About Arnaud
Product builder no‑code / Product Owner webapp (IA) — je conçois des web apps & logiciels métier qui automatisent vos process et intègrent l’IA pour scaler votre activité.
Depuis 2017, j’allie vision produit + exécution technique : je transforme un besoin opérationnel en un outil simple, fiable et adopté par les équipes.
Ce que je fais le plus souvent :
🚀 Automatisation des processus (n8n / Make / Zapier) : workflows, intégrations API, synchronisation d’outils (ex : n8n + Supabase), notifications, génération de documents, reporting, dashboards.
🤖 IA générative : création d’agent IA, assistants internes, RAG (recherche dans vos fichiers), extraction/structuration, classification, matching, copilotes intégrés à vos outils métier.
📱 Création d’applications & web apps : CRM, back‑office, portails clients, marketplaces, outils internes (no‑code/low‑code + code quand nécessaire).
Stack fréquent : WeWeb + Supabase, WeWeb + Xano, FlutterFlow, Webflow, PostgreSQL/base de données, Python, APIs, OpenAI/LLM, vector DB.
Ma méthode (orientée résultats) :
1.Cadrage & priorités (KPI, contraintes, sécurité/RGPD)
2.Prototype rapide + validation
3.Développement en itérations courtes
4.Tests, déploiement, monitoring
5.Documentation + passation
Décrivez votre contexte en 5 lignes → je reviens avec un plan d’action clair (étapes, chiffrage, risques). Je ne m’engage que si je suis sûr d’apporter de la valeur.
French
Native or bilingual
English
Fluent
Remote only
Primarily works remotely
Experience
- Dental Pilot ProDashboard métier & Chatbot IA (RAG)HEALTH AND WELLNESSFebruary 2026 - February 2026Paris, FranceConception d’un dashboard métier centralisé avec intégration d’un chatbot IA connecté aux données internes.Objectif : permettre à l’utilisateur d’interroger simplement ses données et d’obtenir des réponses actionnables, tout en gardant une architecture scalable et évolutive.Trois niveaux d’implémentation ont été cadrés :•Chat stateless : chaque requête transmet l’ensemble des données métier comme contexte à l’IA.•Chat avec mémoire conversationnelle : conservation de l’historique et injection des derniers messages + données métier pour des réponses plus pertinentes.•Architecture RAG avancée : indexation des documents et données dans une base vectorielle pour permettre une recherche intelligente, précise et performante à grande échelle.L’approche inclut :•Structuration des données•Conception de l’UX du dashboard•Intégration IA (LLM)•Arbitrage performance / coût / complexité•Cadrage budgétaire et roadmap techniqueObjectif final : transformer un outil de suivi en un assistant décisionnel intelligent.
- CALVINRapprochement bancaire automatisé (WeWeb + Supabase)BANKING AND INSURANCEJanuary 2026 - February 2026 (1 month)Genève, SwitzerlandConception et développement d’un système de rapprochement bancaire semi-automatisé, fiable et auditable, permettant de remplacer un process Excel manuel par une solution scalable.Mise en place d’une architecture complète :•Centralisation des données contrats, factures et personnes via API métier•Import des transactions bancaires (CSV puis API)•Développement d’un moteur de matching intelligent (auto / assisté / manuel) avec score de confiance et journalisation des décisions•Interface back-office sous WeWeb pour validation et correction des rapprochements•Création de dashboards financiers (vision cash à encaisser, retards réels, performance du matching)Architecture pensée pour être évolutive, traçable et compatible API bancaire future, sans dépendre d’un seul outil.Impact : réduction massive du temps de rapprochement, fiabilisation des décisions comptables et visibilité claire sur le cash.
- Pierres de ParisPlateforme RAG immobilière (OCR + IA + Cloud Run)REAL ESTATEDecember 2025 - February 2026 (2 months)Paris, FranceConception et déploiement d’une plateforme IA sécurisée permettant d’interroger l’ensemble des documents d’un immeuble (PV d’AG, factures, contrats, annexes…) via un chat intelligent basé sur RAG.Architecture complète mise en place :•Pipeline documentaire automatisé :ingestion de PDF → OCR via Document AI → structuration JSON → stockage.•Vectorisation & base de connaissances :découpage intelligent des documents, génération d’embeddings, stockage dans Supabase (pgvector) avec filtrage par immeuble_id.•API RAG déployée sur Cloud Run :recherche vectorielle sécurisée, injection de contexte, réponses sourcées obligatoires, seuils de confiance et garde-fous anti-fuite inter-immeubles.•Interface utilisateur (WeWeb) :authentification Supabase (JWT), chat avec historique isolé, citations cliquables, gestion des rôles (viewer / manager / admin).•Sécurisation & gouvernance :projet Google Cloud au nom du client, gestion des comptes techniques, séparation des environnements, logs et monitoring.Résultat : transformation d’un volume massif de documents non structurés en un assistant décisionnel fiable, sécurisé et scalable, directement exploitable par les équipes.
Reviews
Simon
CareCare
Reviewed on 21/02/2023
Très bonne expérience avec Arnaud. Bonne communication, les retours sont pris en compte et implémentés, Arnaud est réactif et c'était un plaisir de travailler avec lui sur ce projet. Je re-collaborerai avec lui à l'avenir !
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- Professeur de spé automatisationAlegria AcadémyJe dispense un enseignement spécialisé en automatisation tous les vendredis aux étudiants de l'Alegria Académy pour l'année 2023. Au programme, nous couvrirons l'expertise Make, Airtable, la gestion de projet, JSON et les APIs...