Tu jonglles entre les cahiers des charges, les matrices de correspondance et les ateliers de paramétrage. L'IA peut prendre en charge une bonne partie de la mise en forme, de l'analyse d'écarts et du suivi de recette pour que tu te concentres sur ce que le client paie vraiment : ton expertise métier.
Tu reçois le cahier des charges fonctionnel du client, tu le croises avec les capacités du SIRH cible (Workday, SAP SuccessFactors, Lucca, Silae...), et tu passes des heures à remplir manuellement un tableau Excel de 400 lignes pour identifier les écarts. C'est répétitif, c'est lent, et une erreur de mapping coûte cher en phase de recette.
Après chaque atelier de paramétrage ou de validation avec le client, tu dois synthétiser les décisions prises, les points ouverts et les actions à suivre. Quand tu gères 3 chantiers en parallèle (paie, formation, recrutement), les CR en retard deviennent un risque projet à part entière.
Tu paramètres dans l'outil, puis tu dois documenter ce que tu as fait dans le dossier de paramétrage (DP) pour que le client puisse reprendre la main. Rédiger ce DP à la fin du sprint, de mémoire, en reprenant tes notes d'atelier, c'est une tâche chronophage que personne n'aime et que tout le monde repousse.
Les plans de test arrivent sous forme de fichiers Excel partagés en pièce jointe, les anomalies remontent par mail ou Teams, et tu passes autant de temps à consolider l'état d'avancement qu'à corriger les vrais bugs. La visibilité projet en pâtit, et le client s'impatiente.
On connecte ton modèle de cahier des charges (ou le PDF fourni par le client) à un agent IA qui lit les exigences fonctionnelles, les compare à une base de connaissances du SIRH cible et pré-remplit ta matrice d'écarts. Tu valides, tu ajustes : tu ne pars plus d'une page blanche.
Tu enregistres (ou fais transcrire) tes ateliers Teams. Un workflow récupère la transcription, identifie les décisions, les points ouverts et les responsables, et génère un compte rendu structuré selon ton modèle de livrable. En moins de 10 minutes après la réunion.
À partir de tes notes d'atelier et des captures de configuration, l'agent IA rédige les sections standard du DP (contexte, règles de gestion, écrans configurés, cas limites). Tu conserves la main sur la validation technique, mais tu ne rédiges plus from scratch.
On centralise les anomalies remontées par mail, Teams ou formulaire dans un outil unique (Notion, Airtable ou ton outil projet existant). Le statut se met à jour automatiquement, les relances partent sans que tu y penses, et le client voit en temps réel l'avancement des corrections.
Un agent surveille les publications du Bulletin Officiel de la Sécurité Sociale, les circulaires DSN et les mises à jour des conventions collectives qui concernent tes clients. Quand un texte impacte un paramétrage en cours, tu reçois une alerte avec le résumé et les modules concernés.
Une fois le paramétrage validé, l'IA génère un premier jet de guide utilisateur et de fiches réflexe à partir de la documentation de paramétrage et des captures d'écran. Tu adaptes le ton au client, mais le squelette est prêt en quelques minutes.
On passe en revue tes livrables types, tes outils actuels (Excel, SharePoint, Jira, Confluence...) et les tâches qui te coûtent le plus de temps. On sort de là avec une liste priorisée des automatisations à fort impact pour ton type de missions SIRH.
On attaque l'automatisation la plus simple et la plus immédiatement utile : souvent la synthèse d'atelier ou la pré-rédaction de compte rendu. Tu testes sur une vraie mission, tu donnes ton retour, on ajuste.
On connecte les autres workflows (GAP analysis, suivi recette, veille...) à ton environnement réel. On te forme pour que tu puisses faire évoluer les automatisations toi-même au fil de tes missions, sans dépendre de nous pour chaque modification.
Un consultant indépendant mandaté sur un projet de déploiement Workday pour un groupe de 2 000 salariés recevait un CDC fonctionnel de 80 pages. Il passait 4 à 5 jours à construire sa matrice d'écarts manuellement. Après mise en place d'un agent IA connecté à son modèle Excel, le pré-remplissage de la matrice prend désormais moins de 3 heures. Il consacre le reste du temps à la validation et à la stratégie de couverture fonctionnelle.
Une équipe de 4 consultants gérant une dizaine de clients en parallèle accumulait du retard sur ses CR d'ateliers, parfois rédigés plusieurs jours après la réunion. Un workflow de transcription et synthèse automatique branché sur Teams leur permet de partager un CR structuré au client dans l'heure qui suit l'atelier. Les relances clients pour validation ont chuté sensiblement.
Un chef de projet AMOA gérait son plan de test via un fichier Excel partagé mis à jour manuellement par une dizaine de testeurs. Chaque lundi matin, il passait près de 2 heures à consolider l'état des anomalies avant de rédiger le reporting pour le COPIL. Après automatisation (formulaire de remontée d'anomalie + tableau de bord Airtable + alertes automatiques), la consolidation est instantanée et le rapport COPIL se génère tout seul.
Oui, à condition de ne pas vouloir une boîte noire générique. On part de TES modèles de livrables (ton template de GAP analysis, ton format de DP, ton style de CR) pour entraîner les agents. Le résultat respecte ta structure et ton vocabulaire métier, pas un format standard sorti de nulle part.
C'est la première question qu'on pose aussi. On construit les workflows pour que les données sensibles (données RH, données de paie) restent dans ton environnement ou dans celui du client, sans transiter par des serveurs tiers non maîtrisés. On peut travailler avec des solutions hébergées en Europe et compatibles RGPD, et on documente les flux pour que tu puisses le justifier contractuellement.
C'est précisément le positionnement de Just Use AI : on s'adresse aux praticiens, pas aux techs. Les outils qu'on utilise (n8n, Make) sont visuels, et on te forme à modifier tes propres workflows. Pour les évolutions légères (changer un prompt, ajouter un champ, connecter un nouveau client), tu n'auras pas besoin de nous rappeler.
Oui, et c'est pour ça qu'on ne parle pas d'automatisation complète mais d'aide à la rédaction. Le workflow pré-remplit, toi tu valides. La différence, c'est que tu travailles en mode 'contrôle qualité' plutôt qu'en mode 'construction from scratch', ce qui est beaucoup plus rapide et souvent plus fiable (le regard frais repère mieux les incohérences).
Oui. La plupart de nos workflows s'intègrent à Confluence (via API), Jira, SharePoint et Teams. On ne te demande pas de changer ta stack. On branche l'automatisation sur ce que tu utilises déjà.
Pour la synthèse d'atelier, souvent dès la première semaine. La GAP analysis prend 2 à 3 semaines le temps de calibrer l'agent sur ton modèle et les spécificités du SIRH en question. Ce sont les deux cas d'usage qui ont le retour sur investissement le plus rapide pour un consultant SIRH.
L'IA travaille sur tes documents et tes modèles, pas directement dans l'interface du SIRH. Donc oui, ça fonctionne quel que soit l'outil cible : ce sont tes livrables (Excel, Word, PDF, Notion) qui sont automatisés, indépendamment du SIRH sur lequel tu travailles.
45 minutes, zéro jargon tech, zéro engagement. On regarde ensemble quelles tâches de tes missions SIRH tu peux déléguer à l'IA dès les prochaines semaines.