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Problématique client
Contexte
Cette entreprise (confidentielle, discussions en cours), une entreprise innovante spécialisée dans l'intelligence artificielle, souhaitait mettre en place un système automatisé d'analyse des revenus en exploitant les outils no-code et l'IA. L'objectif était de concevoir un workflow automatisé permettant aux utilisateurs de renseigner des données financières via un formulaire, puis d'obtenir une analyse approfondie des risques de revenus, des causes sous-jacentes et des recommandations stratégiques générées par l'IA. Les résultats devaient être stockés dans Airtable et présentés dans un tableau de bord interactif.
ActivDev a conçu une architecture détaillée et un plan d'implémentation pour AI DANGER, en s'appuyant sur Make (Integromat), GPT-4, Perplexity AI, Typeform et Airtable. Ce cas d’étude détaille notre approche et les principales étapes d’automatisation.
Les Défis
Confidential SaaS faisait face aux défis suivants :
- Collecte manuelle des données – Aucun processus structuré pour rassembler les indicateurs financiers.
- Absence d'analyse IA avancée – Besoin d'un système intelligent pour identifier les tendances et les risques.
- Manque d'un tableau de bord interactif – Un outil visuel de prise de décision était requis.
- Automatisation incomplète – Nécessité d’une intégration fluide entre plusieurs outils no-code.
Travail effectué par ActivDev
ActivDev a conçu une feuille de route complète pour un système d’analyse des revenus automatisé, reposant sur :
Collecte des Données via Typeform
Un formulaire interactif Typeform a été mis en place pour recueillir des données structurées :
- Nom de l’entreprise, secteur, modèle de revenus
- Données marketing et ventes (CAC, ARPU, taux de conversion, churn rate, etc.)
- Challenges business (faible trafic, problèmes de tarification, acquisition clients, etc.)
- Coordonnées et préférences de rapport
Automatisation avec Make.com et Analyse IA
Dès la soumission du formulaire, Make déclenche un flux d’automatisation :
- Traitement et stockage des données – Structuration et enregistrement dans Airtable (base de données brutes).
- Analyse IA avec GPT-4 – Envoi des données à l’API OpenAI pour :
- Identifier les principaux risques financiers
- Analyser les causes profondes (facteurs internes et externes)
- Générer trois actions stratégiques
- Insights marché en temps réel avec Perplexity AI
- Recherche des tendances sectorielles et benchmarks concurrents
- Analyse des défis communs pour les entreprises similaires
- Fusion des résultats IA – GPT-4 intègre les insights de Perplexity AI pour une analyse hybride.
- Système de notation des risques – Classification automatique des entreprises en risque élevé, moyen ou faible.
Visualisation via Airtable Interface Designer
Pour faciliter l’interprétation des résultats, un tableau de bord Airtable a été suggéré :
- Tendances de revenus – Graphiques comparant le chiffre d’affaires historique et prévisionnel.
- Indicateurs de risques – Codes couleur selon le niveau de danger (élevé, moyen ou faible).
- Analyse des causes – Explication des tendances négatives par l’IA.
- Recommandations stratégiques – Actions correctives proposées par GPT-4.
- Génération automatique d’un rapport PDF (optionnel).
Alertes Slack pour les Risques Élevés
Pour une réactivité optimale, un Webhook Slack a été ajouté pour :
- Envoyer une alerte en temps réel en cas de risque élevé.
- Partager un lien vers le tableau de bord et le rapport PDF.
Génération Automatisée de Rapports PDF
Un rapport d’analyse détaillé a été conçu avec DocuPilot :
- Rapport structuré avec les recommandations IA.
- Lien de téléchargement envoyé via Slack et email.
- Archivage automatique dans Google Drive.
Résultats et Impact
- Gain de temps : analyse des revenus réduite de plusieurs heures à quelques minutes.
- Insights IA actionnables : GPT-4 a fourni une analyse sur mesure des risques financiers.
- Données marché en temps réel : Perplexity AI a assuré des insights à jour et pertinents.
- Rapports automatisés : plus besoin de traitements manuels.
- Tableau de bord dynamique : visualisation instantanée des résultats IA.
Pourquoi cette approche révolutionne l’automatisation no-code ?
Cette étude de cas illustre la puissance du no-code et de l’IA pour une prise de décision optimisée :
- GPT-4 pour l’intelligence stratégique
- Perplexity AI pour le suivi concurrentiel en temps réel
- Make.com pour l’automatisation des flux de travail
- Airtable pour un reporting interactif et personnalisé
- Slack et PDF Automation pour une collaboration efficace
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Résultats
70% de réduction du temps d’analyse des revenus.