Automatisation & IA : mon process en 5 étapes solide, efficace, sûr

Tu veux automatiser une partie de ton business. Tu veux utiliser l'IA de manière efficace, mais il te manque une vraie recette solide. Par quoi tu démarres ? De quoi tu as besoin ? Comment est-ce que tu transformes les informations ? Comment est-ce que tu prépares tes données ? Et quel est le résultat final que tu veux obtenir ? À partir d'aujourd'hui, tu vas enfin créer des automatisations solides et avoir des workflows IA efficaces.

Bonjour, je m'appelle Vince et bienvenue sur KreaCity. Alors voilà ce que je te propose de créer aujourd'hui, voilà ce qui me semble le plus important à te proposer, c'est notre méthode, c'est la méthode que j'ai développée après beaucoup de discussions, beaucoup d'usages avec de l'IA et des automatisations et des clients. C'est la méthode Tempo, la méthode que je te décris aujourd'hui, mais dont je vais surtout te parler demain dans un webinaire que tu trouveras de toute façon en description. Même si tu arrives un peu plus tard, tu verras le replay. Mais si tu as l'occasion d'être là demain, tout simplement, tu pourras aussi poser tes questions en direct.

De toute façon, c'est un outil qu'on va utiliser assez souvent. Quelles sont les questions auxquelles on va répondre aujourd'hui ? Comment automatiser et créer des workflows IA en cinq étapes ? Quelles sont les trois bases essentielles pour des automatisations solides ? Et quels sont les meilleurs outils pour créer des automatisations dopées à l'IA ? Je te répète que demain, jeudi à 19h, IA, automatisation de nos chaînes, c'est ce qu'on fait d'habitude, mais demain c'est très IA et automatisation. C'est cadeau, mais c'est full valeur. Le replay est disponible sur inscription, donc inscris-toi, c'est toujours utile.

Comment automatiser et créer des workflows IA en cinq étapes ? Il y a d'abord tout simplement le déclencheur, ce qu'on appelle le trigger en anglais, ce qui va déclencher l'automatisation, le fait que ça démarre. Les manipulations, c'est-à-dire les vérifications, les modifications, le traitement des informations, et puis l'output, ce qui sort, le résultat, ou même les résultats, ce qui va être une discussion importante. Donc si je reviens ici sur mon beau petit schéma, on a de ce côté-ci le déclencheur, comment est-ce que ça démarre, comment est-ce qu'on vérifie que la donnée est correcte, qu'est-ce qu'on fait avec cette donnée, comment est-ce qu'on la modifie, comment est-ce qu'on la prépare avant qu'elle sorte, et ici quel est le résultat visible qu'on veut obtenir.

Ça, c'est basé sur un socle, les données, et c'est basé aussi sur une gestion des erreurs pour rester, comme on dit en anglais, "on top of things". À certains moments, "human in the loop", on garde un humain dans la boucle. Il y a un humain qui vérifie si l'examen, la modification, la préparation ont été bien faits. N'oublie pas non plus, et on en reparlera un peu plus tard, que l'output peut être lui-même la source du déclencheur d'une autre automatisation. Comme ça, on enchaîne les workflows. Je te décris un petit peu tout ça ici au-dessus. En dessous, pardon, tu auras de toute façon dans la description cette page pour aller lire ça à ton aise.

Mais voilà, le principe de base, c'est qu'on a un déclencheur, on fait l'examen des données, on les modifie, on les prépare et on sort un résultat visible. Ça a l'air très simple, évidemment, comme ça. Évidemment, quand tu rentres dans le cœur, c'est un peu plus complexe à un moment, mais c'est une habitude à prendre, c'est une méthode à assimiler. À partir de ce moment-là, je te promets que ce soit pour faire des automatisations avec n8n, avec Make ou avec d'autres, ça fonctionne dans tous les cas. Je vais te montrer un peu plus tard le résultat que tu peux obtenir avec ça, avec un exemple pratico-pratique.

Ce plan en cinq étapes fonctionne que tu utilises n8n, Make, ChatGPT. C'est une méthode, ce n'est pas un hack qui fonctionne dans un outil et pas l'autre. Quelles sont les trois bases essentielles pour des automatisations solides ? C'est les données, la base sur laquelle on construit tout. Et là encore une fois, tu comprendras rapidement que j'ai beaucoup d'acronymes. Donc tu as vu le Tempo : Trigger, Examen, Modification, Préparation, Output. Pour les données, il y a aussi un acronyme, c'est le SALUT : les données, elles doivent être structurées, atomiques, liées, uniques et typées.

Là, encore une fois, ça fait partie de tous les trucs qu'on acquiert, qu'on met en place, qu'on construit au fur et à mesure. "Human in the loop", comment garder le contrôle quand c'est nécessaire ? À quel moment est-ce que l'humain doit revenir dans la boucle pour vérifier ce qui a été fait ? C'est essentiel, évidemment. Et puis, toute la question de la gestion des erreurs, comment est-ce qu'on se rend compte qu'un processus est cassé ? Comment est-ce qu'on peut faire pour le réparer efficacement ? Et tu verras qu'encore une fois, ça fait partie de ce schéma-ci. Tout est dedans dans ce schéma.

Tu as la base avec les données. Tu as tout le processus d'automatisation avec la gestion de savoir qui vient à quel moment pour vérifier les informations et pour les valider. Et puis, on a toute la partie de gestion des erreurs. Et tout ça, c'est un ensemble. Il faut avoir ces trois bases : "human in the loop" et les données pour pouvoir utiliser la méthode Tempo. De toute façon, je vais être très honnête avec toi, s'il te manque une partie de cette histoire-là, tes automatisations vont peut-être fonctionner pendant quelques jours, quelques heures, et puis ça va sauter et tu ne vas pas comprendre pourquoi et tu ne vas pas savoir où aller regarder.

Comment est-ce que tu pourrais faire pour avoir une idée des erreurs et de la raison des erreurs ? Ça va être une misère. Et quand bien même c'est clair, l'IA aide beaucoup dans ces automatisations, il y a quand même toujours une couche de données, une couche de vérification humaine, une couche de gestion des erreurs pour avoir les cinq étapes des automatisations qui se mettent vraiment en route. Là-dessus, donc si je continue maintenant, automatiser sans contrôle, c'est se mettre en danger. Même chose pour les données ou les erreurs, si tu veux faire bosser la machine, tu dois mettre en place tout le cadre dans lequel tu vas travailler.

Encore une fois, je te montre tout ça en détail dans le webinaire qui dure une heure quand même. Donc je ne fais pas ça dans une vidéo YouTube, mais si ça t'intéresse, découvre ça dans la description, inscris-toi, tu auras le replay, tu auras les ressources, tu auras les petits cadeaux qu'on va faire, pas de souci avec ça. Vas-y. Si par contre tu sais que tu n'as pas spécialement le temps pour faire les automatisations, pour mettre tout ça en place, ou si tu préfères avoir un expert ou une experte qui met ça en place pour toi, discutons de ça ensemble. On prend 20 minutes, je te donne mon avis sur ton projet, tu me le présentes et je te donne directement un peu de faisabilité.

Est-ce que c'est faisable ? Qu'est-ce qui est faisable ? Qu'est-ce que tu peux mettre en place aujourd'hui pour déjà simplifier ton projet ? Et on en discute pendant 20 minutes, c'est gratuit. Maintenant, quels sont les meilleurs outils pour créer des automatisations dopées à l'IA ? Tempo, évidemment, la méthode que je te propose, pour moi, c'est le meilleur outil parce que c'est un outil universel. C'est une méthode qui peut fonctionner, peu importe l'outil d'automatisation que tu vas créer. Je vais le construire en direct demain avec toi et je te le mets à disposition de toute façon.

Donc, tu retourneras regarder dans la description, tu auras tout le détail de cette histoire-là. n8n et Make, ce sont des automatisations No-Code, c'est souvent moins cher que d'utiliser l'IA ou Zapier. Zapier, c'est un outil qui est assez bien connu, surtout aux États-Unis, mais qui peut vite coûter extrêmement cher. Et même les automatisations qu'on ferait avec de l'IA, ça finit par te coûter des tokens, ça finit par manger quand même assez vite tes crédits. Conséquence, n8n et Make, c'est quand même plutôt pas mal et ça coûte souvent beaucoup moins cher que les autres solutions.

Maintenant, ce qui coûte encore moins cher que tout ça, c'est de faire un peu de code ou d'utiliser des "cron jobs", donc des automatisations en code qui se mettent en route à des intervalles réguliers. Ça, c'est seulement quand ton process est éprouvé, qu'il est solide. Alors c'est une bonne chose de faire du code, parce que ça, évidemment, c'est encore moins cher que du n8n ou du Make, tu n'as même plus les abonnements là-dessus. Les automatisations, c'est un parcours. Si les données sont propres et que les processus sont solides, si les erreurs sont gérées efficacement, petit à petit, tu peux récupérer du temps pour les tâches réellement importantes pour la stratégie et pour les clients.

Encore une fois, je vais te montrer un petit peu le résultat de ce qu'on va construire demain, de ce que ça va donner. Ici, par exemple, on pourrait avoir un déclencheur qui se fait tous les matins, toutes les 10 minutes. Tu peux avoir des déclencheurs qui sont basés sur des événements, sur d'autres automatisations, sur la vérification régulière, sur un déclencheur manuel, etc. Ce déclencheur va lancer le processus d'automatisation. La deuxième étape, ça va être, par exemple ici, l'examen. On va regarder, donc on va lister, on va faire une liste et on va traiter les items un par un en vérifiant toutes les cohortes actives et est-ce qu'il y a des cohortes, des coachings ce jour-là. Ça, c'est l'examen des données.

On fait la liste en somme et on vérifie si tout a l'air valide et si toutes les données sont du bon type. Si on a des bonnes dates aux endroits, avoir des dates, si on a du texte là où il faudrait du texte, si on a des nombres là où il faudrait des nombres. Ensuite, on va faire la modification, on va chercher la date du live, on va calculer la date du live, on va calculer le nombre de personnes et là, on pourra aussi choisir s'il y a des conditions ou pas, si en fonction du format, en fonction de la date, ça fait des résultats différents. Puis on va choisir, on va fondre tout ça dans un modèle, dans un gabarit. Donc si par exemple ici, si je sais que je vais à la fin faire l'output d'un mail, je vais commencer à prendre le gabarit, je vais vérifier si j'ai bien toutes les variables qui doivent se mettre dans le gabarit, dans le modèle de mail.

Et quand tout ça s'est fait, je peux sortir le mail, je peux rajouter le lien de l'événement Google dans le dojo, je peux envoyer le mail à la cohorte, etc. Ce qui me permet ensuite de faire un bilan, de vérifier que toute mon automatisation, elle est bien scriptée, qu'elle est bien réfléchie. Je précise quand même que c'est à partir de là qu'à un moment ou l'autre, tu pourrais avoir une prochaine partie qu'on fera la semaine prochaine, une prochaine partie qui serait carrément "Crée-moi le scénario n8n, crée-moi le scénario Make, crée-moi l'automatisation en code, avec Claude Code, etc." Mais pour faire ça, il faut tout préparer. C'est l'objectif de préparer tout ça, de mettre tout ça en place avec chaque fois, là encore une fois, un petit rappel des erreurs et de ce qui pourrait être encore amélioré, de ce qui n'est pas encore tout à fait clair.

Et le rappel que Tempo ne vit pas tout seul. Il y a d'abord les données, c'est toujours le plus important. Les données, c'est la seule valeur d'une entreprise. Le Tempo, c'est les automatisations, c'est ce qui se passe ici, c'est ce qu'on est en train de créer maintenant. Et le sonar, c'est un cadre avec des règles. Ça, je fais surtout quand on est dans l'accompagnement entreprise. Souveraineté, observation, normalisation, autonomie, responsabilité. On passe par ces étapes avec les entreprises qu'on accompagne. Si toi, tu n'as pas le temps de faire tout ça avec tes équipes, on s'en occupe avec toi. Il faut quand même que tu participes un peu, mais on t'aide à le mettre en place.

Et avec ça, on a vraiment un mécanisme complet où les données sont vraiment le socle, le Tempo, les automatisations et les processus y sont vraiment décrits étape par étape, point par point, avec toutes les bonnes informations nécessaires pour aller plus loin et mettre vraiment le truc en place. Et la gestion des erreurs, avec éventuellement même "human in the loop" à certains endroits, où est-ce qu'on remet de l'humain dans la boucle pour vérifier ce qui est fait par l'IA au fur et à mesure, et la gestion des erreurs pour pouvoir améliorer le processus au fur et à mesure.

Voilà, encore une fois, je te remercie d'avoir regardé cette vidéo. J'espère te voir en tout cas, tout simplement. Oh pardon, je suis ici, ce n'est pas la bonne caméra. Donc j'espère te voir demain pour le live pendant lequel on va expliquer tout ça, pendant lequel on va décrire plusieurs processus. On va construire même le processus de quelqu'un, s'il y a quelqu'un qui propose un processus, on va pouvoir le construire ensemble, pour le valider ensemble. Donc viens au live si tu as l'occasion, ce sera super intéressant. Sinon, regarde le replay, tu auras accès aussi aux pages que je t'ai montrées, pour pouvoir commencer à tester ça par toi-même. C'est gratuit, il n'y a pas de question de tarif là-dedans.

Tu peux créer trois scénarios Tempo là-dedans, pour vérifier, pour valider, pour comprendre un peu comment ça fonctionne, et pour voir si ça te parle quelque part. N'hésite jamais non plus à prendre rendez-vous si c'est nécessaire, le lien est en description. Je te remercie encore une fois, je m'appelle Vince et je te remercie d'avoir regardé cette vidéo. N'oublie pas d'aimer, de commenter, de t'abonner, de partager et de faire Sonnet la cloche. Sois sympa dans les commentaires, parce que les trolls, c'est uniquement chouette quand ça chante ou ça fait des câlins. Puis, on se revoit bientôt. Merci et à bientôt.