compréhensibles, maintenables et sous contrôle.

Types d'automatisation

L'automatisation peut être simple (règles + déclenchements) ou augmentée (IA). Le choix dépend du risque et du besoin réel.

Automatisation de processus
  • Synchronisation entre outils
  • Déclenchements conditionnels
  • Notifications et escalades
  • Collecte et enrichissement de données
IA métier (augmentée)
  • Qualification automatique
  • Analyse et synthèse
  • Transformation de contenu
  • Support à la décision
Connexion API / systèmes
  • CRM & outils internes
  • SaaS tiers
  • Webhooks & événements
  • Historisation & audit
Règle. L'IA n'est utilisée que lorsqu'elle apporte une valeur réelle et contrôlable.

Ce que je fais — et ce que je ne fais pas

L'automatisation mal conçue crée de la dette. La clarté du cadre évite la complexité inutile.

Je fais
  • Automatisations ciblées
  • Processus documentés
  • Règles explicites
  • Logs & contrôles
Je ne fais pas
  • "Automatiser pour automatiser"
  • Boîtes noires non maîtrisées
  • Empilement d'outils
  • Promesses magiques
Orientation. Si l'automatisation s'inscrit dans un projet plus large, le développement sur mesure devient souvent nécessaire.

Quand il faut du sur-mesure

Certaines automatisations nécessitent une application dédiée, un back-office, une gestion fine des droits ou des données. Dans ce cas, on bascule vers du développement sur mesure.

Approche Freelance
Développement d'applications, outils métier, plateformes et architectures évolutives.
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Raccourci. Si ton objectif est "un outil qui pilote les automatisations", on est déjà dans du sur-mesure.
Si le contexte est aligné

Faire un point sur vos processus

Un premier échange permet de clarifier ce qui est réellement automatisable, et d'éviter des décisions prématurées.

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