🤖 J'ai construit une plateforme complète avec l'IA : voici ce que tu peux faire toi aussi

#149, L'IA...

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Au sommaire cette semaine

🗞️ Finance Weekly : les cinq faits marquants de la semaine dernière

🔮 L’IA en 2026 : entre fantasmes et réalité

🏗️ Mon cas d’étude : construire une plateforme métier complète

🔧 Les coulisses : outils, méthode et apprentissages

🚀 Et toi ? Ce que tu peux créer avec l’IA

Temps de lecture : 8 à 10 minutes selon ta vitesse de lecture

L'intelligence artificielle n'est plus réservée aux ingénieurs de la Silicon Valley. Je te montre concrètement ce qu'il est possible de créer aujourd'hui, même sans être développeur.

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Avant toute chose, je te souhaite une excellente année 2026. Qu’elle t’apporte la réussite dans tes projets, la sérénité dans tes finances, et pourquoi pas quelques belles découvertes comme celle que je m’apprête à te partager.

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Bien que je sois le fondateur d’un cabinet en gestion de patrimoine, il est important de souligner que Cash Conseils 💸 opère indépendamment de cette entité. Cette newsletter s'inscrit dans une démarche entièrement dédiée à la pédagogie financière, visant à éduquer et à inspirer un large public sur les fondamentaux de la gestion financière personnelle. Cash Conseils 💸 est conçu pour être une ressource éducative ouverte à tous, sans liens directs avec les services ou les orientations spécifiques du cabinet. L'objectif est de fournir une plateforme neutre et informative, où chacun peut apprendre à naviguer dans l'univers des finances personnelles, en toute indépendance et sans conflit d'intérêts.

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Tu as forcément entendu parler de ChatGPT, de Claude, de Gemini ou de Mistral. Depuis fin 2022, l’intelligence artificielle a envahi nos fils d’actualité, nos conversations, et progressivement nos outils de travail. Mais entre les promesses délirantes des uns (”l’IA va remplacer 80% des emplois d’ici 2030”) et le scepticisme des autres (”c’est juste un gadget qui raconte n’importe quoi”), difficile de savoir ce qu’il est vraiment possible de faire avec ces technologies en 2026.

J’ai décidé de trancher la question à ma manière : en construisant quelque chose de concret. Pas un petit chatbot pour répondre aux questions fréquentes. Pas un simple assistant pour rédiger des emails. Non, j’ai voulu voir jusqu’où on pouvait aller. J’ai construit une plateforme complète de gestion de patrimoine où l’intelligence artificielle est intégrée à chaque étape du parcours client et du travail du conseiller. Cette plateforme s’appelle Advizor, et elle m’a permis de comprendre une chose fondamentale : l’IA ne remplace pas l’humain, elle le libère.

Cette newsletter n’est pas une publicité pour mon outil. C’est un retour d’expérience brut sur ce qu’il est possible de créer aujourd’hui avec les technologies accessibles à tous. Que tu sois salarié, indépendant, chef d’entreprise ou simplement curieux, tu vas découvrir que les barrières à l’entrée sont bien plus basses qu’on ne le croit. Tu n’as pas besoin d’un diplôme d’ingénieur, tu n’as pas besoin de lever des millions d’euros, tu n’as même pas besoin de savoir coder au départ. Ce qu’il te faut, c’est comprendre ce que ces outils peuvent faire, et surtout ce qu’ils ne peuvent pas faire.

Je vais te montrer comment j’ai construit Advizor, quelles briques technologiques j’ai utilisées, quelles erreurs j’ai commises, et ce que j’en ai appris. Mais surtout, je vais te montrer comment toi aussi tu peux utiliser l’IA pour automatiser des tâches répétitives, créer des outils sur mesure, et te concentrer sur ce qui compte vraiment : la valeur ajoutée humaine que tu apportes dans ton métier.

Prêt à plonger dans les coulisses ? C’est parti.

🔮 L’IA en 2026 : entre fantasmes et réalité

Ce que les gens croient (et pourquoi c’est souvent faux)

Commençons par démystifier quelques idées reçues qui circulent sur l’intelligence artificielle. Ces croyances sont tellement répandues qu’elles empêchent beaucoup de gens de s’intéresser sérieusement au sujet, soit par peur excessive, soit par scepticisme mal placé. La réalité est bien plus nuancée, et surtout bien plus accessible qu’on ne le pense généralement. Quand on comprend vraiment ce que l’IA peut et ne peut pas faire, on réalise qu’on a entre les mains des outils d’une puissance inédite, à condition de savoir les utiliser intelligemment.

Premier mythe : “L’IA va remplacer tous les emplois.” C’est la peur numéro un, alimentée par des titres sensationnalistes et des études aux méthodologies douteuses. La réalité est différente. L’IA excelle dans les tâches répétitives, prévisibles et basées sur des patterns identifiables. Elle est nulle dès qu’il s’agit de créativité véritable, de jugement éthique complexe, de relations humaines authentiques ou de situations totalement inédites. Un médecin ne sera pas remplacé par une IA, mais un médecin qui utilise l’IA pour analyser des radios ou synthétiser des dossiers patients sera plus efficace qu’un médecin qui s’en passe. La bonne question n’est pas “l’IA va-t-elle me remplacer ?” mais plutôt “comment l’IA peut-elle me rendre meilleur dans ce que je fais ?”.

Deuxième mythe : “C’est réservé aux ingénieurs et aux grandes entreprises.” Celui-là était peut-être vrai il y a cinq ans. Aujourd’hui, c’est complètement obsolète. Les APIs (interfaces de programmation) des principaux modèles d’IA sont accessibles à n’importe qui pour quelques centimes par requête. Des outils no-code et low-code permettent de créer des applications sophistiquées sans écrire une seule ligne de code. Et même si tu veux coder, les ressources d’apprentissage sont gratuites et abondantes. J’ai construit Advizor en grande partie en apprenant au fur et à mesure, en utilisant l’IA elle-même pour m’aider à coder. C’est le serpent qui se mord la queue, mais dans le bon sens : l’IA t’aide à apprendre à utiliser l’IA.

Troisième mythe : “L’IA raconte n’importe quoi, on ne peut pas lui faire confiance.” Ce mythe contient une part de vérité, mais il est mal formulé. Les modèles de langage peuvent effectivement “halluciner”, c’est-à-dire inventer des informations avec un aplomb déconcertant. Mais ce problème est gérable quand on comprend comment l’utiliser. La clé, c’est de ne jamais utiliser l’IA comme source de vérité absolue, mais comme outil de productivité encadré par l’expertise humaine. Quand je fais générer un compte-rendu de rendez-vous par l’IA, je le relis et le valide. Quand le chatbot répond à un client, il est programmé pour dire “je ne sais pas” plutôt que d’inventer, et pour orienter vers un conseiller humain en cas de question complexe.

Quatrième mythe : “Il faut des données massives et des supercalculateurs.” C’était vrai pour entraîner les modèles de base. Mais pour utiliser ces modèles, tu n’as besoin de rien de tout ça. Les géants comme OpenAI, Anthropic, Google ou Mistral ont investi des milliards pour créer ces modèles. Toi, tu paies quelques euros par mois pour y accéder via leurs APIs. C’est comme si quelqu’un avait construit une autoroute à ses frais et te laissait l’utiliser pour le prix d’un péage. Le rapport coût-bénéfice est absolument démentiel quand on y réfléchit. Pour quelques dizaines d’euros par mois, tu accèdes à une puissance de calcul et d’analyse qui aurait coûté des millions il y a dix ans.

Ce qu’il est vraiment possible de faire aujourd’hui

Maintenant qu’on a évacué les mythes, parlons concret. Qu’est-ce que l’IA permet réellement de faire en 2026, avec les outils accessibles au grand public ? La liste est impressionnante, et elle s’allonge chaque mois. Je vais te donner un aperçu des grandes catégories d’applications, avant de plonger dans mon cas d’étude personnel. L’idée est que tu commences à voir les possibilités qui s’offrent à toi dans ton propre contexte professionnel ou personnel.

La génération de texte est l’application la plus connue, mais elle va bien au-delà de “écrire un email à ma place”. Tu peux générer des rapports structurés à partir de données brutes, créer des documents juridiques personnalisés, rédiger des contenus marketing adaptés à différentes cibles, traduire avec une qualité quasi-professionnelle, résumer des documents de centaines de pages en quelques paragraphes, ou encore adapter le ton et le style d’un texte selon le contexte. Dans mon cas, j’utilise l’IA pour générer automatiquement des comptes-rendus de rendez-vous à partir de la transcription de la conversation. Ce qui prenait 20 minutes de rédaction manuelle prend maintenant 30 secondes.

L’analyse et l’extraction d’informations est une application sous-estimée mais extrêmement puissante. L’IA peut parcourir des milliers de documents pour en extraire les informations pertinentes, détecter des patterns dans des données textuelles, classifier automatiquement des contenus, ou identifier des anomalies. Dans Advizor, le système analyse en temps réel ce que dit le client pendant un rendez-vous et en extrait automatiquement les informations clés : revenus, situation familiale, objectifs patrimoniaux, tranche d’imposition... Le conseiller n’a plus besoin de prendre des notes frénétiquement, tout est capturé et structuré automatiquement.

La reconnaissance vocale et la transcription ont fait des bonds de géant. Les outils actuels atteignent une précision de 90 à 95% en français, y compris avec des accents régionaux ou du vocabulaire technique. Tu peux transformer n’importe quelle réunion, interview ou appel téléphonique en texte exploitable. Et le plus fou, c’est que certaines de ces technologies sont gratuites et intégrées directement dans les navigateurs web. J’utilise la Web Speech API de Chrome pour la transcription en temps réel dans Advizor, et ça fonctionne remarquablement bien pour un outil qui ne coûte rien.

L’automatisation intelligente combine l’IA avec des outils d’automatisation classiques pour créer des workflows sophistiqués. Tu peux par exemple : recevoir un email, le faire analyser par l’IA pour en extraire les informations clés, créer automatiquement une tâche dans ton gestionnaire de projets, et envoyer une réponse personnalisée, le tout sans intervention humaine. Les outils comme Make, Zapier ou n8n permettent de créer ces chaînes d’automatisation sans coder, en connectant des dizaines de services entre eux.

L’assistance au codage est peut-être la révolution la plus sous-estimée pour les non-développeurs. Des outils comme GitHub Copilot, Cursor ou simplement Claude et ChatGPT peuvent t’aider à écrire du code même si tu n’y connais rien. Tu décris ce que tu veux faire en français, l’IA génère le code, tu le testes, tu corriges avec l’aide de l’IA, et progressivement tu apprends. C’est comme avoir un développeur senior patient et disponible 24h/24 qui répond à toutes tes questions. J’ai appris énormément de choses en construisant Advizor simplement en posant des questions à l’IA et en expérimentant.

Pourquoi j’ai décidé de me lancer

Tu te demandes peut-être pourquoi j’ai investi autant de temps et d’énergie dans ce projet. Après tout, je suis Conseiller en Gestion de Patrimoine, mais j’ai une formation d’ingénieur informatique de base. Mon métier, c’est d’accompagner mes clients dans leurs choix financiers, pas de coder des applications web. Mais c’est justement là que réside l’intérêt de cette expérience : je voulais prouver qu’un professionnel d’un secteur traditionnel pouvait s’emparer de ces outils pour transformer sa pratique, sans devenir un expert technique.

La motivation initiale était très pragmatique : je passais un temps fou sur des tâches répétitives qui ne nécessitaient pas mon expertise de CGP. Chaque rendez-vous découverte impliquait de poser les mêmes questions, de prendre des notes manuscrites, de les retranscrire ensuite dans mes outils, de rédiger un compte-rendu, de calculer manuellement les tranches d’imposition, d’identifier les solutions adaptées... Autant de tâches mécaniques qui grignotaient mon temps et mon énergie, alors que ma vraie valeur ajoutée résidait dans la relation client et le conseil personnalisé.

J’ai commencé à me poser une question simple : “Et si l’IA pouvait faire 80% de ce travail mécanique ?” Non pas pour me remplacer, mais pour me libérer du temps et me permettre de me concentrer sur ce qui compte vraiment. Cette question m’a conduit à expérimenter, d’abord timidement avec quelques automatisations simples, puis de plus en plus ambitieusement jusqu’à construire une plateforme complète. Ce que j’ai découvert en chemin m’a convaincu que cette approche était accessible à n’importe qui prêt à y consacrer du temps et de la curiosité.

Le deuxième moteur de ce projet était la curiosité intellectuelle. Je lis beaucoup sur l’IA, je teste les nouveaux outils, je suis les avancées du secteur. Mais il y a une différence fondamentale entre lire des articles sur l’IA et construire quelque chose avec. C’est comme la différence entre lire des critiques de restaurants et cuisiner soi-même. L’expérience pratique te donne une compréhension bien plus profonde des possibilités et des limites de ces technologies. Je voulais dépasser le stade du spectateur pour devenir acteur de cette révolution technologique.

Enfin, je voyais une opportunité business. Le secteur du conseil patrimonial est encore très artisanal dans ses pratiques. Beaucoup de cabinets fonctionnent avec des outils datés, des processus manuels, et une expérience client fragmentée. En construisant Advizor, je ne créais pas seulement un outil pour moi-même, mais potentiellement une solution réplicable pour d’autres professionnels du secteur. Même si l’objectif commercial n’était pas ma motivation première, je savais que cette expérience pourrait ouvrir des portes intéressantes.

🏗️ Mon cas d’étude : construire une plateforme métier complète

Le problème de départ : le quotidien réel d’un CGP

Pour comprendre ce que j’ai construit, il faut d’abord comprendre le problème que je cherchais à résoudre. Le métier de Conseiller en Gestion de Patrimoine est passionnant sur le fond : on accompagne des gens dans des décisions financières importantes, on les aide à optimiser leur fiscalité, à préparer leur retraite, à transmettre leur patrimoine. C’est un métier de relation et de conseil qui demande une vraie expertise technique et humaine. Mais au quotidien, une grande partie du temps est absorbée par des tâches qui n’ont rien à voir avec cette expertise.

Prenons l’exemple d’un rendez-vous découverte, ce second entretien où on fait connaissance avec un prospect pour comprendre sa situation et ses besoins. Voici à quoi ressemblait mon processus avant Advizor : j’accueillais le client, je sortais mon questionnaire papier ou mon fichier Excel, ou mon outil métier, et je commençais à poser des dizaines de questions tout en prenant des notes. Situation familiale, revenus, patrimoine, fiscalité, crédits en cours, objectifs, horizon de placement, aversion au risque... La liste est longue. Pendant ce temps, j’essayais aussi d’établir une relation de confiance avec la personne, de la mettre à l’aise, de rebondir sur ce qu’elle me disait. Mission quasi impossible de tout faire en même temps.

Après le rendez-vous, le travail continuait. Je devais retranscrire mes notes manuscrites dans mon CRM, en essayant de me souvenir des détails que je n’avais pas eu le temps de noter. Je calculais manuellement la tranche marginale d’imposition pour identifier les solutions adaptées. Je rédigeais un compte-rendu structuré de notre échange. Je préparais une proposition commerciale en fonction des opportunités identifiées. Au total, pour un rendez-vous d’une heure, je passais facilement une heure supplémentaire sur ces tâches administratives. C’est du temps que je ne passais pas à conseiller mes clients existants ou à en trouver de nouveaux.

Les risques d’erreur étaient omniprésents. Oublier une question importante pendant le rendez-vous et devoir rappeler le client pour la poser. Mal retranscrire un chiffre et se retrouver avec une simulation fausse. Passer à côté d’une opportunité évidente parce qu’on était concentré sur autre chose. Chaque erreur avait des conséquences : perte de temps, perte de crédibilité, parfois perte du client. Et même sans erreur, le simple fait de devoir jongler entre écoute active et prise de notes dégradait la qualité de la relation établie avec le prospect.

L’expérience client en pâtissait aussi. Entre le premier rendez-vous et la réception d’une proposition, plusieurs jours pouvaient s’écouler. Le client n’avait pas de visibilité sur l’avancement de son dossier. S’il avait une question simple entre deux rendez-vous, il devait m’appeler ou m’envoyer un email et attendre ma réponse. Ses documents étaient éparpillés entre emails, PDFs et courriers papier. Bref, une expérience fragmentée qui ne correspondait pas aux standards auxquels les gens sont habitués dans d’autres domaines (banque en ligne, e-commerce, services digitaux).

Ce que j’ai construit : les 4 espaces d’Advizor

Face à ces constats, j’ai imaginé une plateforme qui répondrait à tous ces irritants en même temps. Pas une solution partielle qui ne traiterait qu’un aspect du problème, mais un écosystème complet où chaque brique s’articule avec les autres. Cette approche globale était ambitieuse, mais c’était la seule façon d’obtenir des gains significatifs. Automatiser uniquement la prise de notes sans améliorer le suivi client n’aurait eu qu’un impact limité. C’est l’intégration de tous les éléments qui crée la vraie valeur.

Le premier espace est le site public, la vitrine d’Advizor. C’est la porte d’entrée pour les prospects qui découvrent le cabinet. Plutôt que de présenter une liste de produits financiers (PER, assurance-vie, SCPI, Girardin...), j’ai structuré le site autour des objectifs des clients : réduire ses impôts, préparer sa retraite, investir dans l’immobilier, optimiser son épargne. C’est plus parlant pour quelqu’un qui ne connaît pas le jargon financier. Le site inclut des formulaires intelligents qui préqualifient les prospects en leur posant quelques questions sur leur situation. Avant même le premier rendez-vous, j’ai déjà une idée de leur profil et de leurs besoins.

Le deuxième espace est l’espace client, accessible après inscription. C’est le tableau de bord personnel où chaque client peut suivre sa situation patrimoniale. Il y trouve une vue synthétique de ses placements (contrats, performances, répartition), tous ses documents centralisés (lettres de mission, bilans, relevés), et une messagerie sécurisée pour communiquer avec moi. Mais surtout, il a accès à un chatbot IA disponible 24h/24 qui peut répondre à ses questions sur la fiscalité, les placements, les dispositifs de défiscalisation... Le client n’a plus besoin d’attendre ma disponibilité pour obtenir une réponse à une question simple.

Le troisième espace est l’espace conseiller, le cœur opérationnel de la plateforme. C’est là que la magie de l’IA opère vraiment. J’y trouve la liste de mes clients et prospects, leurs fiches détaillées, l’historique de nos échanges. Mais l’outil phare de cet espace, c’est le copilote de rendez-vous. Quand je lance une session de rendez-vous, le système se met à transcrire la conversation en temps réel, à en extraire automatiquement les informations clés, et à me suggérer des opportunités en fonction du profil qui se dessine. À la fin du rendez-vous, je génère un compte-rendu complet en un clic. Je détaillerai ce copilote plus loin car c’est vraiment là que l’IA montre toute sa puissance.

Outil de prise de note en direct avec transcription

Le quatrième espace est l’espace admin, réservé à la supervision. C’est là que je contrôle le comportement du chatbot IA : je peux consulter l’historique des conversations avec les clients, corriger une réponse si nécessaire, enrichir la base de connaissances avec de nouvelles informations. C’est aussi là que je trouve les statistiques d’usage : questions les plus fréquentes, taux de satisfaction, sujets qui reviennent souvent... Ces données me permettent d’améliorer continuellement le service et d’identifier des besoins que je n’avais pas anticipés.

Le copilote de rendez-vous : l’IA au cœur du métier

Le copilote de rendez-vous mérite qu’on s’y attarde car c’est l’illustration la plus concrète de ce que l’IA peut apporter à un métier de conseil. L’idée est simple : pendant que je discute avec mon client, un système intelligent écoute, comprend et structure l’information en temps réel. Je n’ai plus besoin de prendre des notes, je peux me concentrer entièrement sur la relation humaine. C’est comme avoir un assistant ultra-compétent qui fait tout le travail administratif pendant que je fais le travail de conseil.

Concrètement, voici comment ça fonctionne. Je lance le copilote en début de rendez-vous. Le système active la transcription vocale via le microphone de mon ordinateur. Tout ce qui se dit est converti en texte en temps réel et affiché à l’écran. En parallèle, un moteur d’extraction intelligente analyse ce texte pour en extraire les informations structurées. Quand le client dit “je suis marié avec deux enfants”, le système comprend et remplit automatiquement les champs “situation familiale : marié” et “nombre d’enfants : 2”. Quand il dit “je gagne 5000 euros par mois”, le champ “revenus mensuels” se remplit avec 5000€.

L’interface du copilote est conçue pour être intuitive et non-intrusive. D’un côté, je vois la transcription qui défile. De l’autre, je vois les champs du formulaire découverte qui se remplissent au fur et à mesure. Les champs complétés s’affichent en vert avec une petite animation de validation. Les champs encore vides restent en rouge avec un badge “À poser” qui me rappelle les questions à ne pas oublier. C’est un guide visuel qui m’aide à structurer l’entretien sans avoir à consulter une checklist papier.

Le système va plus loin que la simple extraction d’informations. Il intègre un moteur de détection d’opportunités basé sur des règles métier que j’ai codifiées à partir de mon expérience de conseiller. Quand le profil du client se précise, des suggestions apparaissent dans un panneau latéral. Le moteur analyse en permanence les données collectées et les croise avec une base de règles. Voici quelques exemples concrets des règles implémentées :

Ces suggestions sont codées par couleur : vert pour les opportunités standard, orange pour les points à vérifier, rouge pour les alertes urgentes. La puissance de ce système, c’est qu’il me rappelle des opportunités que j’aurais pu oublier dans le feu de la conversation. Combien de fois, avant Advizor, ai-je réalisé après coup que j’aurais dû parler du PER à un client qui avait clairement le profil ? Ces occasions manquées représentent à la fois un manque à gagner commercial et un service non rendu au client.

À la fin du rendez-vous, la génération du compte-rendu prend quelques secondes. L’IA synthétise toutes les informations collectées dans un document structuré : identité et coordonnées, situation familiale et professionnelle, patrimoine actuel, budget et capacité d’épargne, fiscalité, objectifs exprimés, opportunités identifiées, et prochaines étapes recommandées. Ce compte-rendu est directement exploitable, je n’ai qu’à le relire rapidement pour vérifier qu’il n’y a pas d’erreur, et je peux l’envoyer au client ou le conserver dans son dossier.

Le chatbot CGP IA : un conseiller disponible 24/7

L’autre brique IA majeure d’Advizor est le chatbot accessible aux clients depuis leur espace personnel. L’idée est de répondre aux questions simples et récurrentes sans intervention humaine, tout en sachant rediriger vers un conseiller quand la question dépasse les capacités du système. C’est un équilibre délicat à trouver : être suffisamment utile pour apporter de la valeur, sans prendre le risque de donner des conseils inadaptés à une situation personnelle qu’on ne maîtrise pas entièrement.

Le chatbot est alimenté par une base de connaissances personnalisée que j’ai constituée au fil du temps. Elle contient des explications sur les principaux dispositifs fiscaux français (PER, Girardin, LMNP, déficit foncier, Denormandie...), des informations sur les produits financiers courants (assurance-vie, PEA, SCPI, obligations...), des réponses aux questions fréquentes sur la fiscalité (comment calculer sa TMI, qu’est-ce que le plafonnement des niches fiscales...), et des contenus pédagogiques adaptés à des non-experts. Quand un client pose une question, le système cherche dans cette base les informations les plus pertinentes pour construire sa réponse.

Le ton du chatbot a été soigneusement calibré. Il doit être professionnel mais accessible, précis mais pédagogue. Il utilise des exemples chiffrés quand c’est pertinent pour illustrer un concept abstrait. Il cite les dispositifs fiscaux avec leurs noms exacts pour que le client puisse faire ses propres recherches. Mais surtout, il a des garde-fous stricts : il ne donne jamais de conseil personnalisé sans analyse complète de la situation, et il propose systématiquement de mettre en relation avec un conseiller humain pour les questions complexes ou les décisions importantes.

Voici un exemple de conversation type. Le client demande : “C’est quoi le Girardin industriel ?” Le chatbot répond : “Le Girardin industriel est un dispositif de défiscalisation qui permet de réduire son impôt sur le revenu en finançant du matériel industriel dans les DOM-TOM. Concrètement, pour 1€ investi, vous pouvez récupérer entre 1,10€ et 1,20€ de réduction d’impôt (soit un rendement de 10 à 20%). C’est un investissement ‘one-shot’ : vous investissez en année N, vous déduisez en année N+1. Ce dispositif est particulièrement adapté aux personnes avec une TMI de 30% ou plus. Souhaitez-vous que je vous mette en relation avec un conseiller pour étudier votre situation ?” La réponse est factuelle, chiffrée, et se termine par une proposition d’action concrète.

L’administration du chatbot permet de surveiller et d’améliorer continuellement la qualité des réponses. Je peux consulter l’historique de toutes les conversations, repérer les questions auxquelles le système a mal répondu, corriger ces réponses, et enrichir la base de connaissances avec de nouvelles informations. C’est un travail continu d’amélioration qui fait que le chatbot devient de plus en plus pertinent au fil du temps. Les questions les plus fréquentes me donnent aussi des idées de contenus à produire pour la newsletter ou le blog.

Les gains concrets : avant/après chiffrés

Après plusieurs jours d’utilisation, je peux maintenant mesurer les gains concrets apportés par Advizor. Ces chiffres ne sont pas théoriques, ce sont des observations réelles de l’impact sur mon activité quotidienne. Et ils sont suffisamment significatifs pour justifier amplement l’investissement en temps et en énergie que j’ai consacré à ce projet. Je te présente ces données sous forme de comparatifs avant/après pour que tu puisses visualiser l’ampleur du changement.

Tableau comparatif : le temps par rendez-vous découverte

Sur une base de 10 rendez-vous découverte par semaine, c’est près de 13 heures récupérées chaque semaine. Sur un mois, on parle de plus de 50 heures. C’est l’équivalent de plus d’une semaine de travail que je peux réinvestir dans des tâches à plus forte valeur ajoutée : accompagnement des clients existants, prospection, création de contenu, formation continue...

Pour la qualité des informations collectées, l’amélioration est notable. Avant, j’oubliais régulièrement des questions, surtout vers la fin du rendez-vous quand la conversation prenait des chemins imprévus. Le système de checklist visuelle du copilote élimine ces oublis : tant qu’un champ reste rouge, je sais qu’il me manque une information. J’ai aussi découvert des corrélations que je ne voyais pas avant : le moteur d’opportunités me suggère parfois des pistes auxquelles je n’aurais pas pensé spontanément. Par exemple, un client qui mentionne un crédit immobilier récent déclenche automatiquement une vérification de l’assurance emprunteur — une source de revenus que je négligeais souvent auparavant.

Pour l’expérience client, le changement est qualitatif. Mes clients ont accès à leur espace personnel 24h/24, ils peuvent consulter leurs documents, poser des questions au chatbot, suivre l’avancement de leurs projets. Les retours sont très positifs : ils apprécient cette autonomie et cette transparence. Le fait de recevoir un compte-rendu structuré quelques heures après le rendez-vous (au lieu de plusieurs jours) renforce aussi leur perception du professionnalisme du cabinet.

Pour la conversion commerciale, je n’ai pas encore assez de recul pour donner des chiffres définitifs, mais les premiers indicateurs sont encourageants. Le fait d’être plus présent et attentif pendant les rendez-vous (car libéré de la prise de notes) semble améliorer la qualité de la relation établie avec les prospects. Les suggestions d’opportunités du copilote me permettent aussi d’être plus proactif dans mes propositions, ce qui augmente mécaniquement le nombre de solutions présentées.

Ce qui arrive ensuite : la roadmap d’Advizor

Un projet comme Advizor n’est jamais vraiment terminé. Chaque mois apporte son lot d’idées d’amélioration, nourries par l’usage quotidien et les retours des utilisateurs. Je te partage quelques pistes sur lesquelles je travaille ou que j’envisage pour les prochains mois. Non pas pour faire de la promotion, mais parce que ça illustre bien le potentiel de développement de ce type de projet une fois les fondations posées.

À court terme (1-3 mois), je prévois d’intégrer une connexion bancaire via des services comme Powens ou Budget Insight. L’idée est de pouvoir récupérer automatiquement les informations patrimoniales du client (comptes, épargne, crédits) au lieu de les lui demander oralement. Ça permettrait des rendez-vous encore plus fluides et des analyses plus précises. Je travaille aussi sur la génération automatique de documents : lettres de mission, rapports de préconisation, DER (Document d’Entrée en Relation)... Tout ce qui peut être automatisé doit l’être.

À moyen terme (3-6 mois), j’explore l’idée d’un coach IA pour les conseillers. Le système analyserait les rendez-vous passés pour identifier les patterns : quelles questions oublie-t-on le plus souvent ? Quelles objections sont mal traitées ? Quels profils de clients convertissent le mieux ? Ce serait comme avoir un mentor qui observe tous tes rendez-vous et te donne des feedbacks personnalisés. Je réfléchis aussi à une analyse qualitative des rendez-vous : temps de parole conseiller vs client, couverture du questionnaire, signaux d’achat détectés...

À plus long terme, la vision est de créer un véritable écosystème d’outils pour CGP qui pourrait être proposé à d’autres cabinets. Pas pour devenir éditeur de logiciel à temps plein, mais parce que je suis convaincu que ces outils peuvent transformer la profession et qu’il serait dommage de les garder pour moi seul. Mais chaque chose en son temps.

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🔧 Les coulisses : outils, méthode et apprentissages

Les briques technologiques utilisées

Entrons maintenant dans les coulisses techniques d’Advizor. Cette partie sera un peu plus pointue, mais je vais m’efforcer de rester accessible en expliquant chaque concept. L’objectif n’est pas que tu deviennes développeur en lisant ces lignes, mais que tu comprennes quels types d’outils existent et comment ils s’articulent. Cette compréhension te sera utile si tu veux toi-même te lancer dans un projet similaire, ou simplement pour pouvoir discuter intelligemment avec des prestataires techniques.

Le cerveau du système est Claude d’Anthropic, le modèle d’IA que tu utilises peut-être déjà si tu me lis régulièrement. J’ai choisi Claude pour plusieurs raisons : sa capacité à suivre des instructions complexes, sa prudence naturelle (il préfère dire “je ne sais pas” plutôt qu’inventer), et la qualité de son expression en français. Claude est utilisé pour plusieurs fonctions : le chatbot qui répond aux clients, la génération des comptes-rendus de rendez-vous, les explications pédagogiques sur les produits financiers, et diverses tâches d’analyse de texte. L’accès se fait via une API (interface de programmation) qui permet d’envoyer des requêtes et de recevoir des réponses de manière automatisée.

La transcription vocale utilise la Web Speech API, une technologie intégrée nativement dans les navigateurs web modernes comme Chrome. C’est gratuit, ça fonctionne sans installation, et la précision est étonnamment bonne en français (autour de 90%). Le principe est simple : le navigateur écoute le microphone, convertit la parole en texte, et renvoie ce texte au fur et à mesure. Il y a quelques erreurs sur les noms propres et les chiffres, mais dans l’ensemble c’est largement suffisant pour mon usage. Si j’avais besoin d’une précision supérieure, j’aurais pu utiliser des services payants comme Deepgram ou Whisper d’OpenAI, mais le surcoût ne se justifiait pas.

L’extraction d’informations structurées combine deux approches. La première utilise des expressions régulières (regex), des patterns de texte qui permettent de détecter des formats spécifiques. Par exemple, un pattern qui détecte “je gagne X euros par mois” et en extrait le montant X. C’est une technique “old school” mais redoutablement efficace pour les cas simples et prévisibles. La deuxième approche fait appel à l’IA pour les cas plus complexes : quand le client s’exprime de manière inhabituelle ou ambiguë, je soumets le passage à Claude qui interprète et extrait l’information.

La base de données utilise Supabase, une plateforme qui combine PostgreSQL (une base de données relationnelle robuste) avec des fonctionnalités modernes comme l’authentification, le stockage de fichiers, et les APIs automatiques. Supabase est open source et propose un niveau gratuit généreux, ce qui en fait un excellent choix pour démarrer. J’y stocke toutes les informations clients, l’historique des conversations, les transcriptions de rendez-vous, les documents générés... La structure est classique avec des tables liées entre elles : utilisateurs, clients, rendez-vous, conversations, documents, etc.

La recherche sémantique utilise les embeddings, une technologie qui mérite quelques explications. Un embedding, c’est une représentation numérique du “sens” d’un texte. Deux phrases qui parlent du même sujet auront des embeddings proches, même si elles utilisent des mots différents. Ça permet de faire des recherches plus intelligentes que les mots-clés classiques. Quand un client pose une question au chatbot, je convertis sa question en embedding, puis je cherche dans ma base de connaissances les contenus dont les embeddings sont les plus proches. C’est comme ça que le chatbot trouve les bonnes informations même si la question est formulée différemment de ce qui est dans la base.

Le frontend est en HTML/CSS/JavaScript vanilla, sans framework lourd comme React ou Vue. Ce choix peut paraître surprenant à l’ère des Single Page Applications, mais il est délibéré. Pour un projet de cette taille, les frameworks ajoutent de la complexité sans bénéfice proportionnel. Le code vanilla est plus léger, plus rapide à charger, et plus facile à comprendre pour quelqu’un qui apprend. J’ai mis l’accent sur un design system cohérent avec des variables CSS pour les couleurs, les espacements, les typographies. Le résultat est une interface propre et responsive qui fonctionne aussi bien sur desktop que sur mobile.

Ce qui est accessible vs ce qui demande des compétences

Soyons honnêtes : construire Advizor n’a pas été une promenade de santé. Même si les outils sont de plus en plus accessibles, il reste une courbe d’apprentissage à franchir. Mais cette courbe est bien moins raide qu’on ne l’imagine, surtout si on sait identifier ce qu’on peut faire soi-même et ce qui nécessite de l’aide. Voici ma classification personnelle basée sur mon expérience.

Ce qui est accessible à n’importe qui sans compétences techniques préalables, c’est tout ce qui concerne l’utilisation des IA conversationnelles. Créer des prompts efficaces pour ChatGPT ou Claude, utiliser ces outils pour rédiger, analyser, résumer, traduire... C’est accessible en quelques heures de pratique. Les outils no-code comme Make ou Zapier permettent aussi de créer des automatisations assez sophistiquées sans coder : envoyer un email automatique quand un formulaire est rempli, synchroniser des données entre applications, déclencher des actions en cascade... La prise en main demande quelques jours, mais pas de compétences techniques particulières.

Ce qui demande un apprentissage modéré (quelques semaines à quelques mois), c’est la capacité à écrire du code simple avec l’aide de l’IA. Tu peux apprendre les bases de JavaScript ou Python en te faisant guider par Claude ou ChatGPT. Tu décris ce que tu veux faire, l’IA génère le code, tu le testes, tu poses des questions sur ce que tu ne comprends pas, tu itères. C’est comme apprendre une langue avec un prof particulier infiniment patient. J’ai appris énormément de choses de cette manière en construisant Advizor. Au bout de quelques mois, tu es capable de créer des petites applications fonctionnelles, de modifier du code existant, et de comprendre ce qui se passe sous le capot.

Ce qui demande des compétences plus poussées ou l’aide d’un professionnel, c’est l’architecture d’applications complexes, la sécurité, les performances à grande échelle, et les intégrations techniques avancées. Même avec l’aide de l’IA, il y a des subtilités qui nécessitent de l’expérience. Par exemple, structurer correctement une base de données pour qu’elle reste performante quand elle grossit, sécuriser une application contre les attaques courantes, optimiser le code pour qu’il tourne rapidement... Ce sont des sujets où l’IA peut aider, mais où le jugement humain expérimenté reste indispensable. Pour Advizor, j’ai fait appel à des ressources externes pour certains aspects critiques.

La bonne nouvelle, c’est que tu peux commencer petit et monter en compétences progressivement. Personne ne te demande de construire une plateforme complète du premier coup. Tu peux commencer par des automatisations simples, puis des petits scripts, puis des mini-applications, et ainsi de suite. Chaque étape t’apprend quelque chose et te prépare pour la suivante. L’important est de te lancer plutôt que d’attendre d’avoir toutes les compétences. Les compétences s’acquièrent en faisant.

Les erreurs que j’ai faites et ce que j’en ai appris

Aucun projet ne se passe comme prévu, et Advizor n’a pas fait exception. J’ai fait beaucoup d’erreurs en chemin, certaines bêtes, d’autres plus subtiles. Mais chaque erreur a été une occasion d’apprendre. Je te partage les principales parce qu’elles te feront peut-être gagner du temps si tu te lances dans une aventure similaire. Et aussi parce que c’est important de montrer que même les projets qui fonctionnent ont traversé des phases de galère.

Erreur numéro 1 : vouloir tout faire parfait du premier coup. Au début, je passais des heures à peaufiner des détails avant même d’avoir testé si le concept de base fonctionnait. Je voulais une interface magnifique, un code impeccable, des fonctionnalités complètes. Résultat : j’avançais très lentement et je me décourageais. J’ai appris à adopter une approche MVP (Minimum Viable Product) : construire la version la plus simple qui permet de valider l’idée, la tester, puis améliorer itérativement. La première version d’Advizor était moche et limitée, mais elle fonctionnait. C’est ça qui compte pour commencer.

Erreur numéro 2 : sous-estimer l’importance du design. Après avoir corrigé la première erreur, je suis tombé dans l’excès inverse : je me suis concentré uniquement sur les fonctionnalités en négligeant l’interface. J’avais un outil puissant mais difficile à utiliser. Quand j’ai commencé à le montrer à d’autres personnes, les retours étaient clairs : “c’est intéressant mais c’est compliqué”. J’ai dû reprendre l’UX (expérience utilisateur) presque entièrement. La leçon : l’outil peut être techniquement parfait, si l’interface est mauvaise, personne ne l’utilisera. L’UX n’est pas un luxe, c’est une nécessité.

Erreur numéro 3 : ne pas versionner mon code. Au début, je faisais des modifications directement sur les fichiers en production. Quand quelque chose cassait, je n’avais aucun moyen simple de revenir en arrière. J’ai perdu des heures à retrouver des versions antérieures, à comprendre ce qui avait changé, à réparer des régressions. Puis j’ai découvert Git, le système de versionnage utilisé par tous les développeurs professionnels. C’est un peu intimidant au début, mais une fois qu’on a compris le principe, c’est un filet de sécurité indispensable. Maintenant, chaque modification est enregistrée, et je peux revenir à n’importe quelle version précédente en quelques secondes.

Erreur numéro 4 : les prompts trop longs et complexes. Quand j’ai commencé à utiliser l’IA pour des tâches complexes, j’écrivais des prompts de plusieurs pages avec toutes les instructions imaginables. Le résultat était souvent décevant : l’IA se perdait dans les détails ou oubliait des éléments importants. J’ai appris que les prompts efficaces sont souvent simples et structurés : une instruction claire, des exemples concrets, un format de sortie explicite. Plutôt qu’un prompt géant qui fait tout, mieux vaut une chaîne de prompts simples qui s’enchaînent.

Erreur numéro 5 : ne pas tester avec de vrais utilisateurs assez tôt. Je construisais Advizor dans ma bulle, convaincu de savoir ce dont les utilisateurs avaient besoin. Quand j’ai finalement montré l’outil à d’autres CGP et à des clients, j’ai découvert que certaines fonctionnalités que je trouvais géniales ne les intéressaient pas, et qu’ils avaient des besoins auxquels je n’avais pas pensé. Les tests utilisateurs précoces sont essentiels, même si ça fait peur de montrer un travail inachevé. Le feedback réel vaut mille fois mieux que les suppositions.

Les prompts clés que j’utilise

Pour ceux qui veulent expérimenter par eux-mêmes, je partage quelques prompts que j’ai affinés au fil du temps. Ces prompts ne sont pas secrets, ils sont le résultat de nombreuses itérations et peuvent servir de base pour tes propres expérimentations. N’hésite pas à les adapter à ton contexte et à tes besoins. Un bon prompt est toujours personnalisé en fonction de l’usage spécifique qu’on veut en faire.

Prompt du chatbot CGP IA :

Tu es un assistant spécialisé en gestion de patrimoine pour le cabinet Advizor. Tu réponds aux questions des clients sur la fiscalité, les placements, l'immobilier et la préparation de la retraite.

Règles :
- Sois précis et pédagogue
- Utilise des exemples chiffrés quand c'est pertinent
- Ne donne jamais de conseil personnalisé sans analyse complète
- Propose toujours de mettre en relation avec un conseiller pour les questions complexes
- Cite les dispositifs fiscaux avec leur nom exact
- Reste à jour sur la législation française

Ton ton : professionnel mais accessible, rassurant, expert.

Ce prompt est volontairement concis. Il définit le rôle (assistant spécialisé en gestion de patrimoine), les règles de comportement (précision, pédagogie, prudence), et le ton attendu. Le modèle a suffisamment de connaissances générales pour compléter les détails. Les règles sur le conseil personnalisé et l’orientation vers un conseiller sont cruciales pour éviter les problèmes réglementaires.

Prompt pour générer un compte-rendu de rendez-vous :

À partir des informations suivantes sur un client, génère un compte-rendu de rendez-vous découverte structuré et professionnel.

Inclus :
- Résumé de la situation personnelle
- Analyse du patrimoine
- Points de vigilance identifiés
- Opportunités détectées
- Prochaines étapes recommandées

Format : bullet points, clair et actionnable.

[INFORMATIONS DU CLIENT]

Ce prompt est suivi des informations extraites pendant le rendez-vous. La structure demandée (situation, patrimoine, vigilances, opportunités, prochaines étapes) garantit que le compte-rendu couvre tous les aspects importants. Le format en bullet points assure une lisibilité maximale.

Prompt pour l’extraction d’informations :

Analyse le texte suivant qui est une transcription de conversation avec un client. Extrais les informations suivantes si elles sont mentionnées :

- Nom et prénom
- Âge ou date de naissance
- Situation familiale (célibataire, marié, pacsé, divorcé)
- Nombre d'enfants
- Profession
- Employeur
- Revenus mensuels
- Tranche marginale d'imposition (TMI)
- Montant de l'impôt sur le revenu
- Capacité d'épargne mensuelle
- Type de résidence principale (propriétaire, locataire)
- Patrimoine financier (assurance-vie, PEA, livrets...)
- Objectifs patrimoniaux

Réponds uniquement au format JSON avec les champs ci-dessus. Si une information n'est pas mentionnée, mets null.

[TRANSCRIPTION]

Ce prompt demande une extraction structurée au format JSON, ce qui facilite le traitement automatique des résultats. L’instruction de mettre null pour les informations non mentionnées évite les hallucinations où l’IA inventerait des valeurs.

Voici aussi un autre exemple de prompt plus généraliste pour parler de ce que j’ai pu demander aussi pour arriver à Advizor :

Tu es l'assistant IA de [NOM DU CABINET], un cabinet de conseil en gestion de patrimoine.

## 🎯 Ta mission

Accompagner les clients et prospects dans leur compréhension des sujets patrimoniaux : fiscalité, placements, immobilier, retraite, transmission. Tu es disponible 24h/24 pour répondre à leurs questions.

## 👤 Ton identité

- Nom : [NOM DE L'ASSISTANT, ex: "Alex", "Conseiller IA", etc.]
- Ton : Professionnel mais accessible, jamais condescendant
- Posture : Expert qui vulgarise, pas vendeur qui pousse

## 📚 Tes domaines d'expertise

1. **Fiscalité**
   - Impôt sur le revenu (TMI, tranches, réductions)
   - Dispositifs de défiscalisation (Girardin, Pinel, Denormandie...)
   - IFI (Impôt sur la Fortune Immobilière)

2. **Placements financiers**
   - Assurance-vie (fonctionnement, fiscalité, succession)
   - PER (Plan Épargne Retraite)
   - PEA, Compte-titres
   - SCPI, OPCI

3. **Immobilier**
   - Investissement locatif (LMNP, LMP, nu, meublé)
   - Résidence principale
   - Crédit immobilier et assurance emprunteur

4. **Retraite**
   - Fonctionnement des régimes (base, complémentaire)
   - Stratégies de préparation
   - Rachat de trimestres

5. **Transmission**
   - Donation, succession
   - Démembrement de propriété
   - Assurance-vie et clause bénéficiaire

## ⚖️ Règles absolues

1. **Jamais de conseil personnalisé**
   Tu donnes des informations générales et pédagogiques. Pour toute recommandation adaptée à une situation personnelle, tu renvoies vers un conseiller humain.

2. **Précision juridique**
   Tu cites les dispositifs par leur nom exact. Tu précises quand une information peut avoir évolué ("à vérifier selon la législation en vigueur").

3. **Transparence sur tes limites**
   Si tu n'es pas sûr, tu le dis. Tu ne spécules pas sur des cas complexes.

4. **Confidentialité**
   Tu ne demandes jamais d'informations sensibles (numéro fiscal, mots de passe, RIB).

## 🗣️ Comment tu réponds

- **Structure** : Réponse claire, puis approfondissement si besoin
- **Exemples** : Tu illustres avec des cas chiffrés quand c'est pertinent
- **Longueur** : Adapte-toi à la question (courte → réponse courte)
- **Émojis** : Avec parcimonie pour aérer, jamais de façon excessive

## 🔄 Escalade vers l'humain

Tu proposes de mettre en relation avec un conseiller quand :
- La question nécessite une analyse personnalisée
- Le client semble prêt à passer à l'action
- La situation est complexe (succession internationale, montages...)
- Le client le demande explicitement

Formulation type : "Pour aller plus loin sur votre situation personnelle, souhaitez-vous être recontacté par un conseiller ?"

## ❌ Ce que tu ne fais jamais

- Donner un conseil fiscal ou juridique personnalisé
- Promettre des rendements ou garantir des résultats
- Critiquer d'autres professionnels ou établissements
- Parler de sujets hors de ton périmètre (politique, santé...)
- Inventer des informations

## 💬 Exemples de réponses

**Question** : "C'est quoi le PER ?"

**Réponse** : 
Le PER (Plan d'Épargne Retraite) est une enveloppe d'épargne créée en 2019 pour préparer sa retraite.

**Le principe** : Vous versez de l'argent pendant votre vie active, et vous le récupérez à la retraite (en capital ou en rente).

**L'avantage fiscal** : Les versements sont déductibles de votre revenu imposable. Concrètement, si vous êtes à une TMI de 30% et versez 5 000€, vous économisez 1 500€ d'impôt.

**À savoir** : L'argent est bloqué jusqu'à la retraite, sauf cas de déblocage anticipé (achat résidence principale, accident de la vie...).

Souhaitez-vous que je détaille un point particulier ?

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**Question** : "Je devrais investir combien en Girardin ?"

**Réponse** :
Je ne peux pas te donner un montant précis car cela dépend de ta situation personnelle : ton impôt actuel, tes autres réductions en cours, tes objectifs...

Ce que je peux te dire :
- Le Girardin permet de réduire son IR en investissant dans les DOM-TOM
- On vise généralement à effacer entre 50% et 100% de son impôt
- Il y a un plafonnement à respecter (plafond des niches fiscales)

Pour déterminer le montant optimal dans ton cas, un conseiller pourrait analyser ton dernier avis d'imposition. Souhaites-tu être recontacté ?

🚀 Et toi ? Ce que tu peux créer avec l’IA

Applications possibles selon ton métier

Si tu m’as lu jusqu’ici, tu te demandes peut-être : “C’est bien beau pour un CGP, mais moi je fais autre chose, ça s’applique comment à mon cas ?” La réponse est que les principes sont universels, même si les applications sont spécifiques. Pratiquement tous les métiers comportent des tâches répétitives, de la collecte d’informations, de la rédaction de documents, des interactions client... Autant de domaines où l’IA peut apporter une valeur significative. Laisse-moi te donner quelques exemples pour différents profils.

Si tu es avocat ou juriste, tu manipules quotidiennement des volumes importants de texte : contrats, jurisprudence, courriers, conclusions... L’IA peut t’aider à analyser des contrats pour identifier les clauses problématiques, à rechercher dans la jurisprudence les décisions pertinentes pour un dossier, à générer des premières versions de documents standards, ou à résumer des pièces longues pour en extraire l’essentiel. Un cabinet américain a récemment montré que l’analyse de 40 contrats qui prenait 92 heures aux avocats prenait 26 minutes avec l’IA. Même en étant prudent sur ces chiffres, le potentiel de gain de temps est évident.

Si tu es médecin ou professionnel de santé, tu passes beaucoup de temps sur des tâches administratives : rédaction de comptes-rendus, codification des actes, réponses aux questions récurrentes des patients... L’IA peut transcrire tes consultations et générer automatiquement le compte-rendu médical (à valider bien sûr), répondre aux questions simples des patients via un chatbot sécurisé, ou t’assister dans le diagnostic en analysant des symptômes et en suggérant des pistes (toujours comme aide, jamais comme remplacement de ton jugement). Des études montrent que les médecins qui utilisent ces outils gagnent en moyenne 2 heures par jour.

Si tu es agent immobilier, tu gères de nombreux biens et de nombreux clients avec des besoins variés. L’IA peut rédiger tes annonces de manière attractive et différenciée pour chaque bien, qualifier automatiquement les demandes entrantes pour identifier les prospects sérieux, répondre aux questions fréquentes sur les biens (superficie, charges, transports proches...), ou générer des analyses de marché pour argumenter tes estimations de prix. Un chatbot bien configuré peut traiter les premières prises de contact 24h/24 et ne te transférer que les prospects qualifiés.

Si tu es formateur ou enseignant, tu crées régulièrement du contenu pédagogique et tu accompagnes des apprenants. L’IA peut t’aider à créer des supports de cours adaptés à différents niveaux, à générer des exercices et des quiz personnalisés, à corriger des travaux en donnant des feedbacks détaillés, ou à répondre aux questions des apprenants en dehors des heures de cours. Certains formateurs utilisent l’IA pour créer des parcours d’apprentissage adaptatifs qui s’ajustent automatiquement au niveau de chaque apprenant.

Si tu es entrepreneur ou indépendant, tu portes plusieurs casquettes et tu manques souvent de temps. L’IA peut rédiger tes contenus marketing (posts LinkedIn, newsletters, pages web...), gérer une partie de ton service client via un chatbot, analyser tes données pour identifier des tendances, automatiser ta comptabilité en extrayant les informations des factures, ou t’assister dans ta veille en résumant les articles pertinents de ton secteur. C’est comme avoir une petite équipe qui travaille pour toi 24h/24.

Ces exemples ne sont que la partie émergée de l’iceberg. Quel que soit ton métier, je t’invite à te poser cette question : “Quelles sont les tâches répétitives qui me prennent du temps sans nécessiter mon expertise unique ?” C’est là que l’IA peut intervenir en premier.

Par où commencer : la méthode progressive

Si tu es convaincu de l’intérêt de te lancer mais que tu ne sais pas par où commencer, voici une méthode progressive qui a fait ses preuves. L’idée est de démarrer petit, d’apprendre en faisant, et de monter progressivement en complexité. C’est exactement le chemin que j’ai suivi pour arriver à Advizor, même si ça n’était pas planifié aussi clairement au départ. Aujourd’hui, avec le recul, je peux te proposer un parcours plus structuré.

Étape 1 : Familiarise-toi avec les IA conversationnelles. Si tu n’as jamais vraiment utilisé ChatGPT, Claude ou Gemini, c’est le moment de t’y mettre sérieusement. Pas juste pour poser des questions basiques, mais pour explorer leurs capacités. Demande-leur de rédiger des textes, d’analyser des documents, de structurer des idées, de résoudre des problèmes. Plus tu pratiques, plus tu découvres ce qu’il est possible de faire. Cette étape peut prendre quelques semaines si tu y consacres 30 minutes par jour.

Étape 2 : Identifie une tâche récurrente à automatiser. Choisis UNE tâche simple que tu fais régulièrement et qui te prend du temps. Par exemple : rédiger des emails de réponse à des demandes de devis, résumer des réunions, créer des posts LinkedIn à partir de tes idées... Construis un prompt efficace pour cette tâche et teste-le jusqu’à obtenir un résultat satisfaisant. Cette victoire rapide te donnera confiance et motivation pour aller plus loin.

Étape 3 : Explore les outils no-code. Crée un compte sur Make (anciennement Integromat) ou Zapier et construis ta première automatisation. Par exemple : quand je reçois un email avec certains mots-clés, le transférer à l’IA pour en extraire les informations clés, puis créer une fiche dans un tableur avec ces informations. Ces outils ont des tutoriels bien faits et une communauté active. En quelques jours, tu peux avoir des automatisations fonctionnelles. Pour te donner une idée concrète, voici quelques automatisations que j’ai créées avec ces outils avant même de coder Advizor :

• Veille automatique : chaque matin, un script récupère les derniers articles sur les sujets qui m’intéressent, les fait résumer par Claude, et m’envoie un digest par email

• Qualification de leads : quand quelqu’un remplit mon formulaire de contact, l’IA analyse ses réponses et lui attribue un score de priorité

• Génération de posts LinkedIn : je dicte mes idées en vocal, elles sont transcrites et transformées en posts formatés prêts à publier

• Suivi des échéances : le système parcourt mes dossiers clients et m’alerte quand une action est à prévoir (renouvellement de contrat, arbitrage à envisager...)

Ces automatisations m’ont fait gagner plusieurs heures par semaine avant même le développement d’Advizor. Et elles m’ont surtout permis de comprendre la logique de l’automatisation : déclencheur → action → résultat. Cette compréhension est fondamentale pour concevoir des systèmes plus complexes ensuite.

Étape 4 : Apprends les bases du code avec l’aide de l’IA. Si tu veux aller plus loin, c’est le moment d’apprendre à coder. Choisis Python (pour l’automatisation et l’IA) ou JavaScript (pour les applications web). Mais au lieu de suivre un cours traditionnel, apprends en construisant. Tu veux créer un petit script qui fait quelque chose de précis ? Demande à Claude ou ChatGPT de t’aider. Pose des questions sur ce que tu ne comprends pas. Teste, échoue, corrige, recommence. C’est la méthode la plus rapide et la plus motivante.

Étape 5 : Construis un projet plus ambitieux. Une fois que tu as les bases, lance-toi dans un projet qui te tient à cœur. Pas quelque chose de trop simple (tu t’ennuierais) ni de trop complexe (tu te découragerais). Un projet de taille moyenne qui nécessite d’apprendre de nouvelles choses tout en restant réalisable. C’est en te confrontant à de vrais problèmes que tu progresseras le plus rapidement.

Tout au long de ce parcours, rappelle-toi que l’échec fait partie du processus. Tu vas faire des erreurs, ton code ne va pas marcher du premier coup, tes automatisations vont bugger. C’est normal et même souhaitable : chaque erreur t’apprend quelque chose. Les développeurs professionnels passent une grande partie de leur temps à débugger. La différence avec les débutants, c’est qu’ils ne se découragent pas et qu’ils ont développé des méthodes pour identifier et corriger les problèmes.

L’état d’esprit qui change tout

Au-delà des outils et des méthodes, ce qui fait la différence entre ceux qui réussissent à exploiter l’IA et ceux qui abandonnent, c’est souvent l’état d’esprit. J’ai observé certaines attitudes qui favorisent la réussite, et d’autres qui mènent à l’échec. Si tu veux te lancer, voici les quelques principes mentaux qui m’ont le plus aidé dans cette aventure.

Adopte une mentalité de “maker”. Un maker, c’est quelqu’un qui préfère construire plutôt que théoriser. Plutôt que de lire dix articles sur “comment utiliser l’IA”, ouvre Claude et commence à expérimenter. Plutôt que de planifier pendant des semaines, lance-toi avec ce que tu as et ajuste en cours de route. Cette approche pragmatique est beaucoup plus efficace que le perfectionnisme paralysant. Le monde appartient à ceux qui font, pas à ceux qui attendent d’être prêts.

Accepte de ne pas tout comprendre. Quand tu utilises un modèle d’IA comme Claude, tu n’as pas besoin de comprendre exactement comment il fonctionne en interne (personne ne comprend vraiment, d’ailleurs). C’est comme conduire une voiture sans être mécanicien. Ce qui compte, c’est de comprendre comment l’utiliser efficacement. Ne te laisse pas intimider par la complexité technique apparente. Concentre-toi sur les résultats, pas sur la mécanique interne.

Développe ta capacité à formuler des problèmes. L’IA est excellente pour résoudre des problèmes bien formulés. Ta valeur ajoutée, c’est de savoir identifier les bons problèmes à résoudre et de les exprimer clairement. C’est une compétence qui se travaille. Plus tu pratiques, plus tu deviens précis dans tes demandes, et plus les résultats sont bons. Un prompt bien formulé vaut mille prompts approximatifs.

Reste critique sur les résultats. L’IA n’est pas infaillible. Elle peut se tromper, inventer des informations, ou produire des résultats de qualité variable. Ton rôle est de valider, corriger et améliorer ce qu’elle produit. C’est une collaboration, pas une délégation aveugle. Les meilleurs résultats viennent de la synergie entre l’expertise humaine et la puissance de calcul de l’IA.

Partage et apprends des autres. Tu n’es pas seul dans cette aventure. Des milliers de personnes explorent ces mêmes outils et partagent leurs découvertes. Suis les créateurs pertinents sur LinkedIn ou Twitter, rejoins des communautés en ligne, participe à des discussions. Et surtout, partage toi aussi ce que tu apprends. Expliquer quelque chose est le meilleur moyen de le comprendre vraiment.

S’entraider sur l’IA

Si cette newsletter t’a donné envie d’explorer l’IA pour ton propre usage, je serais ravi d’en discuter avec toi. J’ai traversé ce parcours d’apprentissage en autodidacte, j’ai galéré, j’ai fait des erreurs, et j’ai fini par comprendre comment tout ça fonctionne. Si je peux t’éviter quelques détours inutiles ou simplement répondre à tes questions, c’est avec plaisir.

Tu veux simplement discuter du sujet ? Tu as des questions sur l’IA, tu te demandes si c’est applicable à ton métier, tu cherches par où commencer ? Réponds à cet email, on échange. Pas de pitch, pas d’arrière-pensée commerciale — juste une discussion entre curieux. Ces échanges m’apportent autant qu’à toi : ils me donnent des idées, me confrontent à des problématiques différentes, et m’obligent à structurer ma pensée.

Tu veux voir Advizor en action ? Si une démo de la plateforme t’intéresse pour visualiser concrètement ce qu’il est possible de construire, fais-moi signe. C’est toujours plus parlant de voir les choses fonctionner que de lire des descriptions.

Tu as un projet en tête ? Si tu réfléchis à quelque chose de concret et que tu veux un regard extérieur, je peux t’aider à y voir plus clair : est-ce faisable ? Par où commencer ? Quels outils utiliser ? Je ne prétends pas avoir toutes les réponses, mais deux cerveaux valent mieux qu’un.

L’idée n’est pas de vendre quoi que ce soit, mais de partager. J’ai énormément appris grâce à des gens qui ont pris le temps de m’expliquer des choses gratuitement. Si je peux faire pareil pour toi, ça me fait plaisir. Après je pourrais y consacrer des heures lol mais si je peux aider.

🎯 Conclusion : l’IA comme multiplicateur de ce que tu es déjà

En construisant Advizor, j’ai appris une leçon fondamentale que je voudrais partager en guise de conclusion. L’intelligence artificielle n’est pas une baguette magique qui transforme automatiquement tout ce qu’elle touche en or. Elle n’est pas non plus une menace existentielle qui va rendre les humains obsolètes. C’est un outil, puissant certes, mais un outil quand même. Et comme tout outil, sa valeur dépend entièrement de la façon dont on l’utilise.

Ce que l’IA fait vraiment, c’est amplifier ce que tu es déjà. Si tu as une expertise métier, l’IA te permet de la déployer à plus grande échelle en automatisant les tâches qui ne la nécessitent pas. Si tu as des idées, l’IA te permet de les concrétiser plus rapidement en réduisant les barrières techniques. Si tu as une vision, l’IA te permet de la réaliser avec moins de ressources. Mais elle ne crée pas l’expertise, les idées ou la vision à ta place. Elle les multiplie.

C’est pour ça que je n’ai pas peur de l’IA, et que je t’encourage à ne pas en avoir peur non plus. Les personnes qui seront “remplacées” par l’IA sont celles qui n’apportaient déjà pas de valeur ajoutée humaine significative, celles qui faisaient des tâches purement mécaniques sans expertise ni jugement. Si tu développes ta valeur humaine unique — ton expertise, ta créativité, tes compétences relationnelles, ton jugement éthique — l’IA sera un allié qui décuple ton impact, pas un concurrent qui te remplace.

Advizor m’a permis de récupérer du temps précieux que je passais sur des tâches administratives. Ce temps, je l’investis maintenant dans ce qui compte vraiment : la relation avec mes clients, le conseil personnalisé, la création de contenu comme cette newsletter, l’exploration de nouveaux projets. Je suis devenu un meilleur conseiller non pas en travaillant plus, mais en travaillant mieux. L’IA n’a pas remplacé mon métier, elle l’a transformé en le recentrant sur sa vraie valeur ajoutée.

Si tu retiens une seule chose de cette newsletter, que ce soit celle-ci : l’IA est accessible, les barrières sont plus basses qu’on ne le croit, et le moment de s’y intéresser sérieusement c’est maintenant. Pas demain, pas quand tu auras le temps, pas quand la technologie sera plus mature. Maintenant. Parce que ceux qui s’y mettent aujourd’hui auront une longueur d’avance significative sur ceux qui attendront. Et parce que le meilleur moyen de comprendre cette révolution, c’est d’y participer.

J’espère que mon retour d’expérience t’aura été utile. Si tu as des questions, des remarques, ou si tu veux simplement me dire ce que tu as pensé de cette newsletter, réponds à cet email. Je lis tout et je réponds personnellement.

À très vite pour une prochaine édition de Cash Conseils !

Nicolas

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PS : Si tu as trouvé cette édition utile, transfère-la à quelqu’un qui pourrait être intéressé. C’est le meilleur moyen de soutenir la newsletter ! 🙏

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Vous voulez aller plus loin ? 

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Disclaimer : Ceci n’est pas un conseil en investissement, en tant que CIF, je ne peux donner de conseils avant d’avoir pu comprendre qui vous êtes, vos objectifs de vie, vos contraintes et capacités financières. Tout conseil étant personnalisé, et cette newsletter étant généraliste, soyez vigilant sur vos investissements, peu importe la forme qu’ils prendraient.