Études de cas · Traces de terrain
Des systèmes conçus, construits et opérés.
Des systèmes conçus, construits ou opérés sous ma responsabilité, regroupés par famille : acquisition, données, agents vocaux, orchestration. Les noms clients restent confidentiels par défaut, parce que ces missions touchent souvent aux flux métier, au savoir-faire, aux données et aux arbitrages internes.
Chaque entrée documente ce qui peut être utile sans exposer l'organisation : architecture, primitives, gouvernance, limites, reprise humaine et effets observés.
Deux de ces systèmes co-construits ont été reconnus lors du HighLevel AI Agents Contest 2025 : un agent conversationnel primé pour son application métier réelle, et un agent vocal finaliste sur l'excellence technique.
Cadre de lecture
La preuve ne vient pas des logos.
Sur ces sujets, afficher un nom client n'est pas toujours le meilleur signal. Les systèmes IA touchent souvent aux flux métier, aux données, au savoir-faire et aux arbitrages internes.
La page documente donc la preuve autrement : par le problème traité, l'architecture retenue, les garde-fous, les effets observés et le niveau de contrôle humain conservé.
01
Cas anonymisé
Système réel, décrit sans nom, sans donnée sensible et sans contexte suffisamment reconnaissable pour exposer l'organisation.
02
Inspiration abstraite
Problème réel rencontré ou observé, reformulé pour transmettre le pattern sans révéler l'entreprise, le secteur précis ou son IP.
03
Preuve externe
Signal public ou autorisé : concours, classement, artefact publié, feedback partageable ou métrique déjà diffusée dans un cadre compatible.
Systèmes documentés
Accéder directement au système à inspecter.
Sept systèmes sont documentés plus bas. Chaque entrée garde le même cadre de lecture : contexte, design, gouvernance, résultat et primitives.
01 · Multi-Agent · Chat
24/7 Multi-Agent Chat Booking
WinnerHighLevel AI Agents Contest 2025Conversation AI · application métier réelle
Système chat multi-agent autonome qui qualifie les visiteurs, répond aux questions, traite les objections et déclenche la prise de rendez-vous en 24/7. Conçu pour des services entreprises avec exigence de précision humaine.
Rôle · Architect · Build · Run
Carte système
Preuve externe
Du signal à la sortie opérée.
01
Visiteur
02
Qualification
03
Objections
04
Booking
05
Escalade
L'humain reprend les cas ambigus et valide les règles métier.
Agent mandate · Qualification contract · Objection ledger · Booking handoff
- Contexte
- Acquisition entrante non couverte la nuit et le week-end ; objections récurrentes mal traitées par des chatbots statiques ; calendrier vendeur saturé par des conversations non qualifiées.
- Design
- Découpage en agents spécialisés (accueil, qualification, traitement d'objections, booking) avec contrats d'interaction explicites. Mémoire de session courte, mémoire métier persistante pour les règles produit, escalade humaine typée sur signal de doute.
- Gouvernance
- Chaque rendez-vous pris est tracé avec la conversation qui l'a déclenché. Les règles produit vivent dans un store gouverné, pas dans le prompt. Les ajustements éditoriaux passent par revue avant déploiement.
- Résultat
- Acquisition entrante stabilisée hors-horaires. Calendrier sales rempli sans intervention manuelle. Cycle de revue éditoriale court.
Primitives
- Agent mandate
- Qualification contract
- Objection ledger
- Booking handoff
- Escalation signal
Observé en production
- 40–120RDV qualifiés / mois
- 50–70 %Réduction charge chat
- 24/7Qualification continue
02 · Multi-Agent · Voice
24/7 Multi-Agent Voice AI Ops
FinalistHighLevel AI Agents Contest 2025Voice AI · excellence technique
Agents vocaux naturels qui prennent les appels entrants, routent les demandes, gèrent le support, prennent les rendez-vous et escaladent vers un humain quand le contexte l'exige.
Rôle · Architect · Build · Run
Carte système
Preuve externe
Du signal à la sortie opérée.
01
Appel entrant
02
Intention
03
Action
04
Transcript
05
Support ou RDV
L'humain garde les engagements sensibles et les reprises complexes.
Voice envelope · Intent classifier · Action capability · Escalation route
- Contexte
- Standards téléphoniques saturés, appels manqués hors-horaires, qualité de réponse hétérogène d'un opérateur à l'autre, coût de réponse linéaire au volume.
- Design
- Boucle voix temps réel découpée en agents (accueil, intent, action, escalade). Latence cible sous-seconde. Frontière explicite entre actions autonomes (lecture, prise de RDV) et actions sensibles (engagement contractuel, paiement).
- Gouvernance
- Chaque appel laisse un transcript indexé. Les actions sensibles ne sont jamais exécutées sans validation humaine ou contrat explicite. La latence et la qualité sont mesurées par cohorte.
- Résultat
- Plus d'appel perdu hors-horaires. Support de premier niveau largement autonomisé. Escalade humaine concentrée sur les cas qui en valent l'effort.
Primitives
- Voice envelope
- Intent classifier
- Action capability
- Escalation route
- Replay key
Observé en production
- 70–90 %Accélération temps de réponse
- 30–50 %Réduction charge support
- 24/7Qualification et booking
03 · Lifecycle · Human + AI
Hybrid Human + AI Appointment Lifecycle
Cycle de vie complet : booking, rappel, réunion, recap bilingue, suivi, tri du courrier entrant. L'IA orchestre, l'humain valide les actions qui engagent.
Rôle · Architect · Build · Run
Carte système
Cas anonymisé
Du signal à la sortie opérée.
01
Booking
02
Rappel
03
Réunion
04
Recap
05
Follow-up
L'humain valide les messages engageants et les arbitrages relationnels.
Lifecycle event bus · Bilingual recap · Follow-up scheduler · Inbound triage
- Contexte
- Cabinets et dirigeants débordés par l'administration relationnelle : recap manuels, follow-ups oubliés, courriers entrants sans tri, notes éparses. Promesse d'expérience premium difficile à tenir.
- Design
- Pipeline event-driven : chaque jalon du cycle déclenche un agent. Recap bilingue FR/EN automatique, follow-ups programmés, tri IA des formulaires entrants avec brouillons email validés par l'humain.
- Gouvernance
- Aucun email engageant n'est envoyé sans relecture humaine. Toutes les étapes sont auditables. Les formulations sensibles sont gabaritées et versionnées.
- Résultat
- Zéro follow-up oublié. Expérience client prévisible et premium. Charge administrative drastiquement réduite côté équipe.
Primitives
- Lifecycle event bus
- Bilingual recap
- Follow-up scheduler
- Inbound triage
- Human draft validation
Observé en production
- 0Follow-up oublié
- FR/ENRecap bilingue instantané
04 · Media · Source-to-Artifact
Automated AI Video Production Engine
Pipeline URL → vidéo → publications réseaux sociaux. Une source web devient un format média prêt-à-publier en quelques minutes, sans intervention manuelle.
Rôle · Architect · Build
Carte système
Cas anonymisé
Du signal à la sortie opérée.
01
URL
02
Extraction
03
Script
04
Voix
05
Formats
L'humain reste éditeur final sur les sources, droits et segments sensibles.
Source asset · Script artifact · Voice synthesis · Format profile
- Contexte
- Production de contenu vidéo manuelle, lente, coûteuse, hétérogène entre marques et formats. Forte demande d'output multi-plateforme, faible capacité d'exécution.
- Design
- Chaîne d'agents : extraction de source, scénarisation, voix, montage, formats par plateforme, programmation. Chaque étape produit un artefact validable.
- Gouvernance
- L'humain reste éditeur final sur les segments engageants. Les droits, sources et attributions sont tracés à chaque étape.
- Résultat
- Capacité d'output multipliée. Cohérence éditoriale préservée. Délai de mise en marché réduit d'un ordre de grandeur.
Primitives
- Source asset
- Script artifact
- Voice synthesis
- Format profile
- Publish slot
Observé en production
- 95 %Accélération production
- Multi-plateformeOutput par défaut
05 · Platform · Multi-tenant
Multi-Tenant AI Content Platform
Plateforme SaaS multi-tenant où chaque organisation cliente dispose de son propre espace, de sa voix de marque et de ses règles de gouvernance, sur une architecture API-first commune.
Rôle · Architect · Build
Carte système
Architecture opérée
Du signal à la sortie opérée.
01
Core commun
02
Tenant
03
ACL
04
Config
05
Observabilité
L'humain gouverne les droits, les exports et les changements de capability.
Tenant scope · Capability ACL · Versioned config · Tenant observability
- Contexte
- Besoin de servir plusieurs clients avec exigences éditoriales, légales et opérationnelles distinctes, sans dupliquer la stack.
- Design
- Isolation tenant stricte, capabilities granulaires, configurations versionnées, observabilité commune. Tenants agence vs sous-comptes clients distingués structurellement.
- Gouvernance
- Aucun croisement de données entre tenants. Chaque changement de capability est tracé. Les exports respectent le périmètre du tenant.
- Résultat
- Onboarding rapide de nouveaux tenants. Maintenance unique pour la stack commune. Customisation sans branchement de code dédié.
Primitives
- Tenant scope
- Capability ACL
- Versioned config
- Tenant observability
06 · CRM · Lifecycle
Google Reviews & Customer Re-activation
Système de sollicitation d'avis Google et de réactivation client articulé sur la base CRM existante. Personnalisation par segment, gouvernance des relances, respect du consentement.
Rôle · Architect · Build
Carte système
Cas anonymisé
Du signal à la sortie opérée.
01
CRM
02
Segment
03
Consentement
04
Séquence
05
Réactivation
L'humain définit le cadre légal, la cadence et les messages sensibles.
Segment scope · Solicitation contract · Consent ledger · Repeat signal
- Contexte
- Base CRM riche mais sous-exploitée. Avis Google insuffisants pour le référencement local. Réactivation manuelle aléatoire.
- Design
- Segmentation comportementale, scénarios de sollicitation typés, cadence respectueuse, opt-out tracé, mesure de l'effet sur le rating et le repeat.
- Gouvernance
- Aucune sollicitation sans base légale claire. Cadence plafonnée. Opt-out instantané, tracé et respecté côté tous canaux.
- Résultat
- Réputation locale renforcée. Réactivation prévisible des dormants. Effet mesurable sur le rating et le repeat business.
Primitives
- Segment scope
- Solicitation contract
- Consent ledger
- Repeat signal
07 · Multi-Agent · Unified
Unified Multi-Agent Voice + Chat Ops
Façade unifiée voix + chat où les agents partagent une mémoire commune, des règles communes et des escalades cohérentes, quel que soit le canal d'entrée.
Rôle · Architect · Build · Run
Carte système
Architecture opérée
Du signal à la sortie opérée.
01
Voix
02
Chat
03
Session commune
04
Règles
05
Handoff
L'humain reçoit une escalade avec mémoire commune et contexte de canal.
Client session · Cross-channel identity · Shared rule store · Channel adapter
- Contexte
- Canaux voix et chat opérés en silos, mémoire client fragmentée, expériences incohérentes selon le canal, escalades qui repartent de zéro à chaque réponse.
- Design
- Couche de session client unifiée, identifiants stables inter-canal, règles métier partagées, observabilité commune voix+chat. Les agents canal-spécifiques s'attachent à cette couche sans la dupliquer.
- Gouvernance
- Une seule grille de décision, une seule mémoire opérationnelle, une seule politique d'escalade. Les divergences de canal sont des configurations, pas des forks.
- Résultat
- Le client est reconnu d'un canal à l'autre. Les opérateurs humains arrivent dans l'escalade avec tout l'historique. Les règles métier se changent en un seul endroit.
Primitives
- Client session
- Cross-channel identity
- Shared rule store
- Channel adapter
- Unified trace
08 · Données · Observabilité
Débloquer une donnée verrouillée
Un ERP métier vieillissant, sans API en écriture : la donnée client existait mais restait inexploitable. Une couche de capture a rendu plus de 10 000 événements par mois exploitables, sur trois établissements, à une fraction du coût d'un orchestrateur générique.
Rôle · Architecte · Intégration
Carte système
Cas documenté
Du signal à la sortie opérée.
01
Signal
02
Agents
03
Contrôle
04
Trace
05
Sortie
L'humain garde les décisions qui engagent le réel.
Event capture · Event normalisation · Customer segmentation · Read-only boundary
- Contexte
- Un réseau de parcs de loisirs familiaux (trois établissements) pilotait son activité sur un ERP spécialisé de sa niche : solide en billetterie et en caisse, mais vieillissant, API en lecture seule, sans capacité d'emailing ou de SMS sérieuse. La direction avait choisi de garder cet outil.
- Design
- Capture sur tous les points de sortie autorisés (webhooks et API en lecture), normalisation des événements dans une plateforme d'orchestration, puis construction d'une base client segmentée et réutilisable. Le système captait plus large que le périmètre validé, pour préparer des analyses futures sans tout reconstruire.
- Gouvernance
- Consigne stricte de la direction : garder l'ERP, ne pas le remplacer. Périmètre de traitement défini et validé en amont. La donnée restait la propriété de l'entreprise, prête à être branchée sur l'outil de mailing ou de reporting de son choix.
- Résultat
- Une donnée jusque-là verrouillée rendue exploitable pour segmenter et relancer. Coût de traitement de l'ordre de cent cinquante à deux cents dollars par mois, là où un orchestrateur générique aurait coûté autour de quatre mille euros par mois.
Primitives
- Event capture
- Event normalisation
- Customer segmentation
- Read-only boundary
Observé en production
- 10 000+événements / mois
- 3établissements
- ~-95 %coût de traitement
09 · Architecture · Réseau
Un système duplicable, livré en un mois
L'orchestrateur d'un réseau d'une quarantaine de salles de sport voulait tester un modèle inédit : des coachs indépendants vendant leurs services au sein des salles. Système conçu comme une brique duplicable, livré, testé et internalisé en un mois.
Rôle · Architecte · Build
Carte système
Cas documenté
Du signal à la sortie opérée.
01
Signal
02
Agents
03
Contrôle
04
Trace
05
Sortie
L'humain garde les décisions qui engagent le réel.
Duplicable snapshot · External direct debit · E-signed quotes · Commission ledger
- Contexte
- Faire cohabiter proprement la salle, le coach indépendant et le client suppose des règles claires : qui encaisse, qui touche quelle commission, comment un devis est signé, comment un paiement échoué est relancé. Test sur deux à trois salles pilotes avant déploiement.
- Design
- Modèle hyper-customisé pensé comme un snapshot : un compte par établissement, duplicable à la demande. Paiements par prélèvement gérés par un service externe (abonnements, relances, échecs), devis signés électroniquement et personnalisés, back-office d'agrégation des commissions.
- Gouvernance
- Mission volontairement bornée : prototyper, livrer, documenter, transmettre. Documentation et vidéos de formation laissées pour que le réseau pilote et fasse évoluer le système en interne.
- Résultat
- Un nouveau modèle de revenus rendu opérable et un système prêt à dupliquer à l'échelle du réseau. Compétence internalisée, comme le souhaitait le client.
Primitives
- Duplicable snapshot
- External direct debit
- E-signed quotes
- Commission ledger
Observé en production
- 1 moisconception → livraison
- ~40salles visées par la duplication
10 · Agent vocal · Privacy
Sonder une profession, sans rien retenir
Une étude anonymisée auprès d'une profession de santé organisée en réseau national. La collecte confiée à un agent vocal conçu privacy-by-design : aucun transcript conservé, uniquement des synthèses structurées et anonymisées.
Rôle · Architecte · Build
Carte système
Cas documenté
Du signal à la sortie opérée.
01
Signal
02
Agents
03
Contrôle
04
Trace
05
Sortie
L'humain garde les décisions qui engagent le réel.
Interview agent · Structured extraction · Privacy by design · Call parallelisation
- Contexte
- Les participants, volontaires et intéressés par le rapport final, avaient signé un consentement. Il fallait collecter leurs réponses à grande échelle, par téléphone, sans y passer des mois.
- Design
- Un agent vocal menait l'entretien, posait les questions et dialoguait au cas par cas. Les informations utiles étaient extraites et structurées, puis synthétisées pour nourrir le rapport d'étude final. Plusieurs appels en parallèle, avec rotation des numéros pour monter en volume.
- Gouvernance
- Principe posé dès le départ et expliqué en début d'appel : aucun transcript conservé, rien de superflu sauvegardé. La base ne gardait que des synthèses structurées des points recherchés. Une vraie analyse du dialogue, pas une extraction par mots-clés.
- Résultat
- Des profils peu à l'aise avec ces technologies ont accepté de répondre à une IA, parce que le cadre était clair, respectueux et utile. La preuve, avant l'heure, qu'une collecte agentique peut être à la fois efficace et respectueuse de la vie privée.
Primitives
- Interview agent
- Structured extraction
- Privacy by design
- Call parallelisation
Observé en production
- 0transcript conservé
- Parallèleappels simultanés
11 · Acquisition
De quelques devis par mois à un carnet plein
Une TPE de services à devis, quasi invisible en ligne, passait à côté de ses demandes faute de suivi. Chaîne d'acquisition mesurée : se faire trouver, capter chaque demande, signer, relancer. En moins de quatre-vingt-dix jours, le carnet s'est rempli.
Rôle · Architecte · Build · Run
Carte système
Cas documenté
Du signal à la sortie opérée.
01
Signal
02
Agents
03
Contrôle
04
Trace
05
Sortie
L'humain garde les décisions qui engagent le réel.
Lead capture · E-signature · Automated follow-up · Ad tracking
- Contexte
- Peu de demandes entrantes, pas de site crédible ni de présence Google, et les rares demandes n'étaient ni suivies ni relancées. Le problème n'était pas la qualité du travail, c'était l'amont.
- Design
- Un nouveau site orienté conversion, une fiche d'établissement Google travaillée, et toute la chaîne orchestrée : capture des demandes, signature électronique, emails de confirmation, de relance et de réactivation. Un petit budget publicitaire tracké pour amorcer le flux.
- Gouvernance
- Budget publicitaire borné et mesuré, amorti dans le retour. Chaque demande tracée et relancée automatiquement, l'humain gardant la main sur le devis lui-même.
- Résultat
- En moins de quatre-vingt-dix jours, l'entreprise est passée de quelques demandes par mois à plusieurs par jour. Le carnet est aujourd'hui plein.
Primitives
- Lead capture
- E-signature
- Automated follow-up
- Ad tracking
Observé en production
- < 90 jpour remplir le carnet
- mois → jourrythme des demandes
Couche de preuve
Les preuves sont publiées par architecture, pas par logo client.
Certaines traces peuvent être montrées publiquement, d'autres restent privées parce qu'elles touchent des flux métier, des données ou du savoir-faire client.
01 · contest
Concours international Go High Level AI Agent Contest 2025
Participation commune avec Rémy autour de trois agents soumis : deux agents textuels multicanaux et un agent vocal multicanal et multi-agent.
Signal externe utile pour montrer que la pratique a été confrontée à un jury, des contraintes réelles et une comparaison internationale.
02 · field
Tests intensifs MCP / Go High Level
Participation active à une phase beta autour du pilotage de comptes Go High Level par interfaces agentiques, API, permissions, confirmations et gouvernance.
Renforce la crédibilité sur le passage entre agent qui parle et agent qui agit dans un environnement métier.
03 · systems
OS agentiques internes et systèmes documentés
Charlie OS, Reveal System, workflows éditoriaux, orchestrations multi-agents et systèmes de travail parallélisés servent de banc d'essai avant publication.
Montre que la doctrine vient du build, pas d'une veille théorique.
De la preuve au cas réel
Une analyse système compte lorsqu'elle devient opérable.
Pour un sujet IA concret, le parcours Reveal qualifie le contexte avant toute suite. Le contact classique reste disponible pour les échanges directs.