Quatre paliers. Le vôtre est le plus simple qui règle votre douleur.
DjbrAutomation fait une seule chose : des systèmes d'automatisation IA — workflows, agents, systèmes de connaissance, applications web et mobiles construites autour de l'automatisation. Chaque projet démarre avec une métrique de succès et une définition de « terminé », posées par écrit avant la première ligne de code.
Vos journées partent en recopie manuelle : une commande ressaisie dans un autre outil, une relance qui passe à la trappe, un reporting assemblé à la main chaque semaine. Aucune de ces tâches ne demande du jugement — elles demandent d'être exécutées à l'heure, sans erreur.
Ce que vous recevez
Un audit des déclencheurs : une interview structurée de vos opérations — chaque événement prévisible (commande entrante, e-mail, échéance, seuil de stock) est examiné comme candidat à l'automatisation.
1 à 3 workflows n8n en production, connectés aux outils que vous utilisez déjà (e-mail, WhatsApp, Telegram, tableurs, CRM, Shopify).
Une documentation de passation : chaque workflow expliqué, repris et modifié par n'importe quel développeur — pas seulement par nous.
Un monitoring simple : vous savez que ça tourne, et vous êtes alerté quand ça s'arrête.
Exemple prouvé
Des workflows n8n en production — agent support RAG, newsletter IA, assistant WhatsApp/Telegram, scraper LinkedIn, factures Telegram.
Un pipeline de contenu IA démontré de bout en bout pour un cabinet de conseil francophone spécialisé dans l'implantation d'entreprises au Moyen-Orient : études de cas transformées en posts LinkedIn, carrousels Instagram et vidéos avatar — module de validation humaine Telegram livré ; première publication automatisée le 29/06/2026 (démonstration sur comptes de test).
TERMINÉ = les workflows convenus tournent en production depuis 2 semaines sans intervention, et la métrique définie à l'audit est mesurée.
Si votre douleur est la recopie et l'oubli — pas le jugement — ce palier suffit. Un agent IA n'y ajouterait que du coût et de l'aléa.
Agents IA sur mesure (support, contenu, opérations)
Certaines tâches ne rentrent pas dans un workflow : il faut lire un message, comprendre une demande, trier, rédiger une réponse, trancher un cas simple. C'est là — et seulement là — qu'un agent IA se justifie.
Ce que vous recevez
Un agent en production sur vos canaux réels : e-mail, WhatsApp, Telegram, back-office.
Des garde-fous explicites : périmètre d'action écrit, contrôles avant chaque action sensible, journalisation de chaque décision.
« Ce qui reste humain », documenté : la liste exacte des cas où l'agent s'arrête et passe la main.
Un fournisseur de LLM interchangeable : changer de modèle ne demande pas de reconstruire le système.
Exemple prouvé
Un agent autonome opère 24/7 la boutique Shopify d'un e-commerçant : 21 skills déployés chez le client — dont 4 auto-créés par l'agent puis validés par revue humaine — 25 dans le framework open source, 4 crons hebdomadaires, mémoire sémantique locale. Crons actifs depuis mai 2026 : 88 exécutions sans erreur au 27/05/2026.
Toute action sensible — prix, publication, suppression — exige une validation explicite du commerçant par Telegram. Jamais « autonomie totale ».
TERMINÉ = l'agent traite en autonomie les cas définis au cadrage ; les cas hors périmètre sont routés vers un humain ; le taux de reprise humaine est mesuré sur 2 semaines.
Si un humain doit encore valider chaque sortie parce que la tâche est critique, on le dit au cadrage — et parfois la réponse honnête est de rester au palier 1.
Systèmes de connaissance (RAG, second brain d'entreprise)
Vos données sont votre actif : historique client, devis, procédures, échanges. Aujourd'hui ce savoir est enfoui — retrouver une information repose sur la mémoire de quelqu'un, pas sur un système.
Ce que vous recevez
Votre corpus (documents, historique, procédures) structuré en base exploitable.
Un système de question-réponse au niveau le plus simple qui règle votre douleur — de la base documentaire bien indexée à la recherche sémantique. Pas de base vectorielle « parce que c'est la mode ».
Des réponses sourcées : chaque réponse cite le document dont elle vient.
En option, pour les données sensibles : modèles open source et hébergement maîtrisé — vos documents ne partent pas dans un service tiers.
La mise à jour du corpus sans intervention manuelle.
Exemple prouvé
L'architecture est éprouvée sur nos agents en production : un agent support RAG publié en open source, et la mémoire sémantique de l'agent e-commerce qui tourne en local sur le serveur du client — embeddings calculés sur place (modèle de 36 Mo, base SQLite), aucune donnée envoyée à un cloud d'embeddings.
Ce palier n'a pas encore de déploiement client dédié. Nous préférons le dire plutôt que le maquiller.
TERMINÉ = les questions-tests définies au cadrage obtiennent une réponse correcte et sourcée, et le corpus se met à jour sans intervention.
Si votre besoin réel est de retrouver 10 documents bien rangés, un dossier partagé bien tenu suffit — et on vous le dira.
Votre besoin dépasse l'automatisation d'un flux : il vous faut un outil métier complet — gestion, réservation, back-office — que les SaaS génériques ne couvrent pas, ou seulement en empilant des abonnements. Et cet outil doit automatiser dès le premier jour, pas seulement stocker des données.
Ce que vous recevez
Une application web et/ou mobile en production (déploiement Vercel ; builds iOS/Android via EAS).
Un back-office et des rôles (staff, manager, admin).
Les automatisations intégrées dès la conception : crons, notifications WhatsApp, facturation, alertes.
Le code livré et la documentation de passation.
Exemple prouvé
Gestion de stock d'un restaurant : application web (Next.js, Supabase) en production sur Vercel, plus application mobile iOS/Android (Expo) sur le même backend — saisie du soir guidée, liste d'achat générée automatiquement selon les seuils, notification WhatsApp, cron quotidien de sécurité, trois niveaux de rôles. Application web vérifiée en production le 02/07/2026 ; application mobile buildée (EAS), même backend — soumission stores en attente.
Deux sites d'hébergement touristique complets en ligne — gîte et hôtel — avec agent vocal ElevenLabs, back-office, facturation PDF.
TERMINÉ = l'application est en production, l'équipe l'utilise au quotidien, et la documentation de passation est livrée.
Si un SaaS existant couvre 90 % de votre besoin pour 30 € par mois, prenez le SaaS — on vous aidera simplement à le brancher au reste (palier 1).
La peur légitime, avec un prestataire, c'est le chantier sans fin : périmètre flou, facturation qui dérive, dépendance. La méthode existe pour la neutraliser.
Workflow déterministe quand c'est possible. Agent IA quand c'est nécessaire. Parfois, la bonne réponse est : vous n'avez pas besoin d'IA.
01
Découverte : l'audit des déclencheurs
On ne commence pas par « où mettre de l'IA ». On commence par une interview structurée de vos opérations : vous déroulez une semaine type, et chaque événement prévisible — commande entrante, e-mail, échéance, seuil de stock — est noté comme déclencheur candidat. C'est le déclencheur qui désigne l'automatisation rentable ; sans cet audit, on automatise le spectaculaire au lieu de l'utile.
Vous
1 à 2 heures d'entretien, et un accès en lecture aux outils concernés.
Nous
la conduite de l'interview et la cartographie des flux.
Livrable
la carte de vos déclencheurs, classés par gain estimé et par risque.
02
Cadrage : une métrique et une définition de « terminé »
Avant la première ligne de code, chaque automatisation est liée à une métrique observable — du temps, des erreurs, un délai — et à une définition de « terminé » écrite dans le devis. Pas de métrique défendable : pas de projet. C'est aussi l'étape où l'on vous dit, le cas échéant, qu'un tableur suffit.
Vous
validez ou amendez le périmètre.
Nous
rédigeons périmètre, métrique, définition de terminé.
Livrable
un devis ferme sur périmètre défini.
03
Construction : le système le plus simple
Un workflow déterministe produit le même résultat à chaque exécution. Un agent IA introduit du jugement — donc de la variance. On ne l'emploie que là où le jugement est requis ; partout ailleurs, le déterministe gagne. La construction avance en itérations courtes, testées sur vos cas réels, pas sur des exemples de démonstration.
Vous
fournissez des cas réels et tranchez les arbitrages métier.
Nous
construisons, testons, documentons.
Livrable
le système en pré-production, éprouvé sur vos cas.
04
Production, mesure, maintenance
Mise en production, puis mesure de la métrique définie à l'étape 2 sur 2 semaines de fonctionnement réel. Ensuite, mode maintenance : monitoring, correctifs, et la documentation de passation qui vous rend autonome — le code est livré et repris par n'importe quel développeur.
Vous
utilisez le système et signalez les écarts.
Nous
surveillons, corrigeons, transmettons.
Livrable
la mesure de la métrique, le code, la documentation de passation.
Ce qu'on vous dira aussi, quand c'est le cas
Quand un n8n à trois nœuds suffit. Quand un tableur suffit. Quand l'IA n'apporte rien à votre problème. Un appel qui se termine par « vous n'avez pas besoin de nous » est un appel réussi.
Confidentialité
Vos données restent dans le cadre convenu : hébergement décidé au cadrage, aucune donnée client envoyée à un service non contractualisé, accès journalisés. Pour les données sensibles, une option existe : modèles open source exécutés sur votre infrastructure ou sur un serveur dédié. Ce n'est pas théorique : la mémoire sémantique de notre agent e-commerce calcule ses embeddings en local sur le serveur du client (modèle de 36 Mo, base SQLite) — rien ne part vers un cloud d'embeddings.
Conformité RGPD : minimisation des données, sous-traitance encadrée.
Pas de print, pas de « transformation digitale » générique.
Pas de conseil financier. Notre laboratoire de trading algorithmique est une démonstration technique — signaux Telegram vers ordres MT5, contrôles pré-trade — jamais un service, jamais une promesse de rentabilité.
Pas de promesse de résultat chiffré avant mesure : les chiffres publiés sur ce site viennent de systèmes réels, datés, et chaque futur chiffre viendra du vôtre.
Chaque système est dimensionné sur vos opérations réelles : le prix se fixe à l'issue du cadrage, sur un périmètre écrit — devis ferme, pas de régie ouverte. Chaque devis inclut la métrique de succès et la définition de « terminé » du palier concerné : vous savez ce que vous achetez, et à quoi ressemble la fin.
CHAQUE DEVIS INCLUT LA DÉFINITION DE « TERMINÉ ».
Un appel de cadrage. 30 minutes. Gratuit.
On identifie votre palier — ou on vous dit que vous n'en avez pas besoin. Pas de présentation commerciale : vos opérations, vos déclencheurs, une recommandation.