// Julien Casse 🇫🇷

Je trouve où l'IA peut booster ton business, et je la construis pour que ça dure.

Pas une démo. Pas un chatbot. Un système qui fonctionne lundi matin. Et qui tient encore un an plus tard.

Demander votre auditLe travail
// La réalité

Tu n'as pas besoin de plus d'IA. Tu as besoin de la bonne IA.

Chaque business que je regarde suit le même schéma : une poignée d'automatisations vraiment utiles, noyées sous une douzaine de démos brillantes qui ne rapporteront jamais. Le travail n'est pas d'en construire plus. C'est d'y voir clair.

01

Tout le monde veut de l'IA. Personne ne sait où.

Tu sens qu'elle arrive pour ton business. Mais tu ne sais pas quels 20 % du travail concentrent les 80 % du levier.

02

Les démos ne survivent pas en production.

Les chaînes de prompts qui tournaient dans un notebook s'effondrent dès que les vrais clients, les vraies données et les vrais cas limites arrivent.

03

Les outils se dispersent. Rien ne connecte.

Notion, tableurs, CSV bruts, un abonnement Zapier. Le travail se glisse dans les interstices, et personne ne possède les coutures.

04

La dépense monte. Les résultats, non.

ChatGPT Pro pour toute l'équipe, deux SaaS avec une couche « IA » greffée dessus, deux ou trois workflows que personne ne mesure. La facture est claire. Le gain ne l'est pas.

// À quoi ressemble un vrai gain IA

Pas des chatbots. Pas des copilotes. Du levier mesurable lundi matin.

Les vrais gains sont ennuyeux et précis. Ils suppriment une étape humaine. Connectent deux systèmes. Vident un backlog. C'est tout. Cinq formes. Elles couvrent la plupart de ce que je vois :

◆Capture et qualification de leads

Leads enrichis, scorés, premier message rédigé, avant même que tu ouvres ta boîte mail.

Soumissions de formulaires, listes de prospects, réponses entrantes : tout passe par l'enrichissement et le scoring, avec un premier contact prêt à personnaliser. Tu vois les leads qui méritent une réponse, déjà préparés.

AvantScoring manuel, boîte mail saturée, leads qui refroidissentAprèsPré-scorés, pré-rédigés, boîte mail devenue file priorisée
◆Ops client et service

Réservations, relances, notes : ce qui passe à la trappe quand tu es dans le rush.

La couche répétitive d'un service à forte empreinte humaine (contraintes de planning, mémoire par client, boucles de relance) faite dans un outil avec des triggers, pas à la main.

AvantTableur + agenda + mémoire + Post-itAprèsUn seul outil avec contraintes, mémoire et relances déclenchées
◆Outbound ciblé

De la prospection qui ne vit pas dans un tableur.

Des données publiques (registres, graphe social, web) transformées en recherche que ton équipe utilise vraiment. Des listes ciblées avec du contexte dans chaque premier message, pas juste une autre liste de noms.

AvantListes figées, recherche manuelle, messages génériquesAprèsCibles documentées, premiers messages contextuels
◆Réception toujours active

L'appel que tu ne peux pas prendre. Le DM à 23 h. Capté, qualifié, planifié.

Une réception IA à l'entrée de chaque canal : appels, DM, formulaires hors horaires. Qualifie l'intention, cale le créneau ou transmet le message avec son contexte. Tient les heures et les canaux où tu ne peux pas être.

AvantMessagerie, « je te rappelle », prospects qui passent au nom suivant sur la listeAprèsChaque contact capté, qualifié, planifié ou routé avec son contexte
◆Plateforme interne

Un outil qui en remplace cinq.

Tableurs, Notion, un essai CRM, trois zaps Zapier et un script à côté. Consolidés dans une seule plateforme interne avec l'IA intégrée. Un seul login, une seule source de vérité.

AvantCinq outils, trois zaps Zapier, un tableur, aucune source de véritéAprèsUne app interne, un login, l'IA dans le workflow
// Le travail

Cinq projets. Même méthodologie.

Un avant / après pour chacun. Swipe pour passer au suivant, ou ouvre un cas pour l'histoire complète.

case · internal os

OS interne pour une agence dev AI-native

Avant

Gestion des leads et gestion des projets qui bouffaient la semaine. D'abord des notes brutes, puis Notion + Linear, avec la communication client éparpillée entre messages et emails. Une décision dans un outil pouvait contredire un thread dans un autre. Aucun point unique de vérité.

Après

Un OS interne, pas un CRM avec un outil de projet greffé dessus. CRM et gestion de projet dans un seul système, leads et projets correctement liés. Puis layered avec de l'IA : interactions loggées, scoring des leads à l'entrée, réponses clients pré-rédigées, génération smart de sprints.

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case · pet sitter

Réservation + mémoire pour un service de pet-sitting

Avant

Notes manuscrites. Journées de première rencontre en double-booking. Impossible d'accueillir deux nouveaux chiens à la même heure. Relances oubliées. Les propriétaires re-sollicités sur les mêmes questions, séjour après séjour.

Après

Réservation avec contraintes de première rencontre intégrées. Notes par chien automatiquement attachées à chaque réservation. Les relances sur événements du séjour commencent à remplacer la mémoire.

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case · lead gen

Générateur de leads pour un freelance

Avant

Chasse aux leads manuelle. Outbound à froid, sans contexte. Un CRM à moitié bâti à base de tableurs et de copier-coller.

Après

Une app privée qui trouve et enrichit les prospects depuis des sources publiques, les score selon le fit, puis rédige le premier contact, prêt à personnaliser et envoyer. Un canal de leads qui n'existait pas.

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case · online presence

Moteur de contenu pour un service local

Avant

Outreach à froid et appels téléphoniques qui faisaient tout le boulot. Aucun canal d'inbound. Le site web était un placeholder, juste de quoi tenir un domaine.

Après

Site reconstruit avec un moteur de contenu qui tourne derrière. Articles rédigés, relus, publiés à une cadence calibrée. Un CMS simplifié taillé pour son vrai workflow : relire, peaufiner, valider. Inbound depuis des mots-clés que personne d'autre ne ciblait.

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case · saas prospecting

Moteur de prospection pour un SaaS

Avant

Un tableur Excel. Recherche manuelle par cible. Lent, source d'erreurs, impossible à scaler.

Après

Un dashboard enveloppé autour de requêtes Pappers, de cartographie Facebook et d'enrichissement façon OSINT. De l'outreach ciblé avec contexte intégré. L'ère du tableur est terminée.

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// Comment travailler ensemble

Deux chemins.

Un problème à résoudre, ou un siège permanent à tes côtés. Les deux utilisent la même méthodologie. C'est le scope qui change.

mode_01

Le Projet

Tu apportes un problème. Je livre la réponse.

Une découverte, un scope fixé, un système livré. Documenté, transmis, à toi. Ce que vendent la plupart des agences, fait correctement.

Quand tu sais à quoi ressemble la solution, et qu'il te faut qu'elle soit construite.
mode_02

La Résidence

Un expert IA à tes côtés. En permanence.

Un accès continu à moi comme ton expert IA embarqué. Dans 90 % des cas, on construit une application dédiée, taillée pour ton business, et on la fait évoluer avec toi. IA artisanale : un client, un système, vivant.

Quand l'IA est continue dans ton business, et que le système doit grandir avec toi.
// Comment ça marche

Quatre étapes. Pas de théâtre de découverte.

Même cadence, que ce soit un Projet ou une Résidence. Ce qui change, c'est le scope, pas le comment.

01 /
Conversation
Tu me dis sur quoi tu tournes, et où tu veux plus de levier : du temps, de l'argent, des leads. J'écoute. Pas de script de découverte.
un appel
02 /
Recherche
Je plonge dans ton contexte, ta stack, tes données. Je reviens avec les moves IA qui sont vraiment à toi.
~une semaine
03 /
Cadrage
Dernières questions, un draft écrit, un devis. Tu vois ce qu'on va construire avant qu'on construise quoi que ce soit.
quelques jours
04 /
Livraison
Première version en jours. On itère à partir d'un truc qui marche, pas d'une page Notion qui décrit ce qu'on fera un jour.
jours → en ligne
// À propos

Une décennie à livrer. Maintenant, IA artisanale.

Julien. Une décennie à livrer du logiciel où les erreurs avaient de vraies conséquences : finance régulée, un SaaS en croissance, des clients institutionnels. Puis j'ai plongé dans l'IA à l'intérieur de vrais codebases et j'ai trouvé le pattern : sans fondations, l'IA crée du chaos silencieux ; sur de la discipline, c'est un multiplicateur. Maintenant je pointe cette discipline vers les workflows business et je construis l'IA qui mérite d'être construite. Artisanal, pas à la chaîne.

// Aussi fondateur d<itzworking>itzworking.io</itzworking>, où la même discipline livre des projets complets avec lIA.
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// Questions

Les réponses honnêtes.

Toute entreprise qui veut faire bouger un chiffre avec l'IA : marge en hausse, coûts en baisse, plus livré, moins de travail manuel. PME avec des opérations réelles, agences de toute forme, fondateurs au-delà du jour zéro, opérateurs qui font tourner quelque chose qui compte. Pas de fondateurs pré-produit qui cherchent du financement, pas d'appels d'offres grand compte.

Tu n'as pas besoin d'un cahier des charges. Les étapes Conversation + Recherche sont faites pour ça. Tu viens avec ton business et ses frictions ; je reviens avec les moves IA qui t'iront.

Première version en jours, build complet en semaines. La Résidence est continue, livraison permanente. Rien ne prend des mois à moins de ne pas devoir être fait du tout.

Non. Pour un Projet, je livre et je transmets avec la documentation. Pour une Résidence, ton équipe peut participer ou rester en dehors. Les deux marchent.

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// À toi de jouer

Trouve ton gain. Puis livre celui qui compte.

Une conversation. Un plan cadré. Quelque chose qui fonctionne en jours. Projet ou Résidence. Même cadence.

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