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🚀 J'aide les PME à économiser 10h/semaine en automatisant leurs tâches répétitives 📊 Résultats clients : -75% temps de planning, visibilité 100% en temps réel, réduction erreurs et augmentation
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À 50 ans, j'ai quitté le jardinage pour ce que j'ai toujours aimé : construire des outils qui font gagner du temps aux autres.
Pendant 10+ ans, j'ai vu des artisans, photographes et petits patrons perdre des heures dans du travail répétitif : créer des devis, analyser des leads, relancer des clients, générer des rapports. C'est frustrant quand une automatisation simple pourrait libérer toute cette énergie.
Je conçois donc des outils sur-mesure :
• Workflows n8n/Zapier + Python backend
• Intégrations métier (CRM, facture, gestion de projets)
• IA générative appliquée à vos données et processus
Je ne vends pas du code—je vends du temps retrouvé et de la clarté business. Chaque projet démarre par une vraie question : "Quel est le vrai gain ici ?" avant de coder quoi que ce soit.
Plateforme production-ready pour la gestion et le suivi de chantiers en temps réel avec API mobile, gestion d'équipes, sous-traitants et documentation photographique.
Fonctionnalités principales :
1. Gestion des chantiers : création et suivi (adresse, dates, budget, statut), division en lots et tâches, suivi des heures par équipe, états En attente → En cours → Terminé → Facturé.
2. Gestion des équipes et sous-traitants : équipes internes avec rôles (Chef, Ouvrier, Apprenti), sous-traitants externes avec spécialités, attribution flexible des ressources par tâche.
3. Suivi terrain : API mobile pour saisir l'avancement, upload de photos géolocalisées, signalement d'anomalies, validation par chef de chantier.
4. API REST complète : Django REST Framework, filtrage/recherche/pagination, Token Authentication, permissions granulaires, documentation Swagger intégrée.
Stack technique : Django 4.2+ avec DRF, PostgreSQL, Token + JWT, Pillow + django-storages (S3 ready), drf-spectacular (Swagger/OpenAPI), pytest.
Modèle de données :
Chantier → Lot → Tâche → HeureTravail / PhotoRapport
Chantier → Équipe → Membre
Chantier → SousTraitant
Endpoints principaux : /api/v1/chantiers/, /api/v1/taches/, /api/v1/equipes/, /api/v1/membres/, /api/v1/heures_travail/, /api/v1/chantiers/{id}/rapport/.
Intégration mobile : conçu pour React Native ou Flutter, upload photos avec géolocalisation, synchronisation hors-ligne, pagination optimisée.
Sécurité : Token Authentication (Bearer), CORS configuré, Rate Limiting, validation des entrées, permissions par rôle, logs d'audit.
Déploiement : Docker ready, compatible Heroku / Railway / DigitalOcean.
Système d'automatisation complète des emails entrants avec n8n : classification, extraction de données, création automatique de tâches et notifications.
Le problème résolu :
- Trop d'emails à trier chaque jour
- Risque d'oublier des demandes importantes
- Données clients éparses (emails, notes, fichiers)
- Pas de suivi centralisé des devis, commandes, demandes
La solution :
Un workflow n8n qui réceptionne les emails, les classe et tague (client, devis, urgence), extrait les infos importantes (nom, email, besoin, date), crée automatiquement une tâche ou un ticket, et envoie des notifications et accusés de réception.
3 formules disponibles :
STARTER (50 €) : Classification automatique, extraction des données brutes, enregistrement dans Google Sheets, accusé de réception automatique, taguage Gmail.
PRO (85 €) : Tout le Starter + création automatique de tickets/tâches (Notion, Google Tasks, Airtable, [URL MASQUÉE]), extraction structurée, notifications personnalisées (Slack, email), règles avancées de routage.
EXPERT (150 €) : Tout le Pro + analyse IA du contenu (LLM) : résumé automatique, détection de sentiment, extraction enrichie, création de fiches clients, routage intelligent, suivi des réponses, intégration CRM.
Outils compatibles : Gmail, Google Sheets, Google Tasks, Notion, Airtable, [URL MASQUÉE], Slack, Twilio (SMS), IA/LLM.
Processus : Audit gratuit (15–20 min) → Configuration (24–48h) → Tests et ajustements → Mise en ligne avec suivi 1 semaine offert + documentation complète.
Sécurité : workflow exécuté sur votre infrastructure (auto-hébergé ou n8n cloud), authentification OAuth/tokens sécurisés, conformité RGPD.
Workflow n8n "Demo workflow" exposant un agent IA en chat, avec mémoire conversationnelle dans Postgres et récupération augmentée (RAG) via Qdrant et les embeddings Ollama.
Nodes principaux :
- When chat message received : déclenche le workflow via un webhook n8n LangChain.
- AI Agent : orchestre le modèle de chat (Ollama qwen3-vl:4b), la mémoire (Postgres) et l'outil de retrieval (Qdrant).
- Postgres Chat Memory : stocke et récupère l'historique de conversation pour maintenir le contexte.
- Embeddings Ollama : génère les embeddings vectoriels (modèle embeddinggemma:latest).
- Qdrant Vector Store : backend de recherche vectorielle (collection "onboarding", topK: 5, mode retrieve-as-tool).
- Ollama Chat Model : fournit le LLM pour les réponses de l'agent.
Fonctionnement : l'utilisateur envoie un message → l'agent récupère le contexte mémoire depuis Postgres, interroge Qdrant pour enrichir sa réponse, et génère une réponse combinant message, mémoire et contexte RAG.
Stack : n8n, Ollama, Postgres, Qdrant, LangChain.
BTS Informatique de gestion, option développeur d’applications (promo 2001) : formation orientée conception de systèmes d’information avec Merise, modélisation de bases de données, développement d’applications de gestion (C/C++ et SQL), et participation à l’ensemble du cycle de vie des logiciels, de l’analyse des besoins utilisateurs jusqu’à la maintenance.
Cette formation Python organisée par le Cnam M'a permis de voir les bases de Python. Toute sa structure, la façon dont on organise les boucles, mais aussi la notion de base de données avec SQL.
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