Méthode

Comment se déroule une mission IA freelance avec Gatien

Une mission IA réussie commence par un problème clair, pas par un modèle. Cette page explique comment Gatien aborde un projet: cadrage, prototype, tests, intégration et documentation. L’objectif est que le prospect sache ce qu’il doit préparer, ce qui sera livré et comment la décision de continuer se prend.

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Ce que Gatien peut construire

Des livrables concrets, pas une promesse IA vague

Chaque projet commence par un workflow réel, des exemples et une sortie que l’équipe peut vérifier.

Diagnostic du workflow

Comprendre la tâche actuelle, les personnes impliquées, les données utilisées et les irritants.

Périmètre testable

Limiter la première version à un résultat observable et mesurable.

Prototype utile

Construire quelque chose que l’équipe peut tester sur ses exemples, pas seulement regarder en démo.

Décision de suite

Documenter ce qui marche, ce qui ne marche pas et les conditions pour industrialiser.

Cas d’usage

Exemples de workflows à tester

Ces exemples servent de point de départ. Le bon périmètre dépend de vos données, de vos utilisateurs et du risque métier.

Appel de cadrage

Identifier le cas d’usage, les contraintes, les données disponibles et le risque métier.

Atelier exemples

Rassembler des emails, documents, tickets, procédures ou sorties attendues.

Livraison prototype

Donner accès à une version testable avec limites explicites.

Revue finale

Décider si le projet doit être arrêté, simplifié, amélioré ou intégré.

Déroulé

Une mission structurée pour apprendre vite

1

Cadrage

Clarifier le problème métier, les utilisateurs, les données disponibles, les contraintes et le résultat attendu.

2

Prototype

Construire une première version testable sur des exemples réels, sans surdimensionner l’architecture.

3

Tests métier

Vérifier les réponses, les erreurs, les cas limites, les permissions et le niveau de validation humaine nécessaire.

4

Intégration

Brancher l’outil aux systèmes existants: application interne, CRM, Slack, Teams, email, base documentaire ou API.

5

Documentation

Livrer une base maintenable: code, configuration, limites connues, critères de succès et prochaines étapes.

Stack

Technologies possibles

OpenAI, Anthropic ou autres API LLM selon le besoin
TypeScript, Next.js, Node.js et Python
Supabase, PostgreSQL, pgvector ou bases vectorielles
n8n, Make, webhooks et APIs métier
Slack, Teams, Gmail, Outlook, Notion, SharePoint ou outils internes

Livrables

Ce qui peut être livré

Résumé du besoin et du périmètre
Prototype ou preuve d’usage
Documentation technique et fonctionnelle
Plan de suite priorisé

Cadre

Inclus et non inclus

Inclus

Cadrage fonctionnel et technique
Architecture simple à comprendre et à maintenir
Développement du prototype ou de la première version
Tests sur exemples réels fournis par l’équipe

Non inclus

Promesse de ROI sans données réelles
Automatisation sans validation humaine quand le risque métier est élevé
Utilisation de données sensibles sans règles d’accès claires
Faux témoignages, faux chiffres ou démonstrations inventées

FAQ

Questions avant de lancer

Vous préparez une mission IA ? Envoyez le contexte et les exemples disponibles pour cadrer une première version.

Contacter Gatien

Que dois-je envoyer avant un premier échange ?

Une description du workflow, les outils utilisés, le volume approximatif, les exemples disponibles et ce que vous aimeriez améliorer.

Est-ce possible sans équipe technique interne ?

Oui, si le projet est bien cadré. Gatien peut traduire le besoin métier en solution technique et documenter la livraison.

Comment savoir si le projet est une bonne idée ?

Un bon premier signe: la tâche revient souvent, coûte du temps, a des exemples réels et un résultat vérifiable.

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