Un produit, un besoin, une idée, une envie d'apprendre ? Parlons-en :
Matchers : Espace Formateur
Contexte
Trop de ressaisie manuelle
Un même call alimentait plusieurs outils et documents.
Un même call alimentait plusieurs outils et documents.
Objectif
Automatiser sans perdre le contrôle
Réduire les tâches répétitives et fiabiliser les sorties.
Réduire les tâches répétitives et fiabiliser les sorties.
Mon rôle
Concevoir le workflow IA
Cadrage, agents, prompting, tests et itérations.
Cadrage, agents, prompting, tests et itérations.
Solution
Orchestrer des agents spécialisés
Call → documents → qualification → HubSpot.
Call → documents → qualification → HubSpot.
Valeur créée
Recentrer le temps sur la valeur
Moins de ressaisie, plus de fluidité opérationnelle.
Moins de ressaisie, plus de fluidité opérationnelle.
Agentic Workflow
Human-in-the-loop
Prompt Engineering
Dust
HubSpot
Partir d’un vrai besoin métier
Chez Matchers, certaines étapes commerciales nécessitaient de reprendre les mêmes informations dans plusieurs outils : compte rendu d’appel, qualification du besoin, programme de formation, puis création ou mise à jour des informations dans HubSpot.
J’ai travaillé sur des workflows IA pour réduire cette ressaisie et faciliter le passage d’une étape à l’autre. L’objectif n’était pas d’ajouter de l’IA pour elle-même, mais de simplifier un processus déjà utilisé par les équipes.
J’ai travaillé sur des workflows IA pour réduire cette ressaisie et faciliter le passage d’une étape à l’autre. L’objectif n’était pas d’ajouter de l’IA pour elle-même, mais de simplifier un processus déjà utilisé par les équipes.
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Concevoir des agents utiles
À partir des besoins des commerciaux et des opérations, j’ai conçu des agents Dust capables de transformer les informations d’un appel en livrables structurés, notamment une note de qualification et un programme de formation.
J’ai travaillé sur les prompts, les informations attendues en entrée, la structure des réponses et les itérations nécessaires pour obtenir des résultats exploitables. Les tests avec les équipes permettaient d’identifier les informations manquantes, les formulations à corriger et les cas où l’agent devait être ajusté.
J’ai travaillé sur les prompts, les informations attendues en entrée, la structure des réponses et les itérations nécessaires pour obtenir des résultats exploitables. Les tests avec les équipes permettaient d’identifier les informations manquantes, les formulations à corriger et les cas où l’agent devait être ajusté.
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Relier l’IA aux outils métier
Le workflow ne s’arrêtait pas à la génération de texte : il devait s’intégrer au processus commercial, jusqu’à la création de la transaction dans HubSpot. J’ai donc travaillé sur l’articulation entre les agents et les automatisations associées, avec les développeurs pour les sujets techniques.
J’ai également conçu un agent de matching, PerfectMatch, destiné à aider les commerciaux à identifier les experts les plus pertinents pour un besoin client. Ce travail m’a permis d’explorer une autre forme d’usage de l’IA : exploiter des données métier pour aider à la décision.
J’ai également conçu un agent de matching, PerfectMatch, destiné à aider les commerciaux à identifier les experts les plus pertinents pour un besoin client. Ce travail m’a permis d’explorer une autre forme d’usage de l’IA : exploiter des données métier pour aider à la décision.
Tester, ajuster, faire adopter
La valeur d’un agent dépend autant de son intégration dans le quotidien des équipes que de la qualité de ses réponses. J’ai donc participé aux tests utilisateurs, au suivi des anomalies et aux itérations, ainsi qu’à la présentation des agents lors de démonstrations internes.
Ce projet a renforcé mon intérêt pour les produits IA : concevoir des outils qui réduisent les tâches répétitives, tout en gardant des résultats compréhensibles, vérifiables et utiles aux personnes qui les utilisent.
Ce projet a renforcé mon intérêt pour les produits IA : concevoir des outils qui réduisent les tâches répétitives, tout en gardant des résultats compréhensibles, vérifiables et utiles aux personnes qui les utilisent.
Elle a toujours su faire preuve d'initiative et d'adaptation pour répondre à nos enjeux produits. Elle a également su faire évoluer son poste avec l'arrivée de l'IA lui permettant à la fois d'être en phase avec l'intégration de l'IA coté tech et d'étendre son périmètre produits par la productivité gagnée. Très organisée, elle est à l'aise dans la gestion de projets et la gestion des priorités. Son relationnel lui permet de construire un authentique esprit d'équipe entre tech et produit.
Stéphane Silvi
Co-fondateur de Matchers
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On discute de votre projet ?
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