Tu passes tes journées à construire la visibilité des autres : biographies LinkedIn, axes de positionnement, plans éditoriaux, scripts de prise de parole. Autant de livrables chronophages que l'IA peut co-produire avec toi, pendant que tu te concentres sur l'accompagnement stratégique à forte valeur.
Chaque client a des éléments de vie uniques à intégrer : parcours atypique, reconversion, double expertise. Tu fais l'interview, tu prends des notes, puis tu passes 2 heures à rédiger une bio qui sonne authentique ET percutante. Multiplié par 8 clients actifs, ça fait une semaine entière par mois juste sur les biographies.
Tu dois produire un plan de contenu cohérent avec le positionnement de chaque client, ses prises de position, ses sujets de prédilection et son calendrier personnel. Sans process automatisé, tu reconstruis chaque mois la même structure dans un Google Doc, en changeant les variables à la main.
Tu sais que LinkedIn Analytics, Shield ou Taplio donnent des données utiles. Mais consolider les stats de 5 à 10 clients, les comparer d'un mois sur l'autre et produire un rapport lisible prend un temps que tu n'as souvent pas. Du coup, le suivi ne se fait pas, ou mal.
Un client te demande si son nom apparaît dans les résultats Google, si quelqu'un a repris sa citation sur LinkedIn, si une interview podcast qu'il a donnée il y a 3 mois génère encore du trafic. Tu n'as aucun système d'alerte centralisé et tu passes à côté de signaux utiles pour ton accompagnement.
Tu conduis ton entretien de découverte, tu enregistres ou tu prends des notes, et un workflow IA transforme ça en première version de biographie LinkedIn, de pitch court, d'axes de positionnement et de proposition de valeur. Tu corriges et tu valides en 20 minutes au lieu de 2 heures.
Un agent IA croise le positionnement validé de ton client, ses thématiques signature, ses actualités du mois et les formats qui performent sur son profil. Il génère un plan éditorial de 8 à 12 publications avec angles, accroches et call-to-action, prêt à être remis en une seule passe de relecture.
Les données de LinkedIn Analytics (ou de Shield/Taplio via webhook) sont récupérées automatiquement, comparées au mois précédent, et mises en forme dans un rapport PDF ou Notion personnalisé à ton image. Ton client reçoit son bilan le 1er du mois sans que tu aies touché à un tableau.
Un workflow surveille les mentions de tes clients sur Google, LinkedIn et les podcasts indexés. Dès qu'une nouvelle occurrence apparaît (article de presse, reprise de citation, nouveau classement), tu reçois une alerte Slack ou email avec le contexte. Plus rien ne passe entre les mailles.
À la signature d'un nouveau client, un workflow déclenche l'envoi du questionnaire de découverte, crée le dossier Notion avec les templates pré-remplis (charte éditoriale, moodboard de positionnement, grille de contenus), et programme le premier point d'étape dans ton agenda. Zéro copier-coller.
Un article de blog, une interview, une conférence filmée : un agent IA extrait les passages les plus forts, les reformate en posts LinkedIn (3 angles différents), en citation graphique et en résumé newsletter. Ton client multiplie sa visibilité sans produire de nouveaux contenus de fond.
On cartographie ensemble les tâches qui te prennent le plus de temps : rédaction de livrables, reporting, onboarding, veille. On identifie tes outils (Notion, Google Drive, Taplio, LinkedIn, Calendly…) et on repère les 2 ou 3 automatisations qui libèrent le plus d'heures par mois.
On construit le premier workflow sur un exemple concret tiré de ton activité : par exemple, la génération de livrable depuis des notes d'interview. Tu testes avec un vrai client, tu donnes ton retour, on affine. À ce stade tu as déjà quelque chose qui tourne.
Les workflows validés sont déployés sur ton stack (n8n, Make ou Zapier selon ton contexte), documentés en français dans une page Notion dédiée, et connectés à tes outils quotidiens. Tu peux les faire tourner toi-même sans jamais toucher au code.
Ton activité évolue : un nouveau format de livrable, un client en podcast, un changement d'outil. On prévoit un point mensuel pour ajuster les workflows existants et en lancer de nouveaux si le besoin se présente.
Elle conduisait ses interviews de découverte à la main, prenait des notes dans Notion, puis rédigeait chaque livrable de A à Z. Un workflow connecté à son template de notes génère désormais une première version complète (bio courte, bio longue, pitch 30 secondes, axes de positionnement) dès qu'elle valide le compte-rendu d'entretien. Elle retouche, elle ne rédige plus.
Ils géraient 14 clients et produisaient les rapports de performance LinkedIn à la main dans Canva, avec des données copiées depuis Shield. Un workflow récupère les données via API, les compare au mois précédent, génère un PDF à leur charte graphique et l'envoie directement au client. Le temps de reporting est passé de ~6 heures à un contrôle de 15 minutes.
Ses clients donnaient des interviews mais le contenu restait inexploité faute de temps. Un agent IA transcrit chaque épisode (via Whisper), extrait les 5 meilleures citations, les reformate en 3 posts LinkedIn avec des angles différents et génère un résumé newsletter. Le client reçoit tout dans Notion 30 minutes après la mise en ligne de l'épisode.
C'est l'objection la plus fréquente, et elle est légitime. La clé, c'est que l'IA travaille à partir de tes notes d'interview, pas dans le vide. Si tu fournis des inputs riches (anecdotes, tournures de phrase du client, prises de position précises), le livrable généré sera ancré dans la réalité de cette personne. Tu gardes la main sur la passe finale. L'IA t'évite le labeur de mise en forme, elle ne remplace pas ton regard de positionnement.
Non. Les workflows qu'on construit ensemble tournent sur n8n ou Make, avec une interface visuelle. On te livre une page Notion en français qui explique comment déclencher, modifier ou mettre en pause chaque automatisation. Et si quelque chose se casse, tu nous appelles.
On conçoit les workflows pour que les données restent dans ta stack : ton Notion, ton Google Drive, ton propre compte n8n hébergé en Europe. On ne passe pas par des plateformes tierces qui stockent les données de tes clients. Pour les passages via LLM (Claude ou GPT-4), on utilise les API directes avec les options de non-entraînement activées.
Oui. Taplio et Shield exposent des données qu'on peut récupérer via webhook ou export automatique. On les intègre dans les workflows de reporting ou de plan éditorial sans te demander de changer d'outil. L'idée, c'est de partir de ce que tu utilises déjà.
Oui, à condition de lui fournir une charte éditoriale par client : ton de voix, sujets autorisés et sujets à éviter, exemples de posts qui ont bien marché. On construit ce fichier de contexte une fois à l'onboarding, et chaque workflow l'utilise comme boussole. Un client qui parle cash et un autre qui préfère un ton académique ne reçoivent pas les mêmes outputs.
Le premier workflow fonctionnel est en place sous 3 à 5 jours après l'audit. Le gain de temps est visible dès le premier livrable produit avec le système. Pour les automatisations de reporting mensuel, le premier rapport automatique part à la fin du mois en cours.
Avec 4 ou 5 clients, un plan éditorial mensuel par client et des livrables réguliers à produire, tu gagnes déjà plusieurs heures par mois dès le premier workflow. Et surtout, tu poses les bases d'un process qui tient quand tu passes à 10 ou 15 clients sans recruter.
Réserve un audit gratuit de 1 heure. On regarde ensemble tes outils, tes livrables récurrents et les 2 ou 3 automatisations qui te font gagner le plus de temps dès ce mois-ci. Sans engagement, sans jargon technique.