Réalisations

Un échantillon. Pas tout le travail.

Ces six cas, je peux les raconter. Les chiffres couvrent le reste : mises en prod, années de livraison, et livraisons agence qui n’apparaissent pas ici.

Le travail agence part le plus souvent au nom de l’agence, je publie rarement l’URL cliente. Les chiffres donnent l’échelle ; les cas, comment je cadre, je livre et je mesure.

La pratique en chiffres

40+

mises en production

20+

livraisons agence absentes ici

années à livrer du logiciel live

cas écrits sur cette page

Six cas que je peux détailler en public

Ce n’est pas un catalogue. Chaque carte est un projet que je peux raconter sans casser un NDA.

Application web

60%

de temps en moins sur le reporting

Projet conceptApplication web

Tableau de bord analytics SaaS

Le reporting du lundi, sans le rituel tableur

La situation

Une équipe B2B de 12 personnes exportait le lundi matin depuis cinq outils vers des tableurs. Mercredi, plus personne ne faisait pleinement confiance aux chiffres.

Ce qui est parti

Un tableau de bord en direct : CRM, facturation, produit, support et pubs dans la même vue, avec les filtres déjà utilisés.

60%

de temps en moins sur le reporting

5→1

sources dans une vue

personnes dans l’équipe

Le résultatLe reporting du lundi n’est plus une demi-journée. La page est devenue la source.

Stack

ReactTypeScriptRechartsNode.jsPostgreSQL

Intégration d’IA

80%

des demandes traitées automatiquement

DOC · 12

Projet personnelIntégration d’IA

Assistant de connaissances IA

Des réponses dans vos docs, pas dans la mémoire

La situation

Le support répondait aux mêmes questions produit à partir de docs éparpillés. Les nouvelles recrues mettaient des semaines à être sûres d’elles.

Ce qui est parti

Un Q&R interne sur la documentation, avec des réponses qui renvoient à la page source.

80%

des demandes traitées automatiquement

Docs

seule source de connaissance

4 sem.

du brief à la mise en ligne interne

Le résultatLa plupart des tickets répétitifs n’arrivent plus à quelqu’un. L’équipe garde les docs ; l’assistant les lit.

Stack

Next.jsOpenAI APISupabaseTailwindVercel

Système sur mesure

flux manuels automatisés

Projet conceptSystème sur mesure

Automatisation métier

Quatorze passages de relais, un écran ops

La situation

Une PME logistique enchaînait 14 passages par e-mail et tableurs. Les erreurs apparaissaient en chargement faux, pas en ticket.

Ce qui est parti

Ces 14 flux automatisés : file, relances, et un écran simple pour les exceptions.

flux manuels automatisés

20 h

gagnées chaque semaine

<1%

d’erreurs, contre 8% avant

Le résultatL’équipe ne touche que les cas qui demandent un jugement.

Stack

PythonFastAPIPostgreSQLReactCelery

Site web

10 j

de Figma à la mise en ligne

Projet agenceSite web

Site marketing SaaS

Leur marque. Leur client. Mes mains sur le build.

La situation

Une agence avait un Figma fini et une date de lancement. Son équipe était déjà prise sur d’autres forfaits.

Ce qui est parti

Un site marketing fidèle au pixel, responsive, avec l’essai gratuit branché au produit.

10 j

de Figma à la mise en ligne

4,2%

de conversion essai, premier mois

mention de moi côté client

Le résultatL’agence a livré à son nom. Je n’ai rejoint aucun appel client.

Stack

Next.jsFramer MotionContentfulTailwind

Système sur mesure

70%

d’allers-retours en moins

Projet personnelSystème sur mesure

Portail client

Le statut, sans un nouveau fil d’e-mails

La situation

Les mises à jour clients vivaient dans de longs fils. « Où en est-on ? » mangeait l’après-midi.

Ce qui est parti

Un portail en libre-service : factures, avancement, dépôt de fichiers, un court fil par mission.

70%

d’allers-retours en moins

Libre-service

factures et avancement

8 sem.

facturation comprise

Le résultatLes clients regardent d’abord le portail. L’e-mail sert aux décisions, pas à courir après le statut.

Stack

ReactSupabaseStripeTypeScript

Intégration d’IA

94%

de précision d’extraction

Projet conceptIntégration d’IA

Outil d’intelligence documentaire

Premier passage modèle, dernier passage humain

La situation

Des avocats passaient des heures à extraire des champs de PDF non structurés, dossier par dossier.

Ce qui est parti

Envoi, extraction, relecture. Champs structurés avec un score de confiance et une étape de confirmation.

94%

de précision d’extraction

3 h+

gagnées par dossier

Humain

toujours dans la boucle

Le résultatLe modèle fait le premier passage. Une personne ne corrige que les cas limites.

Stack

PythonAnthropic ClaudeFastAPIReact

Comment lire cette page

Cette page est un échantillon

Le travail agence part souvent au nom de l’agence, vous ne verrez pas d’URL cliente. Les six cas sont ce que je peux raconter ; les chiffres ci-dessus couvrent le reste.

Les chiffres avant l’ambiance

Je regarde ce qui a changé après le lancement — temps, conversion, taux d’erreur — pas seulement si un écran a l’air fini.

La même forme que votre projet

Chaque cas suit la façon dont je travaillerais avec vous : situation claire, build défini, points de contrôle, puis un résultat que vous pouvez vérifier.

Vous construisez quelque chose de proche ?

Donnez-moi la situation et l’échéance. Je dirai si je peux aider — et comment je le découpe.

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