Transformation métier à l'ère de l'IA

Transformez votre savoir-faire métier en logiciels qui font avancer votre entreprise.

Moins de ressaisies, des décisions mieux outillées, des équipes qui avancent. Je pars de votre travail réel pour concevoir, construire et faire adopter les logiciels qui améliorent vos opérations.

Julien Vaughan · 20 ans de terrain · 7 ans à construire des applications

L'ingénierie agentique met des agents IA au travail pour accélérer le développement. Je reste responsable de la compréhension métier, de l'architecture, de la vérification et de la livraison, jusqu'à l'adoption par vos équipes.

Julien Vaughan, fondateur d'OaService 20 ans de terrain · 7 ans de construction

Preuves de terrain

Des résultats, et comment ils ont été obtenus.

Ces résultats viennent d'expériences professionnelles antérieures, avant mon approche actuelle d'ingénierie agentique. Les agents augmentent aujourd'hui ma capacité de livraison ; ils ne réécrivent pas le passé.

€800M Expérience 2020–2023 · pré-agentique

de décisions pricing soutenues

Reconstruction en Python de la logique prix d'un ERP pendant une migration SAP, puis création d'une base transactionnelle et de tableaux de bord décisionnels.

Python · SQL · Power BI
50+ Expérience 2020–2023 · pré-agentique

pays servis de façon homogène

Standardisation du processus pricing et automatisation de la génération des communications email et PDF pour les équipes locales.

Python · automatisation email/PDF · data pipelines
95% Expérience 2020–2023 · pré-agentique

de charge manuelle supprimée en trois semaines

Pendant le premier mois de mon alternance chez Carrier, les étapes répétitives de préparation, transformation et diffusion ont été remplacées par un flux automatisé et contrôlable.

Python · SQL · Power BI
27× Expérience passée · sans agents de code

de ROI sur une campagne digitale ciblée

1,3 k€ investis ont généré 35,1 k€ de ventes en neuf mois et plus de 80 nouveaux clients grâce à un ciblage issu des données métier et publiques.

SQL · Python · modélisation · ciblage commercial
25k → 100k Expérience passée · sans agents de code

prospects qualifiés et priorisables

Construction d'un modèle de prospection combinant CRM interne, données INSEE et cadastrales pour classer le marché adressable.

Python · SQL · ETL · données publiques

La méthode

Du savoir-faire au logiciel adopté

Six étapes, des livrables concrets et vos équipes dans la boucle.

Je m'immerge dans votre métier, les problèmes à résoudre et les optimisations recherchées. Mes 20 ans dans la vente, l'hôtellerie, la logistique, les opérations aéroportuaires, le back-office cartes bancaires, le pricing et la business intelligence m'aident à relier rapidement les enjeux humains, opérationnels, commerciaux et techniques.

Les opportunités les plus rentables sont souvent sous-estimées parce qu'elles vivent au plus près de l'exécution : dans les gestes répétés chaque jour par les équipes de terrain. C'est là que quelques minutes gagnées, une erreur évitée ou une décision mieux outillée se multiplient à grande échelle.

01

Comprendre le travail réel

Relier vos processus, votre wiki, les entretiens et les usages observés aux objectifs métier. Préparer la migration dès le départ.

02

Construire des spécifications vivantes

Faire préciser les règles par vos référents métier, partager un lexique et suivre les questions ouvertes. Un espace de dialogue dédié est prévu.

03

Prototyper avec les utilisateurs

Faire manipuler les futurs parcours, tester les exceptions et ajuster les priorités avant de construire.

04

Construire et préparer la migration

Développer avec les agents sur des données réelles anonymisées et représentatives. Répéter la migration avant la bascule.

05

Vérifier sur des opérations réelles

Quand c'est possible, rejouer les opérations et comparer les résultats pour distinguer les régressions des améliorations voulues.

06

Déployer, adopter, améliorer

Ouvrir un pilote, améliorer les interfaces et les workflows, puis migrer progressivement en mesurant les résultats.

Chaque retour peut faire évoluer une étape précédente. La documentation suit les décisions, les prototypes et les usages réels, tout au long du projet.

Je pilote la découverte métier, l'architecture, le développement avec les agents IA, les tests, la migration et le déploiement. Vos référents valident les règles et les résultats ; vos utilisateurs façonnent les usages.

Explorer la méthode ↗

Programme confidentiel · entreprise à €80M de CA

Transformer la connaissance métier en architecture testable.

La documentation existante et les premiers principes du système deviennent des décisions, des spécifications contrôlées puis des prototypes que les futurs utilisateurs peuvent réellement challenger.

● En cours : architecture et validation par prototypes utilisateurs.

Voir la démarche du projet ↗

  • Connaissance terrain → décisions traçables
  • Specs contrôlées → prototypes testables
  • Architecture validée avant la production

Des systèmes déjà dans la nature

La crédibilité, c'est aussi ce qui tourne quand personne ne regarde.

Deux produits publics conçus, mis en production et exploités — de l'expérience utilisateur à l'infrastructure.

B2B data

OaService SIRET

Enrichissement en masse de bases B2B : import, rapprochement souple, score de confiance et export réutilisable.

Pourquoi il existeIl est né d'un besoin concret : rapprocher une base d'entreprises des données officielles sans vérifier chaque ligne à la main. Le temps devait aller aux cas ambigus, pas aux recherches répétitives.

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Engagement client

OaService Rappels

Rappels SMS, WhatsApp et email conçus pour faire baisser les rendez-vous manqués, sans contourner les règles de consentement.

Pourquoi il existeIl a d'abord été construit pour aider un ami ostéopathe à relancer ses patients, réduire les rendez-vous manqués et demander des avis sans suivi manuel.

Retour client
« Grâce aux rappels automatiques programmés toutes les 4 semaines, notre taux de fidélisation a nettement progressé et nos no-shows ont considérablement diminué. En quelques mois, nous avons reçu des centaines d'avis Google supplémentaires, sans aucune démarche manuelle. OaService Rappels, c'est simple à mettre en place et ça tourne tout seul. »

Boina MZE, ostéopathe D.O. · La Maison de l'Ostéopathie, Meximieux · 349 avis · 5,0 ↗

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Le Process Teardown

Envoyez le process qui vous coûte du temps, de l'argent ou de l'énergie.

En quelques questions, obtenez une première lecture structurée des frictions à vérifier. C'est une hypothèse de travail, pas un diagnostic automatique ni un devis.

Ne saisissez aucun secret, mot de passe, document confidentiel ni donnée personnelle sensible.

Ou contactez-moi directement

contact@oaservice.fr
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