Liora Laulier nous parle de son expertise en automatisation et no-code

J’ai commencé ma vie professionnelle comme documentaliste et bibliothécaire, avec un parcours très littéraire. J’aimais les livres, évidemment, mais surtout tout ce qu’il y a derrière : les bases de données, les moteurs de recherche internes, la veille, la manière dont on classe l’information pour la retrouver vite et bien. Pendant une dizaine d’années, j’ai appris à organiser, qualifier, structurer la donnée.

En 2020, je me suis reconvertie en développeuse web back-end. Je suis tombée sur une startup qui cherchait quelqu’un pour automatiser ses process. C’est là que j’ai découvert le no-code (Make, Zapier, Airtable, etc.), en plus du code. Pendant 5 ans, dans cette startup (Algar, spécialisée dans l’accompagnement pour les permis de construire et déclarations de travaux), j’ai contribué à automatiser la production pour que urbanistes et dessinateurs aient, au bon moment, une donnée propre et exploitable. 

Le troisième temps fort, c’est l’arrivée de l’Intelligence Artificielle. L’IA générative a rouvert complètement le champ des possibles. Pour moi, ça a été à la fois un accélérateur d’apprentissage (notamment sur le code, les patterns de dev) et un outil capable de traiter des problèmes plus complexes : interpréter de l’information non structurée, enrichir la donnée, automatiser des étapes qui, avant, devaient rester manuelles.

Mon rôle, c’est d’aider les entreprises à mieux fonctionner au quotidien, en optimisant leurs process grâce aux bons outils (automatisations, IA, no-code). Concrètement, j’interviens sur plusieurs types de sujets :

1 – L’automatisation des process internes.

L’objectif, c’est que les équipes se concentrent sur les tâches à valeur ajoutée. Je traque tout ce qui est répétitif, manuel, sujet à erreur, et qui n’a pas besoin d’un cerveau humain pour être fait. Ça peut être :

• La collecte d’informations via des formulaires ;
• L’envoi de notifications et d’alertes ;
• La génération de documents ;
• Le suivi des clients ;
• Les relances.

2 – La refonte ou l’optimisation d’outils existants.

Dans beaucoup de structures, le CRM sert à tout, y compris à ce pour quoi il n’a pas été conçu. Les équipes bricolent des Google Sheets / Excel qui finissent par devenir des “pseudo-CRM”. La donnée se retrouve éclatée entre facturation, gestion de projet, back-office… J’interviens alors pour :

• Remettre de l’ordre dans tout ça ;
• Renforcer les outils en place ;
• Et faire en sorte que la donnée circule sans ressaisie manuelle.

3 – La mise à niveau de la donnée pour le pilotage.

Dès qu’on automatise, on manipule de la donnée. Je veille à ce qu’elle soit typée correctement (saine, pas juste du texte fourre-tout), nettoyée et stockée dans une base structurée. C’est ce qui permet ensuite de construire des dashboards de pilotage fiables.

4 – La connexion entre les outils.

Je fais en sorte que les briques (CRM, outil de support, outil métier, back-office, etc.) se parlent entre elles plutôt que les équipes passent leur temps à faire des copier-coller d’un outil à l’autre.

5 – La maintenance et l’évolution des automatisations.

Une automatisation, ce n’est jamais “on l’installe et on n’y touche plus”. Les besoins évoluent, les outils changent, les API aussi. Je prends également en charge la maintenance, la gestion de certains incidents et l’amélioration continue des workflows.

En fil rouge, il y a toujours la même idée : redonner du temps et du confort d’utilisation aux équipes, tout en rendant les systèmes plus fiables et plus exploitables.

Pour moi, harmoniser les outils, c’est ce qui évite que la donnée soit éparpillée un peu partout (CRM, Excel, Google Drive, etc.), difficile à utiliser et que les process soient mal optimisés (avec beaucoup de temps perdu).

Je pense par exemple à un client qui, pour chaque nouveau dossier, passait 20 minutes à créer à la main toute une arborescence de dossiers dans Google Drive. Avec une quarantaine de dossiers par mois, ça représentait plusieurs jours de travail par mois (soit un coût d’environ 2 000 €). Le pire, c’est que c’était le dirigeant lui-même qui s’en chargeait. Alors que c’est typiquement une tâche que l’on peut automatiser à 100 %.

Automatiser, c’est aussi :

• Unifier la donnée : quand une information est mise à jour dans le CRM, le Service Client, le back-office et les équipes opérationnelles doivent voir la même info, au même moment.

• Réduire les risques d’erreur humaine : moins de copier-coller, moins de manipulations, donc moins d’erreurs au final.

• Préparer le terrain pour l’IA : si vos données sont éclatées dans 10 fichiers Excel avec des formats différents, aucune IA ne fera de miracle à un coût acceptable. L’harmonisation en amont est ce qui permet d’avoir une donnée propre, structurée, centralisée, prête à être utilisée dans des use cases plus avancés.

Sans cette harmonisation, chacun finit par bricoler dans son coin. Avec, on commence à avoir un système d’information qui se comporte comme un tout cohérent et unifié. Plus que de l’harmonisation, je parle même d’un rôle de chef d’orchestre.

Note : j’interviens beaucoup sur des Données Clients, mais également sur d’autres types de données métiers (données d’entreprise, données de production, etc.).

Pour faire simple, une API, c’est un protocole normé qui permet aux machines de se parler entre elles (même si en interne elles ne stockent pas la donnée de la même façon). Dans mon quotidien, ça se traduit par plusieurs choses :

1 – Comprendre la documentation de l’API.

Je commence toujours par la doc. Pour chaque outil (Google, HubSpot, Ringover, LinkedIn, Airtable…), je vais chercher :

• Les endpoints utiles (la “route” qui va bien pour créer un document, poster un commentaire, créer un contact, etc.) ;
• Les paramètres ;
• Les limites ;
• Et la façon dont l’API signale les erreurs.

2 – Gérer l’authentification et la sécurité.

Je configure les mécanismes d’accès (clés d’API, OAuth, scopes, etc.) pour que les systèmes puissent se parler de manière sécurisée, sans que les équipes aient à se préoccuper de tous ces aspects techniques.

3 – Concevoir les workflows autour des APIs.

L’API n’est jamais un but en soi. Elle fait partie d’un workflow global. Mon rôle, c’est de designer des scénarios, prévoir les cas d’erreur, les alertes, les récupérations possibles. Typiquement :

• Un utilisateur remplit un formulaire ;
• Les données transitent vers un outil via une API ;
• Un document est généré ;
• Une notification part à l’équipe, etc.

4 – Intégrer les APIs dans des outils no-code (type Make, Zapier).

Une fois les appels bien rodés entre les APIs, je les encapsule dans des scénarios no-code. Ça rend le système plus lisible, y compris par des personnes qui ne codent pas.

5 – Documenter les flux.

Je documente les architectures que je mets en place :

• Quels outils parlent à quels autres ?
• À quel moment ?
• Et avec quelles données ?

L’idée, c’est qu’une personne nouvellement arrivée dans l’équipe puisse reprendre ou faire évoluer ce que j’ai mis en place, sans repartir de zéro à chaque fois.

Chez MonSenior, une startup qui construit des hameaux pour seniors (des maisons partagées avec présence humaine, alternative à l’EHPAD), j’interviens sur l’opérationnel métier (aux côtés de Clément Galopin qui gère la partie Données). Comme dans beaucoup de startups, le constat de départ, c’est :

• Un CRM utilisé au-delà de son périmètre ;
• Des dashboards Excel construits rapidement par les équipes métiers ;
• Des aller-retours constants entre CRM et fichiers.

Voici ce que j’ai fait :

• Reprendre tous les fichiers Excel existants ;
• Comprendre comment l’équipe pilote vraiment le métier (les bénéficiaires, les “maisons”, qui s’occupe de qui, etc.) ;
• Définir un modèle de données adapté ;
• Et construire une base de données qui reflète ces besoins opérationnels.

Les résultats :

• Un silo de données unique pour l’opérationnel ;
• Des droits d’accès gérés finement ;
• Une donnée propre, typée, prête à être alimentée par le CRM, consommée par d’autres outils via API, et restituée dans des vues métiers simples pour les équipes.
• Et, très concrètement, si un jour MonSenior veut migrer vers une base SQL ou un SI plus lourd, la donnée sera déjà propre et facilement migrable.

Je travaille aussi avec d’autres entreprises où la donnée vit encore dans un unique Excel sur l’ordinateur d’une personne, avec des systèmes vieillissants (sans vraie intégration possible), voire des outils qui ne permettent ni automatisation, ni pilotage fiable.

Là, mon rôle est d’accompagner la transition : sortir de la saisie “copiée-collée” sur Excel, structurer la donnée dans une base moderne, automatiser les flux, et embarquer les équipes sur les nouvelles pratiques (pour éviter le retour aux vieilles habitudes !).

Historiquement, les automatisations, c’était surtout une histoire de règles : “Si telle condition est vraie, alors tu fais ça, puis ça…”. On dessinait une route très claire, avec des aiguillages bien définis.

Avec l’IA, on ajoute une couche de flexibilité. L’IA est désormais capable de :

• Interpréter des informations non structurées (un email, un document, une note) ;
• Enrichir une donnée (catégoriser, résumer, extraire les points clés) ;
• Proposer une réponse cohérente dans un contexte donné ;
• Aider à classer, prioriser, suggérer.

Mais je suis très claire sur la façon dont je l’utilise : je ne mets pas de l’IA partout. Si une simple expression régulière permet d’extraire une info (par exemple une URL) dans un texte, je ne vais pas appeler un modèle IA, qui serait plus coûteux en argent et en ressources.

L’IA vient après les fondamentaux. Tant que les tâches de base ne sont pas automatisées et la donnée n’est ni propre ni structurée, l’IA ne fait qu’ajouter une couche de complexité (et souvent une facture importante). Pour moi, l’IA, c’est la dernière couche, pas la première.

Aussi, l’IA ne doit pas remplacer la compréhension métier. Les modèles ne comprennent pas réellement ce que fait une équipe au quotidien. Cette logique métier, c’est à moi de la capter, auprès des personnes, dans la réalité du terrain. L’IA ne fait qu’augmenter certains maillons une fois que cette logique est bien intégrée.

Le paysage IA évolue très vite. Je suis de près les nouveautés (agents, nouveaux modèles, nouvelles possibilités), mais avec une grille de lecture simple :

• Est-ce que le client en a vraiment besoin ?
• Est-ce maintenable dans le temps ?
• Est-ce que ça améliore réellement le quotidien des équipes ?

Ce que j’aime le plus, c’est résoudre des problèmes. Quand une équipe arrive avec un “On a tel souci…”, mon cerveau se met en marche tout de suite.

Ce qui me plaît particulièrement, aussi, c’est de découvrir des métiers très différents. Je n’ai jamais su ce que je ferai “quand je serai grande”. Mais je sais que j’adore rentrer dans le quotidien d’un métier : comprendre ce que les gens font vraiment, au-delà des intitulés de poste.

Je me demande toujours : “si j’étais à ce poste, qu’est-ce qui m’agacerait au quotidien ?”. Ou encore : “Quelles sont les tâches dont j’essaierais de me débarrasser en premier ?”

C’est comme ça que j’identifie les bons candidats à l’automatisation : les copier-coller du vendredi après-midi, les exports CRM retraités à la main, les tableaux que l’on remplit “parce qu’il faut bien”, sans que ça serve vraiment.

Autre chose que j’aime beaucoup : voir les gens reprendre du contrôle sur leur temps. Une fois les flux en place, les personnes réalisent qu’elles ont du temps pour autre chose : approfondir leur métier, mieux accompagner leurs clients, ou simplement arrêter de courir.

La bienveillance, d’abord. Dès qu’on parle d’automatisation ou d’IA, certaines personnes peuvent se sentir menacées. Ce à quoi je réponds : “Je ne suis pas là pour que l’IA prenne ton travail. Je suis là pour t’enlever des tâches dont tu ne veux plus, pour que tu puisses faire davantage ce qui a vraiment du sens pour toi et pour l’entreprise”.

L’écoute et l’empathie, ensuite. Avant de toucher aux process, il faut comprendre le métier : ce que les gens font réellement, ce qui les épuise, ce qui les motive. Personne ne se lève le matin en rêvant de remplir des tableaux Excel. Ce qui m’intéresse, c’est ce qu’il y a derrière : le cœur du métier, la relation au client, la qualité du service rendu.

Enfin, la curiosité. Je pose beaucoup de questions, surtout sur les sujets qu’on n’a pas forcément envie de mettre en lumière. Je le fais avec tact, mais je n’ai pas peur d’aller regarder là où ça coince.