Le problème, vous le connaissez déjà
Vos équipes copient-collent des données d'un outil à l'autre. Elles relancent des clients à la main, mettent à jour des tableaux Excel le vendredi soir, ressaisissent les mêmes informations dans trois logiciels différents. Tout le monde sait que ça pourrait être automatisé. Personne ne sait par où commencer.
Le temps perdu sur ces tâches répétitives, c'est du temps que vos collaborateurs ne passent pas sur ce qui a vraiment de la valeur. Et ça s'accumule, semaine après semaine.
Ce que je fais
Audit des process et identification des gains
Je commence par observer. Quelles tâches sont répétitives, quels outils sont utilisés, combien de temps chaque opération prend. Pas de questionnaire générique envoyé par mail : j'échange avec les personnes qui font le travail au quotidien. À partir de là, je chiffre le temps récupérable et je priorise par retour sur investissement. Certaines automatisations rapportent des heures chaque semaine. D'autres ne valent pas le coup. Je fais le tri.
Conception et implémentation des workflows
Une fois les priorités définies, je construis. n8n pour orchestrer les flux entre vos outils. Google Apps Script pour tout ce qui tourne autour de la suite Google. Python quand il faut du sur-mesure ou du traitement de données plus complexe. REST APIs pour connecter des services qui ne se parlent pas nativement. Chez Google (via Teleperformance), j'ai automatisé le reporting SQL d'une équipe. Résultat : 10 heures par semaine de travail manuel supprimées.
Suivi et maintenance
Un workflow automatisé, ça casse. Une API change, un format de données évolue, un cas non prévu apparaît. Je mets en place du monitoring et des alertes pour détecter les problèmes avant que vos équipes ne les subissent. Je documente tout. L'objectif : que votre équipe puisse comprendre, modifier et maintenir les automatisations sans dépendre de moi.
Comment ça se passe
Stack technique
Questions fréquentes
L'automatisation suit des règles que vous définissez. Si tel événement se produit, alors telle action se déclenche. C'est prévisible, fiable, auditable. L'IA, elle, prend des décisions à partir de données : elle analyse, elle interprète, elle génère. Les deux se complètent. Souvent, le bon point de départ c'est l'automatisation. L'IA vient ensuite, là où il faut du jugement.
Ça dépend de la complexité. Un workflow simple (synchronisation entre deux outils, envoi automatique de notifications), c'est quelques jours. Un projet plus ambitieux avec plusieurs systèmes interconnectés, quelques semaines. L'échange initial de 30 minutes est gratuit, il sert à évaluer le périmètre. Et si le projet ne vaut pas l'investissement, je vous le dis avant de commencer.
La plupart des logiciels modernes exposent une API. n8n se connecte à des centaines de services. Pour les outils plus anciens ou fermés, il existe souvent des contournements (scraping contrôlé, exports automatisés, webhooks). Si vraiment ça ne colle pas, je le dis clairement avant de commencer. Pas de mauvaise surprise en cours de route.