About Vincent
Mon parcours :
15 ans en entreprise générale BTP et promotion immobilière : montage d'opérations, GPA, relation acquéreurs, dossiers bancaires.
Aujourd'hui je conçois et déploie des solutions IA pour les métiers du BTP et de l'immobilier. Double culture métier + technique : je parle CCTP, GPA, VEFA avant de parler prompt engineering.
Ce que je fais :
– Audit IA (2-3 jours) : cartographie de vos process, identification de 3-5 quick wins à fort ROI, plan d'action priorisé.
– Automatisations sur-mesure : chatbots clients, génération de documents (CCTP, devis, PV), RAG sur vos archives, intégrations IA
– Développement SaaS : produits finis, pas prototypes. Stack Next.js, Supabase, Vercel, Claude/GPT.
– Formation équipes : demi-journée ou journée, IA appliquée à votre métier.
Pour qui :
PME BTP (10-100 salariés), promoteurs, bureaux d'études, architectes, agences immobilières.
Comment je travaille :
Premier échange 30 min offert. Forfait ou TJM selon format. Livrables concrets : un code, un outil, un document — pas une promesse.
French
Native or bilingual
Can work on-site
Bordeaux (up to 50km)
Experience
- CHiffrIAChiffrIACIVIL ENGINEERINGNovember 2025 - Today (8 months)Contexte : les PME du BTP et artisans perdent un temps considérable à chiffrer des AO qu'ils ne gagneront pas. Besoin non couvert par les logiciels métier.Solution : SaaS pay-per-tender — upload du DCE, extraction automatique des lots, estimation pré-remplie avec sources et hypothèses, génération PDF. Modèle pay-per-use (89 €/chiffrage standard, 199 €/complexe).Résultat : MVP en ligne, benchmark validé sur opération réelle (16 logements + 2 ERP, ~3 M€). Gain estimé : 4-6 h par chiffrage vs méthode manuelle.
- GPAFlowGPAFlowREAL ESTATEMay 2024 - Today (2 years and 2 months)Contexte : les promoteurs gèrent la GPA (12 mois post-livraison) via Excel, mails et téléphone. Perte de temps, satisfaction acquéreurs dégradée, traçabilité nulle.Solution : conception et développement complets d'un SaaS — portail acquéreurs avec chatbot IA (déclaration de réserves guidée, analyse photo), dashboard promoteur, agent IA juridique (analyse des réserves au regard du CCTP), export PDF automatisé. Stack : Next.js, Supabase, Claude Sonnet, Voyage AI (RAG).Résultat : produit en production, first customers en cours de signature. Temps de traitement d'une réserve côté promoteur divisé par 4.
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- IngénieurEcole Spéciale des Travaux Publics2011
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