cas client gestion de projet

Le travail arrive sur WhatsApp. Il en ressort en tâche affectée.

TodoOS est l'outil interne d'une petite structure de prestation B2B, 4 personnes. Les demandes de leurs clients arrivent dans des conversations, le suivi vivait dans un outil que personne n'ouvrait, et ce que chaque client rapporte encore ailleurs. Tout tient maintenant dans la même application, de la demande jusqu'à la commission du freelance.

projet
TodoOS
secteur
Accompagnement et gestion de projet
livré
Application de pilotage, extension Chrome, assistant
résultat
Une base qui remplace un outil resté vide
le problème

Leur outil de suivi contenait 3 lignes.

Le diagnostic tient dans ce chiffre. Une base Airtable existait, bien conçue, avec ses 6 colonnes. Elle comptait 3 lignes. Personne ne la remplissait, et ce n'était pas un problème de discipline.

Une demande arrive dans un message. Pour qu'elle devienne une tâche suivie, il faut ouvrir un autre onglet, retrouver le client, retaper le besoin, choisir un responsable, ressaisir l'échéance, retélécharger la pièce jointe pour la reverser. Une demande de 10 secondes à lire coûtait plusieurs minutes à enregistrer. Le résultat était prévisible : elle n'était pas enregistrée.

les résultats

De la conversation à la commission, sans changer d'outil.

3 clicspour créer une demande, sans quitter WhatsApp
1base : demandes, chiffre d'affaires, commissions et factures
0dépendance dans l'extension, et une brique d'infrastructure en moins
16tables et 31 migrations, en 6 semaines

Ces quatre faits décrivent le système livré, ils se vérifient en l'ouvrant. Le temps gagné n'a pas été chronométré avant, je ne vais donc pas inventer un pourcentage. La seule mesure honnête est celle du début : une base à 3 lignes d'un côté, une base réellement utilisée de l'autre.

ce que j'ai construit

Une extension qui attrape la tâche là où elle apparaît.

Le parcours ne commence pas dans l'application, il commence dans la conversation. Et il ne s'arrête pas quand la case est cochée : c'est précisément ce que les outils du marché laissent de côté aux deux bouts.

la chaîne D'un message reçu à la commission du freelance, sans ressaisie.
  1. WhatsApp Webla demande arrive
  2. L'extensionprojet, personne, échéance
  3. Le projetla tâche est suivie
  4. La commissioncalculée, pas ressaisie
l'architecture 5 modules, une seule base.
Une base communeSupabase
  1. Les projets et les todos Une tâche, un responsable, une échéance. Chaque client a son tableau, et chacun voit ce qui lui revient.
  2. L'extension Chrome Elle ouvre WhatsApp Web et crée la tâche depuis la conversation : projet client, personne affectée, échéance, sans changer d'onglet.
  3. Le chiffre d'affaires Ce que rapporte chaque client est synchronisé dans l'outil. Le suivi du projet et son résultat ne sont plus deux fichiers.
  4. Les commissions Ce qui revient à chaque freelance se calcule depuis les projets sur lesquels il a travaillé, au lieu d'être repris à la main.
  5. L'assistant Un chatbot branché sur l'API Mistral, dans l'application : on pose sa question en français au lieu de chercher dans les écrans.
le choix qui compte

J'ai retiré l'IA de la capture. Elle est revenue à la lecture.

Une première version existait avant celle-ci. Elle envoyait chaque message à un modèle qui en tirait un titre, une échéance et une priorité, puis poussait le résultat dans un webhook n8n auto-hébergé. Elle a été abandonnée, et c'est la décision la plus utile du projet.

la comparaison 3 défauts, 3 corrections. Aucune n'ajoute de l'IA.

la v0.1, abandonnée

  • clé API stockée dans le navigateur
  • un webhook n8n à héberger
  • un message = une todo
  • pas de pièces jointes

le texte réécritce n'était plus la demande du client

la version livrée

  • aucune clé dans l'extension
  • appel direct, n8n supprimé
  • plusieurs messages = une todo
  • images et médias remontés

le texte intactun paragraphe par message, mot pour mot

La raison est simple : sur une demande qui engage, la fidélité au texte du client vaut mieux qu'une reformulation. Et pour désigner un client et une personne, quelqu'un qui coche deux pastilles va plus vite, et se trompe moins, qu'un modèle qui devine.

L'IA est revenue plus tard, à un endroit où elle apporte vraiment quelque chose : l'assistant qui interroge les données. Poser « quel chiffre d'affaires ce mois-ci » en français, ça, aucun formulaire ne le remplace. Mettre de l'IA partout n'est pas une stratégie. Savoir où la retirer en est une.

la stack

Peu de briques, parce qu'il n'en faut pas plus.

  • Next.js
  • Supabase
  • Mistral
  • Extension Chrome
  • WhatsApp Web

Next.js et Supabase portent l'application et sa base unique. L'extension Chrome est le vrai choix de conception : elle va chercher la tâche dans WhatsApp Web, là où elle naît, au lieu d'attendre qu'on vienne la saisir. Elle tient en 1 800 lignes sans une seule dépendance : pas de build, elle se recharge en un clic, ce qui compte pour un outil interne maintenu par une personne.

Airtable n'a pas disparu, il a changé de rôle : il reste la source comptable des encaissements, et TodoOS en devient le tableau de bord consolidé. Les notifications, elles, sont posées dans PostgreSQL plutôt que dans l'interface : une demande créée depuis l'extension prévient donc exactement comme une demande créée dans l'application. Au total, 16 tables, 31 migrations et 11 500 lignes en 6 semaines, à une personne.

Questions fréquentes

Pourquoi une extension Chrome plutôt qu'une application seule ?+
Parce que la demande arrive dans la conversation, pas dans l'outil. Une extension qui vit dans WhatsApp Web crée la tâche là où le travail apparaît. Sans elle, il faudrait ouvrir un second onglet, retrouver le projet et recopier : c'est exactement l'étape qu'on saute.
Pourquoi avoir enlevé l'IA de la capture des demandes ?+
Parce qu'elle réécrivait le message du client. Sur une demande qui engage, le texte d'origine vaut mieux qu'une reformulation. Et pour désigner un client et une personne, cocher deux pastilles va plus vite qu'un modèle qui devine. L'IA est revenue là où elle sert : interroger les données en français.
À quoi sert l'assistant IA dans l'application ?+
À poser une question en français plutôt qu'à chercher dans les écrans. Il est branché sur l'API Mistral et répond depuis l'application, là où les données se trouvent déjà. C'est une porte d'entrée sur l'outil, pas un module de plus à apprendre.
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