Description

Je deploie des agents IA et des workflows d'automatisation qui font travailler

l'intelligence artificielle a la place de vos equipes sur les taches repetitives.

POUR QUI : scale-ups, PME tech, equipes ops de 5 a 200 personnes qui perdent

10h+ par semaine sur des process manuels (qualification leads, reporting,

support client, veille, data entry).

CE QUE JE LIVRE :

> Agent IA metier autonome (lead gen, support, veille) avec memoire et logique de decision

> Workflows n8n / Make end-to-end avec gestion erreurs, monitoring et documentation

> Pipelines RAG pour interroger vos docs internes avec citations sources

> Scraping et extraction structuree avec parsing LLM

MES RESULTATS CONCRETS :

> Automatisation de qualification leads : -8h/semaine pour une equipe sales de 4

> Chatbot RAG interne : 70% des questions support resolues sans intervention humaine

> Pipeline scraping + enrichissement : 3000 prospects traites en 2h au lieu de 3 jours

MON PROCESS : Audit ROI (J1) > Schema + validation (J2-3) > Build itératif (S1-S3) >

Livraison documentee + formation equipe + support 30 jours

Ingenieur de formation. 4 langues (FR/EN/ES/AR). Reponse sous 2h en semaine.

Langues

Français
Bilingue ou natif
Anglais
Bilingue ou natif
Italien
Bilingue ou natif

Préférences en matière de lieu de travail

Accepte de travailler sur site

Paris (jusqu’à 50 km)

deramel pierre
Expert Automatisation IA | Agents n8n Make LangChain | +40% productivite equipes
août 2025 - Aujourd'hui (11 mois)
Je deploie des agents IA et des workflows d'automatisation qui font travailler
l'intelligence artificielle a la place de vos equipes sur les taches repetitives.

POUR QUI : scale-ups, PME tech, equipes ops de 5 a 200 personnes qui perdent
10h+ par semaine sur des process manuels (qualification leads, reporting,
support client, veille, data entry).

CE QUE JE LIVRE :
> Agent IA metier autonome (lead gen, support, veille) avec memoire et logique de decision
> Workflows n8n / Make end-to-end avec gestion erreurs, monitoring et documentation
> Pipelines RAG pour interroger vos docs internes avec citations sources
> Scraping et extraction structuree avec parsing LLM

MES RESULTATS CONCRETS :
> Automatisation de qualification leads : -8h/semaine pour une equipe sales de 4
> Chatbot RAG interne : 70% des questions support resolues sans intervention humaine
> Pipeline scraping + enrichissement : 3000 prospects traites en 2h au lieu de 3 jours

MON PROCESS : Audit ROI (J1) > Schema + validation (J2-3) > Build itératif (S1-S3) >
Livraison documentee + formation equipe + support 30 jours

Ingenieur de formation. 4 langues (FR/EN/ES/AR). Reponse sous 2h en semaine.
Calfrontai
Architect AI
janvier 2025 - juin 2025 (5 mois)
Contexte : CallFrontAI faisait face a une croissance rapide avec des equipes
qui passaient la majorite de leur temps sur des taches manuelles et repetitives
a travers tous leurs departements. Ma mission : concevoir et deployer une
architecture d'automatisation IA couvrant l'ensemble de l'organisation.

Perimetre de la mission (6 departements) :

Sales / CRM
Mise en place d'un agent IA de qualification et scoring des leads entrants,
synchronisation automatique avec le CRM, sequences de relance personnalisees
par LLM selon le profil prospect.

Support client
Deploiement d'un systeme RAG sur la base de connaissances interne :
resolution autonome des tickets de niveau 1 et 2, escalade intelligente
vers les agents humains pour les cas complexes.

Marketing
Automatisation de la veille concurrentielle, generation de briefs de contenu
et publication multicanal via workflows n8n connectes aux outils existants.

Finance / Reporting
Pipeline de consolidation de donnees multi-sources avec generation automatique
de rapports hebdomadaires et alertes en temps reel sur les KPIs critiques.

RH / Recrutement
Tri automatise des CV par agent IA, reponses personnalisees aux candidats,
planification d'entretiens et onboarding documentaire sans intervention manuelle.

Operations / Logistique
Orchestration des flux inter-departements, elimination des saisies doublons
entre outils, monitoring des workflows avec alertes sur anomalies.

Stack deployee :
n8n . Make . LangChain / LangGraph . OpenAI API . Claude API . Python . Zapier

Resultat :
50 a 100 heures de travail manuel eliminees par semaine a l'echelle de
l'organisation, permettant aux equipes de se concentrer sur les taches
a forte valeur ajoutee.
Automatisation AI Langchain Make n8n Claude Code

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Pierre Deramel

Expert Automatisation IA | n8n Make Agents LLM

À propos de Pierre

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