MCRN
Cartographier le fonctionnement réel d’un artisan, identifier les pertes de temps et concevoir un système simple pour les devis, les relances, le suivi client et la visibilité locale.
Diagnostic
Automatisation
ROI
Adoption
rôle
Cheffe de projet organisation, outils métier & IA
Durée
6 mois
équipe
Moi
outils
Make, ChatGPT, Claude, Pennylane, Google, Vercel, Github
Contexte
MCRN est une entreprise artisanale spécialisée en serrurerie haute sécurité, garde-corps verre premium et interventions techniques.
Le dirigeant travaille seul, avec une forte charge opérationnelle : chantiers, demandes clients, devis, fournisseurs, relances, facturation, documents administratifs et suivi post-intervention.
Les outils existaient déjà en partie : Gmail, Pennylane, téléphone, notes iPhone, SMS, WhatsApp. Le problème n’était donc pas l’absence d’outils, mais leur usage dispersé et la dépendance forte à la mémoire du dirigeant.
Le besoin réel était simple : alléger le quotidien sans créer une usine à gaz.
Problème observé
Le diagnostic terrain a mis en évidence plusieurs irritants concrets :
environ 20h d’administratif par semaine ;
des devis pouvant prendre jusqu’à une semaine ;
une boîte mail gérée à la main, sans modèles pour les échanges récurrents ;
4 000 € d’impayés en cours ;
des relances faites manuellement, quand le dirigeant y pense ;
0 avis Google malgré des clients satisfaits ;
des informations chantier suivies par notes, SMS ou échanges oraux ;
une forte charge mentale le soir et le week-end.
Le sujet n’était pas “installer de l’IA”.
Le vrai sujet était :
Comment transformer une organisation implicite en système clair, simple, mesurable et
utilisable depuis le terrain ?
Mon rôle
J’ai mené le diagnostic terrain, structuré les irritants, identifié les priorités d’action, conçu les scénarios cibles et préparé les livrables nécessaires à l’adoption.
Mon rôle a combiné plusieurs dimensions :
observation des usages réels ;
analyse des irritants métier ;
priorisation des sujets selon impact ;
conception de flux simplifiés ;
choix des outils adaptés ;
rédaction des prompts IA ;
préparation des scénarios Make ;
documentation des usages ;
définition d’indicateurs de gain.
L’objectif
Garder un principe clair : simplifier avant d’automatiser.
Démarche
Étape 1 — Observer avant de proposer
Le diagnostic a commencé par une observation du fonctionnement réel : comment les demandes arrivent, comment les devis sont produits, comment les relances sont gérées, comment les documents sont rangés, comment les clients sont suivis.
L’objectif était de comprendre ce qui se passait vraiment, pas seulement ce qui était décrit.
Étape 2 — Cartographier les irritants
Les irritants ont été regroupés en modules :
admin & gestion ;
communication ;
relation client ;
opérationnel chantier ;
organisation / transmission.
Chaque module a été scoré pour distinguer ce qui était urgent, prioritaire ou à traiter plus tard.
Étape 3 — Identifier le goulot rentable
Le module Admin & Gestion est ressorti comme prioritaire : devis, emails, relances, impayés.
Le choix était volontaire : commencer par ce qui libère vite du temps et de la trésorerie.
Étape 4 — Concevoir le système cible
La solution cible reposait sur des gestes simples :
un agent IA pour décrire une intervention et générer un devis dans Pennylane ;
des brouillons d’emails prêts à valider ;
des relances impayés générées selon le retard ;
des relances devis à J+5 ;
un message post-livraison avec demande d’avis Google ;
un classement plus clair des documents et photos.
Étape 5 — Garder une validation humaine
Les scénarios n’avaient pas vocation à tout envoyer sans contrôle.
Pour les sujets sensibles, comme les devis ou les relances, le système prépare un brouillon. Le dirigeant reste décisionnaire et valide en un clic.
C’est un point important : l’automatisation ne remplace pas le jugement métier.
Livrables produits
Diagnostic et cadrage
grille de diagnostic terrain ;
tableau de scoring par module ;
carte des irritants ;
rapport de diagnostic ;
priorisation des 3 frictions principales ;
plan d’action chiffré.
Conception des flux
parcours actuel / parcours cible ;
cartographie des actions manuelles, semi-automatiques et automatiques ;
scénarios de relance ;
logique de validation humaine ;
structuration des données nécessaires.
Automatisation et IA appliquée
scénario devis automatisé via formulaire mobile ;
scénario relance impayés ;
scénario relance devis J+5 ;
scénario suivi post-livraison et avis Google ;
scénario accusé de réception pour demandes entrantes ;
prompts IA adaptés au ton de l’entreprise ;
documentation des connexions et prérequis.
Adoption
livret de bord ;
tableau de bord ROI ;
carte des automatisations ;
guide d’usage en 3 gestes ;
checklist de vérification.
Impact et résultats attendus
Le projet a permis de transformer une charge administrative diffuse en plan d’action clair.
Les gains visés étaient concrets :
réduire le temps passé sur les devis ;
ne plus oublier les relances ;
récupérer plus vite les impayés ;
alléger la boîte mail ;
suivre les demandes clients plus régulièrement ;
obtenir des avis Google après intervention ;
réduire la dépendance à la mémoire du dirigeant.
L’impact principal du projet ne se situe pas dans la technologie, mais dans la clarification du fonctionnement quotidien.
Ce que ce cas prouve pour un poste CDI
Ce cas démontre ma capacité à :
cadrer un problème flou ;
observer les usages réels ;
traduire des irritants terrain en priorités d’action ;
concevoir un système simple et progressif ;
produire des livrables professionnels ;
intégrer l’IA sans complexifier le quotidien ;
sécuriser l’adoption avec une validation humaine ;
mesurer les gains ;
relier organisation, outils métier, expérience client et amélioration continue.
Ce projet illustre ma façon de travailler : ne pas partir de l’outil, mais du quotidien réel. Identifier ce qui fatigue, ce qui coûte du temps, ce qui bloque l’information, puis construire une solution assez simple pour être réellement utilisée.
