Ramzi B.

Développement d'un assistant IA conversationnel capable de répondre aux questions des équipes en s'appuyant sur la documentation interne de l'entreprise.

Le chatbot utilise une architecture RAG (Retrieval-Augmented Generation) pour fournir des réponses sourcées et précises, en citant les documents d'origine.

Intégration des sources de données : PDF internes, base Notion, documents Google Drive.

Les documents sont vectorisés et indexés dans une base vectorielle pour une recherche sémantique rapide. Chaque réponse inclut la source et le passage exact utilisé, éliminant les hallucinations.

Déployé sur infrastructure sécurisée avec données hébergées en France. Aucune donnée ne transite par des serveurs tiers. Interface accessible via widget web intégré au site interne de l'entreprise.

Résultat : réduction de 60% des questions récurrentes adressées aux managers et à l'équipe support interne. Temps de réponse moyen : 8 secondes contre plusieurs heures d'attente.

Mise en place d'une infrastructure de production complète pour n8n self-hosted, destinée à remplacer une instance n8n Cloud limitée et coûteuse.

Conteneurisation complète avec Docker et orchestration des services (n8n, base de données PostgreSQL, reverse proxy Nginx).

Déploiement sur serveur cloud sécurisé.

Configuration réseau et firewall pour exposition minimale.

Backups automatisés quotidiens avec rétention 30 jours et possibilité de restauration en moins de 15 minutes.

Monitoring temps réel via Datadog : alertes en cas de workflow en échec, suivi CPU/RAM/disque, et dashboard de performance accessible au client.

Infrastructure entièrement définie en code avec Terraform : environnement reproductible, versionné et auditable.

Documentation technique complète livrée pour permettre à l'équipe du client de comprendre et maintenir l'infrastructure.

Résultat : uptime de 99,9%. Temps de détection d'incident inférieur à 2 minutes. Coût mensuel de 50€ contre 350€/mois sur n8n Cloud pour un usage équivalent, soit une économie de 3 600€/an.

Conception d'un agent IA qui traite automatiquement les leads entrants d'une agence immobilière. Chaque demande reçue (formulaire web, email) est analysée par l'IA : extraction du besoin, du budget, de la localisation souhaitée et du niveau d'urgence.

L'agent attribue un score de qualification basé sur des critères définis avec le client, puis route automatiquement le lead vers le bon conseiller sur Slack avec une fiche synthétique complète. Les leads non qualifiés reçoivent une réponse automatique personnalisée avec les prochaines étapes.

Workflow n8n avec webhooks pour la réception en temps réel, OpenAI API pour l'analyse et le scoring, Slack API pour le routage, et Gmail pour les réponses automatiques.

Documentation complète livrée pour autonomie de l'équipe.

Résultat : traitement automatique de 100% des leads en moins de 2 minutes, contre 4 à 6h en traitement manuel. Aucun lead perdu ou oublié.