Disponible pour une alternance · Tours / Lyon

Du terrain aux produits numériques utiles.

Après six ans à piloter des équipes et des secteurs commerciaux, je conçois aujourd’hui des solutions numériques augmentées par l’IA. Je transforme un besoin concret en produit structuré, testable et évolutif.

Voir mes projets Comprendre mon parcours

6 ansde pilotage commercial terrain

100magasins suivis en GMS

1testeuse en usage quotidien sur Campus

6formats de ressources centralisés

Études de cas

Partir du terrain. Construire. Vérifier.

Deux produits conçus à partir de situations réelles, avec une même méthode : observer, cadrer, prioriser, livrer puis apprendre de l’usage.

01 MVP en test

Campus · Produit principal

Un espace de travail qui relie cours, devoirs, agenda et révisions.

Campus aide les étudiants — notamment en formation professionnelle — à centraliser leurs ressources, organiser leur travail et exploiter l’IA sans disperser leurs informations entre plusieurs outils.

Flutter Web
Supabase
Routeur IA / API
RLS
PWA

Problème

Des supports dispersés et une charge d’organisation qui concurrence l’apprentissage.

État réel

MVP fonctionnel installé en PWA et utilisé dans le cadre d’une formation d’aide-soignante.

1testeuse quotidienne

6formats de ressources

2supports PWA validés

Voir la démarche complète

01 · Observer

Des cours, PDF, photos, liens et échéances dispersés entre plusieurs outils : l’organisation prend du temps au détriment de l’apprentissage.

02 · Cadrer

Structurer l’information autour des matières, thèmes, ressources, devoirs et échéances, puis définir un MVP utilisable au quotidien.

03 · Construire

Conception fonctionnelle, architecture des données, priorisation du backlog et développement assisté par Claude et Codex.

04 · Intégrer l’IA

Des fonctions IA sont appelées via un routeur API : le modèle devient un composant du produit, avec uniquement le contexte nécessaire à l’action.

05 · Tester et itérer

Installation en PWA, usage réel, observation des frictions et transformation des retours en évolutions priorisées.

Mon rôle

Je formule le besoin, arbitre les choix, supervise la production, contrôle les changements et valide le résultat dans l’usage.

Campus · PWA Android

Accueil de Campus sur smartphone avec le résumé de la journée, un cours, un devoir et les ressources récentes

Career Factory · Composition Studio

Composition Studio de Career Factory : formation et portfolio configurables à gauche, aperçu du CV final sur une page à droite

02 En développement

Career Factory · Cas d’usage personnel

Transformer une recherche d’emploi en campagne structurée.

Confronté moi-même à une recherche d’alternance, j’ai décomposé un processus répétitif : profil maître, ciblage de l’offre, adaptation des documents, suivi et préparation des entretiens.

Local-first
IA
Workflow métier
Données maîtrisées

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Problème observé

Chaque candidature impose de retrouver les bonnes informations, adapter les documents et conserver la cohérence de l’ensemble.

Réponse produit

Un profil de référence alimente des candidatures contextualisées sans modifier les données canoniques.

Arbitrage structurant

Une architecture local-first conserve les données carrière sur l’appareil ; l’IA et la synchronisation peuvent rester des services distincts.

Validation

L’outil est construit sur mon propre workflow : chaque friction rencontrée devient un cas à traiter et à tester.

Protocole de production

Une chaîne conçue pour garder la maîtrise de l’IA.

L’IA accélère l’exécution. Le cadrage, les priorités, la mémoire du projet et la validation restent organisés dans un système durable.

Fil conducteur

De l’intention à la décision.

Le système ne remplace pas le pilotage. Il rend le travail des agents vérifiable, mémorisable et réutilisable.

01 · IntentionBesoin & cadrage

Problème, utilisateur, résultat attendu et limites sont explicités avant de produire.

02 · OrchestrationSilo à tickets

Les bugs, évolutions et chantiers sont séparés, priorisés et stockés jusqu’au bon moment d’exécution.

03 · ProductionClaude / Codex

Les agents reçoivent un contexte borné et exécutent un ticket à la fois.

04 · MémoireGitHub

Le dépôt conserve la mémoire persistante : code, historique, documentation et état du produit.

05 · RéalitéIntégration & tests

Les changements sont relus, intégrés puis testés dans le produit complet.

06 · ArbitrageValidation humaine

Un ticket n’est clos qu’après vérification du résultat et de ses effets sur l’usage.

Principe de supervision

« L’IA peut produire vite. Mon rôle est de définir ce qu’elle doit produire, de lui donner le bon contexte et de vérifier que le résultat est conforme aux objectifs fixés et réellement utile. »

Mon terrain de jeu

Un environnement conçu pour passer de l’idée au produit.

Je ne cherche pas à accumuler les outils. Chacun occupe une fonction précise dans la chaîne : réfléchir, produire, construire, sécuriser ou livrer.

01 · Explorer & cadrer

ChatGPT · Claude

Formaliser le besoin, confronter les options et préparer des décisions exploitables.

02 · Produire avec des agents

Codex · Claude Code

Exécuter des tickets bornés dans le cloud, avec un contexte et des critères de validation explicites.

03 · Construire & sécuriser

Flutter · Supabase · API IA · RLS

Assembler l’interface, les données, les accès et l’orchestration IA dans un produit cohérent.

04 · Versionner & livrer

GitHub · Vercel · PWA

Conserver l’historique, déployer rapidement et confronter le produit à l’usage réel.

Ce que j’apporte

Une transition, pas un redémarrage à zéro.

Mon expérience terrain nourrit directement ma façon de cadrer, piloter et faire adopter un produit numérique.

Avant

Management commercial

Diagnostic de secteurs, accompagnement individuel, coordination, objectifs et décisions au contact du réel.

Aujourd’hui

Conception produit & IA

Analyse du besoin, cadrage fonctionnel, architecture, backlog, prototypage, tests et amélioration continue.

« Je ne cherche pas à ajouter de l’IA partout. Je cherche le bon outil pour résoudre un vrai problème — et à mesurer s’il le résout vraiment. »

Cadrer

Clarifier le problème, les utilisateurs et les critères de réussite.

Prioriser

Transformer une vision large en étapes réalisables et cohérentes.

Construire

Assembler données, interfaces, automatisations et IA autour de l’usage.

Faire adopter

Tester sur le terrain, écouter les retours et simplifier l’expérience.

Prochaine étape

Je cherche une entreprise où transformer des besoins métier en solutions numériques utiles.

Alternance visée : Chef de projet No-Code & IA · Tours en priorité · Ouvert à Lyon avec présence hybride.

Proposer un échange Contact direct : a.morand3@gmail.com