Données fictives, uniquement dans votre navigateur. Cette simulation simplifiée illustre les règles de requête et de version implémentées. Elle ne se connecte pas au CRM privé et ne reproduit pas son interface de production.
Construire les workflows IA autour du problème métier
- Partir du besoin
- Un collègue et moi utilisons le CRM pour le service client interne. La conception part de questions concrètes : qui relancer, quel contexte éclaire l’action suivante, et qui doit l’approuver.
- Adapter les données et le processus
- J’ai construit un modèle partagé, une API et une CLI autour des relations clients, projets, factures et notes versionnées. Les rappels sont implémentés. Ils fournissent le contexte et le chemin d’écriture contrôlé pour des workflows IA adaptés.
- Relier analyse et exécution
- Le schéma est : rappel ou événement, analyse du contexte, proposition d’action, revue humaine, exécution et résultat enregistré. Les analyses et décisions IA plus larges restent des extensions dont les règles et validations doivent correspondre au service réel.
- Assurer une exploitation fiable
- Les personnes approuvent les actions importantes. Les versions périmées sont rejetées, les nouvelles tentatives évitent les doublons et l’historique conserve le contenu antérieur. Les évolutions doivent partir de l’usage et des cas non résolus. Aucun gain de productivité ou déploiement externe n’est mesuré.