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Cas client — Finance / DAF à temps partagé

Suivre le poste client et préparer les relances d'impayés avec l'IA, quand on est DAF à temps partagé

DAF à temps partagé, Ugo C. se décrit comme « élevé à la béquille Excel » : il avait essayé Claude sur ses tableaux de bord et de trésorerie, mais disait y « balbutier ». En séance 3, il est reparti d'un export brut d'Odoo pour demander ce qui compte pour un dirigeant : la liste des factures impayées par client et par échéance, avec le niveau de relance, et un mail prêt à partir. Un script construit avec l'IA, qui n'a plus besoin d'elle une fois en place.

Les outils mis en place
ClaudeClaude CodePythonOdooExcelHTMLGitHub
Le résultat en un chiffre
1 export → 1 rapport
d'un export brut d'Odoo à un rapport HTML des impayés par client et par échéance, avec un mail de relance préparé, construit en direct en séance 3
UCUgo C.DAF à temps partagé
Coaching : Benoist De Montgrand
4
séances de coaching individuel
30-90-120 j
les tranches d'échéance demandées pour classer les impayés
CSV → HTML
chaîne de scripts Python conçue pour tourner sans IA à l'exécution
Le changement

Avant / après

Ce qui coinçait, et ce qui tourne depuis. Les deux colonnes décrivent la même production, à quelques semaines d'écart.

Avant la formation
  • « Élevé à la béquille Excel » : beaucoup d'exports retraités à la main chaque mois et chaque trimestre
  • Claude essayé sur les tableaux de bord et la trésorerie, mais sans méthode : « je balbutie un peu »
  • Données de clients jamais confiées à l'IA, par peur de les envoyer sur un cloud
  • Exercices perçus comme sans utilité directe pour son activité
Après la formation
  • Rapport des impayés par client et par échéance (30, 90, 120 jours) généré depuis un export CSV, avec détail des factures et niveau de relance
  • Chaîne de scripts conçue pour tourner sur son ordinateur, sans IA à l'exécution
  • Mail de relance type, dont la partie variable est calculée depuis le rapport, ouvert prérempli pour être relu puis envoyé par lui
  • Une méthode de projet (penser le livrable avant de rédiger le prompt) réutilisable sur d'autres cas
L'histoire

Comment ça s'est passé

Le défi

Ugo C. est DAF à temps partagé : il intervient chez plusieurs clients, avec Odoo déployé chez certains d'entre eux, et il produit chaque mois et chaque trimestre les mêmes traitements à partir d'exports Excel. Il avait déjà essayé Claude sur ses tableaux de bord et sa trésorerie, sans méthode. Deux freins sont revenus en séance. D'abord la confidentialité : avec beaucoup de données de clients, il n'avait « pas pu essayer des choses » avec elles, par peur de les envoyer sur un cloud. Ensuite l'utilité : faire des exercices sans application directe dans son quotidien le freinait plus que la technique.

La réponse Intelligence Academy

Les deux premières séances ont posé le socle : comment fonctionne un modèle de langage (jetons, contexte, choix du modèle selon la tâche), puis la prise en main de Claude Code et de GitHub. La séance 3 est partie de son frein : plutôt que de contourner la confidentialité, le formateur a proposé une chaîne où l'IA sert à CONSTRUIRE l'outil, pas à le faire tourner : un export CSV, un script Python sans IA qui produit le tableau, un second script qui en fait un rapport HTML. Une fois en place, la chaîne tourne sur l'ordinateur d'Ugo. Ugo a choisi son premier cas réel, le suivi du poste client, à partir d'un export brut d'Odoo, et a rédigé lui-même le prompt : impayés par client et par échéance, avec le détail des factures et le niveau de relance. Le rapport obtenu a ensuite été relu avec le formateur, qui lui a fait vérifier les indicateurs affichés, puis complété par un mail type dont la partie variable est calculée depuis le rapport. La séance 4 a répondu à ses questions accumulées sur le choix et la veille des outils, repris l'anonymisation par table de correspondance sur un exemple de balance comptable, et lancé un nouveau projet en direct, en cadrant avant de déléguer.

Le résultat

Ugo repart avec un rapport HTML interactif des impayés par client et par échéance, et un mail de relance qui s'ouvre prérempli dans sa messagerie : il garde la main sur l'envoi (« je préfère malgré tout maîtriser encore l'envoi des mails »). Le formateur a aussi esquissé l'étape suivante, non réalisée à ce jour : aller chercher l'export directement dans Odoo par l'API chaque fin de mois, pour que le rapport soit prêt à relire le lundi matin. Surtout, Ugo a une méthode qu'il applique déjà à d'autres idées (« ça me donne des idées »).

Le parcours

Étape par étape

Le coaching part de ce que la personne produit déjà. Voici les jalons réels du parcours, blocages compris.

  1. Séance 1 — 16 septembre

    Comprendre comment fonctionne l'IA

    Séance conceptuelle : modèles de langage, jetons, contexte, choix du modèle selon la tâche, illustrés par des analogies et reliés à son métier de DAF (analyse de bilans, recherche de législation, requêtes d'analyse). Ugo trouve l'interface e-learning peu intuitive et repart avec un planning de modules.

  2. Séance 2 — 23 septembre

    Skills, GitHub et premiers outils en ligne de commande

    Démonstrations en direct plutôt que théorie : présentation de Claude Code et de GitHub, notions de skills et de MCP expliquées avec des analogies métier. Ugo amène un projet personnel ludique comme terrain d'entraînement.

  3. Séance 3 — 7 octobre

    Du frein de confidentialité au rapport d'impayés

    Ugo ouvre la séance sur ses deux freins : l'utilité des projets et la confidentialité des données. Le formateur répond par une chaîne CSV, script Python, rapport HTML, où l'IA construit l'outil sans le faire tourner. Sur un export brut d'Odoo, Ugo rédige son prompt (impayés par client et par échéance), vérifie les indicateurs affichés, puis voit le rapport s'enrichir d'un mail de relance type prérempli.

    « En fait, ça rassure le dirigeant de voir que le poste client est suivi. Donc, ce petit tableau, la seule finalité, c'est ça. »

  4. Séance 4 — 14 octobre

    Doctrine d'outils, anonymisation et nouveau projet cadré

    Le formateur répond point par point aux questions accumulées par Ugo (outils d'images, coût des abonnements, veille), précise le principe de l'anonymisation par table de correspondance avec un script Python sans IA, puis lance en direct un nouveau projet : brainstorming, cahier des charges, plan, puis sous-agents en parallèle. Une routine hebdomadaire de veille est installée.

UC
Ça me permet d'avancer, ça. Ça me donne des idées.
Ugo C.
DAF à temps partagé
Les livrables

Ce qui a été construit

Pas des exercices : des outils qui tournent après la formation.

  • Rapport HTML des impayés par client et par échéance, généré depuis un export CSV d'Odoo, avec détail des factures et niveau de relance
  • Chaîne CSV, script Python, rapport HTML conçue avec l'IA pour tourner sur son ordinateur sans IA à l'exécution
  • Mail de relance type, dont la partie variable est calculée depuis le rapport, ouvert prérempli pour que Ugo relise et envoie lui-même
  • Méthode de cadrage (penser le livrable avant d'écrire le prompt) appliquée en séance 4 à un nouveau projet
  • Routine hebdomadaire de veille installée en séance 4
Verbatims

Ce qui a été dit

« En fait, ça rassure le dirigeant de voir que le poste client est suivi. Donc, ce petit tableau, la seule finalité, c'est ça. »
Ugo C.
Dossier de formation
« J'ai été élevé à la béquille Excel. Donc, il y a beaucoup d'exports que je fais vis-à-vis de [...] Là, vous voyez, j'ai pris Claude, j'ai essayé, mais en fait, je balbutie un peu tout ce qui est tableau de bord, tableau de trésorerie. Ma compta est à jour, mais en fait, il faut que j'arrive à automatiser les traitements mensuels et trimestriels. »
« comme j'ai beaucoup de data, je n'ai pas pu essayer des choses avec les datas que j'avais. Pourquoi? Parce que j'avais peur de balancer de la data [...] sur cloud. »
« Qu'est-ce qui me freine? J'ai envie de dire que ce n'est pas la technique, c'est plutôt le projet en soi. C'est-à-dire qu'en fait faire des choses où je n'ai pas d'utilité directe, ça me freine un peu. »
« Et moi, après, j'ai modifié moi-même manuellement la mise en page. J'ai corrigé quelques anomalies que j'avais regardées, que j'ai retrouvées. Je ne lui ai pas dit, trouve-moi les anomalies. »
« Je préfère maîtriser l'outil. Je préfère malgré tout maîtriser encore l'envoi des mails. [...] Tous les automatismes que j'ai pu voir d'aujourd'hui, ça marche très bien jusqu'au jour où il y a un hic. »
Questions liées

Ce qu'on nous demande sur ce sujet

Les questions réellement posées autour de ce cas, répondues à partir de ce qui s'est passé pendant la formation.

Comment suivre le poste client et les factures impayées avec l'IA quand on est DAF ?

Dans le cas d'Ugo C., le point de départ est un export CSV du logiciel de gestion (ici Odoo). Il demande à l'IA un script qui liste les factures impayées par client et par échéance (30, 90 et 120 jours), avec le détail des factures et le niveau de relance. Le résultat est un rapport HTML interactif. Sa finalité, dit-il, est de rassurer le dirigeant : « voir que le poste client est suivi ».

Peut-on préparer les relances d'impayés avec l'IA sans automatiser l'envoi ?

Oui, et c'est le choix d'Ugo C. Le rapport génère un mail de relance type dont la partie variable (l'encours impayé, par exemple) est calculée depuis le rapport. Le mail s'ouvre prérempli dans sa messagerie. Le formateur proposait d'automatiser aussi l'envoi ; Ugo a préféré garder la main : « c'est toi qui décides ce que tu envoies », estime-t-il, parce que les automatismes marchent « jusqu'au jour où il y a un hic ».

Comment utiliser l'IA sur des données comptables sensibles ?

Le principe posé par le formateur : n'utiliser l'IA que pour construire l'outil, pas pour le faire tourner. Une fois la chaîne de scripts en place, elle s'exécute sur le poste, sans IA, avec le même résultat à chaque fois. Pour les cas où l'on veut tout de même confier un fichier à une IA, la piste travaillée en séances 3 et 4 est l'anonymisation par table de correspondance, réalisée par un script Python sans IA. Ugo C., qui avait peur d'envoyer ses données sur un cloud, a ainsi pu avancer sur un cas réel.

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