Dans un contexte où les acteurs B2B attendent des données à la fois actualisées, filtrables et compréhensibles immédiatement, j’ai été missionné par une structure spécialisée dans l’analyse de marché pour transformer sa logique de diffusion d’informations. Leur modèle reposait sur des rapports PDF et des tableurs Excel mis à jour annuellement. Ces supports, bien qu’exhaustifs, limitaient la réactivité et l’appropriation côté client. Le besoin était clair : créer une plateforme digitale permettant aux utilisateurs de naviguer en autonomie dans la donnée, tout en conservant la rigueur méthodologique et la crédibilité des analyses produites.

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Ce projet s’inscrivait dans une volonté plus large de repositionnement produit, avec l’objectif de passer d’une prestation de service à une offre SaaS valorisable à travers un modèle d’abonnement. Il fallait donc non seulement concevoir un outil, mais aussi structurer une expérience utilisateur fluide, adaptée à des profils variés (analystes, dirigeants, investisseurs), et alignée avec les impératifs business internes : productisation, automatisation, sécurisation.

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L’application devait permettre aux utilisateurs d’explorer les données selon plusieurs dimensions : par technologie, par zone géographique, par secteur d’application ou sur des périodes historiques. L’enjeu : rendre lisibles des volumes importants de données complexes, proposer des exports intelligents, et créer un accès différencié selon les profils utilisateurs (freemium, abonnés, clients premium). À moyen terme, la plateforme devait s’ouvrir à l’automatisation de la veille via intelligence artificielle.

L’ambition était de proposer une application stratégique capable d’exposer la richesse d’une base de données métier, tout en rendant l’exploration intuitive, rapide et actionnable. L’utilisateur devait pouvoir sélectionner une technologie, une zone géographique ou un cas d’usage, visualiser les tendances passées et à venir, comparer des segments, comprendre les évolutions et les écarts, puis exporter les éléments utiles à ses propres travaux.

Au-delà de l’expérience front, l’outil devait également intégrer un back-office modulaire, relié aux bases existantes, mais ouvert à des mécanismes d’enrichissement automatique. L’enjeu : structurer la donnée en amont, l’éditorialiser à travers des “micro-insights” contextualisés, puis la restituer en aval sous forme de dashboards, d’exports, ou de vues personnalisées selon le profil de l’utilisateur. Enfin, la plateforme devait proposer un système d’abonnement géré en autonomie, avec des droits d’accès différenciés et des espaces clients sécurisés.

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J’ai structuré le projet en deux grandes phases.

La première phase, orientée MVP, a permis de valider les choix technologiques, de prototyper l’interface, et de poser la logique fonctionnelle de l’outil. J’ai mis en place une architecture data capable d’évoluer : une base connectée à des fichiers métiers complexes (plusieurs centaines de milliers de lignes) et structurée pour permettre des filtres croisés, une visualisation fluide, et des exports directs (CSV, PDF, images). L’interface, développée en low-code, offrait déjà un premier niveau de personnalisation : filtres avancés, menus dynamiques, prévisualisation graphique, et logique de drill-down (du global au segmenté). Le tout a été pensé en co-construction avec les utilisateurs finaux, pour assurer une adoption rapide.

La seconde phase a permis de déployer un agent IA sur mesure. Cet agent est chargé de scrapper des sources de données ouvertes (base entreprises, tendances financières, publications sectorielles), d’enrichir automatiquement la base existante, et de générer des commentaires courts et ciblés venant s’ajouter aux données brutes. J’ai structuré le prompt engineering autour de cas d’usage spécifiques (expliquer un déclin, mettre en contexte une croissance, alerter sur une rupture), afin d’offrir une lecture augmentée des dashboards. Cette couche d’automatisation a transformé la plateforme en un véritable copilote stratégique, capable non seulement de restituer l’information, mais aussi d’en proposer une lecture pertinente, synthétique et personnalisée.

Parallèlement, j’ai intégré un système d’authentification robuste, une gestion des rôles utilisateurs, des espaces clients individualisés, et une logique de paiement par abonnement. Un module analytique permet de suivre les usages, d’identifier les vues les plus utilisées, et d’adapter l’interface ou le contenu en fonction des comportements.

La plateforme a été mise en ligne dans les délais et est aujourd’hui utilisée comme outil principal de pilotage pour l’équipe projet et ses clients. Elle remplace efficacement les rapports traditionnels, tout en apportant une autonomie et une capacité d’interprétation nouvelle. Les utilisateurs peuvent explorer les données à leur rythme, comparer des segments, exporter des éléments clés, et accéder à des analyses intelligentes sans dépendre d’un intermédiaire.

Pour l’équipe interne, le gain est également considérable : les données sont structurées, mises à jour automatiquement, et intégrées à un dispositif de diffusion modulaire. Le positionnement du produit a évolué : d’un service ponctuel à une solution continue, personnalisée et valorisable en récurrent.

Ce projet incarne parfaitement mon approche : transformer une complexité métier en un produit clair, fiable et stratégique. Il montre comment un produit bien conçu – dans son UX, sa logique de données, et son automatisation – peut devenir un véritable levier de transformation business.

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